• شماره ركورد
    24825
  • شماره راهنما
    BIO2 1070
  • عنوان

    بررسي ژن CKAP2 در پيشرفت سرطان كلوركتال با رويكرد زيست شناسي سامانه¬ها و بررسي آن در نمونه¬هاي بافتي بيماران مبتلا به اين سرطان

  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    ژنتيك
  • دانشكده
    علوم و فناوري‌‌‌هاي زيستي
  • تاريخ دفاع
    1404/06/04
  • صفحه شمار
    62 ص .
  • استاد راهنما
    دكتر زهره حجتي
  • استاد مشاور
    دكتر لاله شريعتي
  • كليدواژه فارسي
    سرطان روده بزرگ , داده‌هاي حجيم زيستي , توالي يابي RNA , شبكه ارتباط پروتئيني , سيتوكينز در ميتوز , CKAP2 , Real-time PCR
  • چكيده فارسي
    مقدمه : سرطان روده بزرگ (CRC) سومين سرطان شايع و دومين عامل مرگ و مير وابسته به سرطان مي‌باشد. رشد سريع نرخ ابتلا به اين بيماري در جوامع مختلف لزوم مطالعات بيشتر در زمينه تشخيص زودهنگام و درمان اين بيماري را نشان مي‌دهد. با پيشرفت تكنولوژي در زمينه توالي‌يابي RNA و همچنين وجود پايگاه‌هاي داده براي ذخيره و ارزيابي داده‌هاي حجيم زيستي، امكان مطالعات مقايسهاي جهت شناسايي ژن‌هاي داراي اختلاف بيان را براي پژوهشگران ميسر كرده است. در اين مطالعه داده‌هاي ترنسكريپتوم مربوط به سرطان روده بزگ دريافت و آناليز آن جهت شناسايي ژن‌هاي داراي اختلاف بيان انجام شد. در نهايت با تجزيه و تحليل بيوانفورماتيك، يك ژن داراي اهميت بالا شناسايي و سنجش اختلاف بيان آن در نمونه‌هاي سالم و توموري مورد مطالعه قرار گرفت. مواد و روش‌ها: ابتدا در فاز بيوانفورماتيكي، داده‌هاي حجيم حاصل از توالي يابي RNA و ريزآرايه مرتبط با CRC دريافت شد و سپس با استفاده از ابزارهاي بيوانفورماتيكي در بستر نرم‌افزار R، داده‌ها تجزيه و تحليل شد. پس از بررسي بيان افتراقي ژن‌ها، شبكه ارتباط پروتئيني براي ژن‌هاي كد كننده پروتئين رسم شد و مجموعه‌ ژني داراي ارتباط قوي در اين شبكه بزرگ به كمك افزونه MCODE شناسايي شد؛ در نهايت ژن‌هاي كليدي در اين بيماري شناسايي شدند. براي بررسي عملكردهاي بيولوژيكي ژن‌هاي كليدي شناسايي شده،آناليز مسيرهاي زيستي به وسيله پايگاه داده DAVID انجام شد. در فاز آزمايشگاهي بيان نشانگر زيستي به وسيله ي Real-Time PCR بين دو گروه نمونه سرطاني و سالم سنجيده شد. نتايج: ژن‌هاي داراي اختلاف بيان مشترك بين سه گروه داده ريزآرايه و همچنين ژن‌هاي داراي اختلاف بيان از داده توالي يابي RNA براي ترسيم شبكه ارتباط پروتئيني انتخاب شدند و بهترين ماژول براي هر كدام از آن‌ها انتخاب شد. با بررسي ژن‌هاي مشترك در بين دو ماژول انتخاب شده و بررسي مسير‌هاي زيستي مربوط به آن، ژن CKAP2 كه در فرآيند سيتوكينز ميتوز حضور داشت و در بخش پايداري ميكروتوبول‌ها در دوك ميتوزي نقش داشت انتخاب شد. سنجش اختلاف بيان اين ژن با كمك Real-time PCR مقدار LogFC برابر 1.5 را از خود نشان داد كه از لحاظ آماري نيز معنادار بود. همچنين نمودار ROC توانايي اين ژن به عنوان يك بيوماركر زيستي را نشان داد. بحث و نتيجه‌گيري: ژن CKAP2 داراي عملكرد مهم در پايداري ميكروتوبول‌ها در دوك تقسيم ميتوز مي‌باشد و حضور اين ژن در جداسازي صحيح كروموزوم‌ها و سيتوكينز در مرحله بعد ضروري است. نقص در اين مسير منجر به توليد سلول‌هاي انپلوئيدي مي‌شود كه يك ويژگي بارز اكثر سرطان‌ها مي‌باشد. افزايش بيان اين ژن در سرطان مي‌تواند با تاثير بر ساير پروتئين‌هاي تنظيمي در اين مسير و اختلال در جداسازي كروموزوم‌ها و سيتوكينز به تكامل سرطان كمك كند.
  • كليدواژه لاتين
    Colorectal cancer , High-throughput biological data , RNA sequencing , protein-protein interaction network , mitotic cytokines , CKAP2 , real-time PCR
  • عنوان لاتين
    Identifying a CKAP2 gene involved in the development of colorectal cancer by systems biology approach an‎d investigating it in patients with this cancer
  • گروه آموزشي
    زيست شناسي سلولي مولكولي و ميكروبيولوژي
  • چكيده لاتين
    Introduction: Colorectal cancer (CRC) is the third most common malignancy an‎d the second leading cause of cancer-related mortality. The rapidly increasing incidence of this disease across diverse populations underscores the necessity for further research into its early diagnosis an‎d treatment. Advances in RNA sequencing technology, along with the availability of databases for storing an‎d analyzing large-scale biological data, have enabled comparative studies to identify differentially expressed genes (DEGs). In this study, transcriptomic data from colorectal cancer were obtained an‎d analyzed to identify DEGs. Subsequently, through bioinformatics analysis, a highly significant gene was identified, an‎d its differential expression was examined in both healthy an‎d tumor samples. Materials an‎d Methods: In the bioinformatics phase, bulk RNA sequencing an‎d microarray data related to CRC were retrieved. The data were then analyzed using bioinformatics tools in the R software environment. Following differential gene expression analysis, a protein-protein interaction (PPI) network was constructed for protein-coding genes, an‎d a highly interconnected gene cluster was identified using the MCODE plugin. Key genes associated with the disease were subsequently determined. To investigate the biological functions of these key genes, pathway enrichment analysis was performed using the DAVID database. In the experimental phase, the expression of the biomarker was assessed via Real-Time PCR in cancerous an‎d healthy sample groups. Results: DEGs common across three microarray datasets, along with DEGs from RNA sequencing data, were selec‎ted for PPI network construction, an‎d the most significant module for each was identified. By examining overlapping genes between the two selec‎ted modules an‎d their associated biological pathways, the gene CKAP2—which plays a role in mitotic cytokinesis an‎d microtubule stability in the mitotic spindle—was selec‎ted. Real-Time PCR analysis revealed a statistically significant LogFC of 1.5 for this gene. Additionally, ROC curve analysis demonstrated its potential as a diagnostic biomarker. Discussion: The CKAP2 gene plays a critical role in maintaining microtubule stability in the mitotic spindle an‎d is essential for proper chromosome segregation an‎d subsequent cytokinesis. Dysregulation in this pathway can lead to aneuploidy, a hallmark of most cancers. The overexpression of CKAP2 in cancer may contribute to tumor progression by disrupting regulatory proteins in this pathway, impairing chromosome separation, an‎d promoting aberrant cytokinesis. Keywords: Colorectal cancer, High-throughput biological data, RNA sequencing,
  • تعداد فصل ها
    4
  • فهرست مطالب pdf
    138539
  • نويسنده

    رحماني پرچيكلائي، مرتضي علي