Kopya numarası varyasyonu (CNV), insan genomunda bulunan bir genin bireye özgü değişen kopya sayılarını ifade etmektedir; bununla birlikte genetik hastalıklarla ilişkisi açısından pek çok araştırmaya konu olmuştur. GWAS (genom çapında ilişkilendirme çalışmaları) genomlar arasındaki akrabalıkları ilişkilendiren klasikleşmiş bir yöntem olarak hastalıklar ve bazen de tedaviler hakkında yol göstermektedir. GWAS’ın fenotip ilişkilerine ayna tuttuğu CNV’ler, verilerin çokluğu nedeniyle geniş çaplı karşılaştırmalarda doğruluk eğrisinden uzaklaşmaktadır ve GWAS harici farklı metotlarla da keşfi kısıtlıdır. Genellikle nadir hastalıklar taşıyan bireylerde, otizm gibi zihinsel hastalıklara sahip hastalarda de novo mutasyonlarla fenotipik değişkenler gösteren CNV’ler günümüze kadar çoğu kompleks hastalıkla ilişkilendirilmiştir.
CNV’nin bu hastalıklardaki rolünü ortaya çıkarabilmek adına ise bir biyolojik belirteç olarak SNP’ler (tek nükleotid poliformizm) kullanılmıştır. SNP’lerin önemi yadsınamaz olsa da mevcut teknolojilerle, duyarlılıkta istenilen pik noktasına ulaşılamamıştır; çünkü bazı CNV’lerin tespitinde belirsizliklere yol açmaktadır. Bu belirsizlik CNV ve SNP altyapılı birliktelikleri eşleştirme ve genel olarak CNV keşiflerinde bir kesinlik ortaya koymak için değişik bir strateji geliştirmeye olan ihtiyacı gözler önüne sermektedir.
Fitzgerald ve arkadaşları çalışmalarında, bu problemleri çözecek bir anahtar niteliği taşıyan CNest ile yeni nesil dizileme teknolojileri (NGS) verilerinden CNV keşfi için pratik bir doğrusal model tasarlamıştır. CNV ve SNP uyumlu bu model SNP GWAS’ı metoduyla benzerlik sağlamakta ve UK Biobank (İngiltere Biyobankası) aracılığıyla toplanan örnekler ile denenerek her ikisini de aynı kalıba sığdırılabileceği doğrulanmıştır. Çalışma sonucu iki veri grubu elde edilmiştir: Biri CNV ve SNP ilişkisindeki genomik boyutu ilgilendirmekte ve diğeri ise bireysel genetik ifadelerin CNV’ye spesifik ortaya çıkan yenilikleri göstermektedir. Geliştirilen bu model, GA4GH (Genomik ve Sağlık için Küresel İttifak) gerekliliklerine uygun duruma getirilmiştir.
Bir CNV arayıcısı ve çeşitli aletlerin kullanımının dahil olduğu bu çalışmada geniş kümelerde CNV’leri en uygun hallerine getirmek ve genomik dalgalanmaların belirli kriterlere uygunluğunu ve uygunlaştırılmasını sağlamak CNest’in en temel hedefidir. Betimlenmesi gerektiğinde CNest bir telefon gibi düşünülebilmektedir; CNV’leri örnek kümeleri içerisinde arayıp çağrıya cevap aldıkları ile ölçüm yaparak doğruluğunu tespit etmektedir. Çalışmada UK Biobank’tan 200.000 numune kullanılmış ve geri dönüşlü çağrıların kayıp-kazanç hassasiyetindeki değişimin 51<100 kb oranında küçük çağrılardan oluştuğu ve bunun da hassasiyeti gözle görünür kıldığı savunulmaktadır. Ekzom salınımı aracılığı ile 54’ü ikili, 24’ü kantitatif 78 aynı olmayan özellik olmak üzere içerisinde 862 duyarlı saptanmış CNV bağlantısı bulunmuştur; daha önce saptanmayan bağlantılar haricinde bağlantıların çoğunluğu GWAS-SNP yöntemi ile önceden elde edilmiştir. İkili bağlantılar her kantitatif bağlantıya yaklaşık 4 ilişki saptanmakta, kantitatif bağlantılar ikililere göre daha çok bağlantıları otaya çıkarmaktadır. CNest çağrılarının hassasiyeti ilerleyen süreçlerde nadir hastalıklar ile ilgili çalışmalarda güvenilir bir taslak oluşturabileceğine dair varsayımlar ile pekiştirilmektedir.
Sonuç olarak, bu çalışma GWAS ve CNV birlikteliğinin mümkün olabileceğini ve bunun yanında CNV’nin SNP ile entegresinin bireysel özellikler ile bağlantı kurulduğunda olabilirliğini göstermektedir. Anlamlandırılamayan çağrılar için geçmiş çalışmalardan iletilen CNV bağlantılarını CNest ile birbirleriyle uyum gösteren özellikler ilişkilendirilip seçilmekte; 57 CNV bağlantısını gösteren 9 uyumlu özellik ortaya konulmaktadır. Bundan sonraki adımda kısım kısım ayrılan CNest çağrıları aranmış 5e-08 sınırını geçmekte olan çağrılar genomik açıdan anlamlı; 1e-05 sınırını geçenler ise şaibeli olarak kabul görmektedir. Sınır bölgelerinin kesiştiği noktalarda her iki sınırın tespitinin doğruluğu için 100 defa permütasyon uygulanmış ve çağrıların sayımı gerçekleştirilmiştir. CNest, çözünürlüğü üst model olan bir fotoğraf makinasını andırmaktadır; CNV fenotip ilişkilerini, genomik açıdan yer değiştirebilen kopya sayılarını bile ritmik olarak tespit edebilmekte ve bunlar arasında bağlantı kurabilecek, gelecek çalışmalar için umut vaadeden yüksek çözünürlüklü bir CNV kartelası meydana getirmektedir.
Yazar: Bilge Elif Bozokluoğlu
Editör: Elif Duymaz
Referans: Tomas Fitzgerald, Ewan Birney,CNest: A novel copy number association discovery method uncovers 862 new associations from 200,629 whole-exome sequence datasets in the UK Biobank,Cell Genomics,Volume 2, Issue 8,2022,100167,ISSN 2666-979X,https://doi.org/10.1016/j.xgen.2022.100167.
-Bioinforange Bilimsel Haber Servisi-
Haber Yazıları, 20>Etki Faktörlü Q1 dergilerinde yayınlanan (listesi için tıklayınız)
bilimsel araştırmaların ekip arkadaşlarımız tarafından incelenip derlenmesi ile hazırlanmaktadır.
