INTEGRATED BIOINFORMATIC ANALYSIS TO EVALUATE TARGET GENES AND PATHWAYS IN CHRONIC LYMPHOCYTIC LEUKEMIA

Authors : Buket ALTINOK GÜNEŞ

Pages : 239-249

Doi:10.33483/jfpau.1205775

View : 12 | Download : 4

Publication Date : 2023-01-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Amaç: En yaygın lösemi türü olan kronik lenfositik lösemi insert ignore into journalissuearticles values(KLL);, kanda, kemik iliğinde ve lenfoid organda spesifik bir immünofenotipe sahip monoklonal B hücrelerinin ilerleyici birikimi ile karakterize edilir. Bu çalışmanın amacı, biyoinformatik analiz yaparak KLL’nin altında yatan moleküler mekanizmaları araştırmak, KLL tanı ve tedavisi için potansiyel hedefleri belirlemektir. Gereç ve Yöntem: Biyoinformatik analiz için GEO veri tabanından KLL hasta verilerine ait GSE22529 ve GSE26725 erişim numaralarına sahip ekspresyon dataları indirildi. GSE22529 numaralı data 41 KLL hasta ve 11 sağlıklı gruptan, GSE26725 numaralı data ise 12 KLL ve 5 sağlıklı gruptan alınan kan örnekleri ile çalışılmıştır. KLL hasta örnekleri ile sağlıklı kontrol örnekler farklı şekilde ifade edilen genleri insert ignore into journalissuearticles values(DEGs); bulabilmek için GEO2R ile analiz edildi. DEG\`ler için DAVID programı kullanılarak GO ve KEGG zenginleştirme analizleri gerçekleştirildi. Cytoscape yazılımı kullanılarak protein-protein etkileşim insert ignore into journalissuearticles values(PPI); ağı oluşturuldu ve KLL ile ilişkili önemli genler tesbit edildi. Sonuç ve Tartışma: GEO2R ile analiz sonrası p<0.05 ve log2FC<0, log2FC>0 olan DEG’ler seçildi. GSE22529 veri setinde KLL hastalarında kontrol grubuna göre 942 genin ifadesi artmış, 1007 genin ifadesi azalmıştır. GSE26725 veri setinde ise KLL hastalarında kontrol grubuna göre 939 genin ifadesi artmış, 916 genin ifadesi azalmıştır. Her 2 veri seti için ortak olarak ifadesi artan 229, ifadesi azalan 308 DEG tanımlanmıştır. İfadesi değişen bu ortak genlerin ER’de protein işlenmesi, kemokin, B-hücre reseptör, T-hücre reseptör, protein taşıma gibi yolaklarda zenginleştiği görülmüştür. Buna ek olarak DDOST, RPL18, RPL18A, RPL19, RPL31, GNB3, GNB4, GNG11, GNGT1, NEDD8, UBE2M RBX1, FBXO21, SKP1, KLHL9 and CAND1 en önemli genler olarak belirlenmiştir. Çalışmamızın sonucu, ortaya çıkan genlerin ve yolakların KLL’nin tanısında ve ilaç tedavisinde kullanılabilecek birer biyobelirteç adayı olabileceğini göstermiştir.
Keywords : Bioinformatic analysis, CLL, GEO, microarray, network module