engleski

Computational analysis of the early mouse embryo noncoding portion of the transcriptome

Nove spoznaje o molekularnoj regulaciji staničnih procesa u eukariota sve više značaja pridaju molekulama pod nazivom nekodirajući transkripti. To su regije genoma koje se u procesu transkripcije prepisuju s DNA ali čiji nukleotidni slijed ne nosi uputu za biosintezu proteina. Vrlo značajnu klasu nekodirajućih transkripata, koji su visoko zastupljeni u stanici, čine dugačke nekodirajuće molekule RNA (lncRNA, od engl. long noncoding RNA) sa potencijalnom ulogom u regulaciji ekspresije svih staničnih gena, posebice tijekom diferencijacije i razvoja. Opis i analiza njihova tkivno specifičnog izražaja omogućit će nam rasvjetljavanje mehanizama kojima ostvaruju svoju ulogu u stanici. Visokoprotočne tehnologije poput DNA mikročipa (engl. microarrays) pružaju veliku količinu informacija o ekspresiji cjelokupnog skupa gena u stanici, no standardna obrada podataka usmjerena je većinom na kodirajuće transkripte, unatoč činjenici da mikročipovi sadrže i određenu količinu informacija o nekodirajućim transkriptima. Ovaj rad uvodi skup računalnih alata i metodu za obradu mikročip podataka koja omogućuje izolaciju i analizu signala koji pripada nekodirajućem dijelu transkriptoma. Ova metoda pruža mogućnost izolacije i obrade određene klase signala iz podataka prikupljenih mikročipovima, kao i kontroliranu analizu na standardan način zbog potpunijeg i novijeg opisa svih nukleotidnih proba pojedinog mikročipa. Uz razvoj metode, provela sam i analizu podataka koji su prikupljeni iz pokusa na mikročipovima na ranim stadijma razvoja mišjeg embrija, usporedivši razinu izražaja nekodirajućih transkripata među stadijima. Rezultati pokazuju značajan porast količine nekodirajućih transkripata kod dvostaničnog stadija embrija u odnosu na oplođenu i neoplođenu jajnu stanicu. Također, iz rezultata je vidljiva postupna razgradnja majčinih transkripata u jajnoj stanici nakon oplodnje.

Noncoding RNA; transcriptome; microarray technology; computational analysis; bioinformatics

Mentor: Kristian Vlahoviček