Molecular Biology and Genetics / Moleküler Biyoloji ve Genetik

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/9

Browse

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Research Project
    Mikro-RNA metabolik ağ kontrol analizi için veri ambarı
    (2017) Saçar Demirci, Müşerref Duygu; Acar, İlhan Erkin; Allmer, Jens
    MikroRNA'lar (miRNA) uzunluğu yaklaşık 22 nükleotid olan, tek diziden oluşan ve kodlama özelliği olmayan küçük RNA'lardır ve gen ekspresyonunu transkripsiyon sonrası seviyede hedefleri olan mRNA'ların translasyonel baskılanması ve istikrarsızlaştırılması yoluyla kontrol ederler. Çeşitli türlerde yüzlerce miRNA tespit edilmesine rağmen, miRNA?ların büyük bir miktarı hala bilinmemektedir. Bu nedenle, yeni miRNA genlerinin keşfi, miRNA aracılığıyla düzenlenen transkripsiyon sonrası düzenleme mekanizmalarının anlaşılması için önemli bir adımdır. Konvansiyonel ileri genetik tarama, klonlanmış ürünleri domine eden, yüksek miktarda sentezlenen ve/veya her yerde görülen miRNA?lara karşı yanlı bir yöntemdir. Fakat bu tarz biyolojik yöntemler nadir miRNA?ların saptanmasında etkisiz kalmaktadır. İncelenen doku ve organizmanın içinde bulunduğu gelişimsel dönemlerin farklılıkları gibi sınırlamalar, olası miRNA?ları in silico olarak bulmak için karmaşık bilgisayar programlarının geliştirilmesine yol açmıştır. Ancak bir genomdaki muhtemel miRNA?ları tahmin etme amacıyla oluşturulan bu programlar, tahminlerini deneysel olarak doğrulamak için yeterli güveni garanti edebilecek kadar hassas ya da kesin olmaktan çok uzaklardır. Bu nedenle, bu proje kapsamında miRNA analizinde daha güvenilir sonuçlar elde etmek için yeni ve daha etkili bir araç geliştirdik. Proje kapsamında geliştirdiğimiz yöntem sayesinde artık miRNA?lar organizmaların genom dizilerinden yüksek güven aralıklarında bulunabilmektedir. MiRNA?ların potansiyel hedeflerini tespit edebilmek için kullanılması planlanan algoritmaların yeterli doğruluk seviyesinde olmadığı denemeler sonucu görüldükten sonra, hedef tahminlemesi için psRNATarget gibi özelleştirilebilir tahmin araçlarının kullanımı tercih edilmiştir. Bu araçlar birlikte kullanarak farklı organizmalarda önemli miRNA etkileşimleri bulunmuştur. VANESA?nın verilerini aldığı DAWIS-M.D.?ye, tüm bilinen miRNA?lar ve bunların hedeflerini içeren bir veritabanı entegre edilmiştir. Böylece, düzenleyici yolakların görselleştirilmesi (örn: KEGG, Reactome) ve miRNA etkileşimleriyle zenginleştirilmesi mümkün hale gelmiştir. Ek olarak, tahmini yapılan miRNA?lar ve hedefleri, yerel olarak VANESA?ya eklenebilmektedir. Bu özellik, kızamık yolaklarının daha iyi anlaşılmasına ve ALS için yeni potansiyel ilaç hedeflerinin tanımlanmasına olanak sağlamıştır.
  • Book Part
    Citation - Scopus: 9
    Differential Expression of Toxoplasma Gondii Micrornas in Murine and Human Hosts
    (Springer, 2016) Allmer, Jens; Saçar Demirci, Müşerref Duygu; Bağcı, Caner
    MicroRNAs are short RNA sequences involved in post-transcriptional gene regulation. MicroRNAs are known for a wide variety of species ranging from bacteria to plants. It has become clear that some cross-kingdom regulation is possible especially between viruses and their hosts. We hypothesized that intracellular parasites, like Toxoplasma gondii, similar to viruses would be able to modulate their host’s gene expression. We were able to show that T. gondii produces many putative pre-miRNAs which are actually transcribed. Furthermore, some of these expressed pre-miRNAs have a striking resemblance to host mature miRNAs. Previous studies indicated that T. gondii infection coincides with increased abundance of some miRNAs. Here we were able to show that many of these miRNAs have close relatives in T. gondii which may not be distinguishable using PCR. Taken together, the similarity to host miRNAs, their confirmed expression, and their upregulation during infection, it suggests that T. gondii actively transfers miRNAs to regulate its host. We conclude, that this type of cross-kingdom regulation may be possible, but that targeted analysis is necessary to consolidate our computational findings. © Springer International Publishing Switzerland 2016. All rights are reserved.