Eva Budinská
magisterské štúdium: Matematická biológia - prvý ročník Mb ako takej
diplomová práca: Využitie štatistických metód pre analýzu genetických patologických stavov
D Katedra molekulárnej biológie a genetiky PŕF,
D doc. RNDr. Petr Kuglík, Csc.
■  Stanovenie deliacej hranice pre Ph chromozóm u pacientov s CML
d ROC analýza
■  Identifikácia významných znakov DiGeorgeovho syndrómu
d logistická regresia
doktorské štúdium: Onkológia, Lekárska fakulta
téza: Biomathematical approach to tumour genome profiling data
MU
■___                                                                                                                                                                                                  |Í[i
IBA                                                                           »I! i
MU
IBA
iomatematické modelovanie dát genetických profilov nádorov - analýza CGH microarrays
Eva Budinská
PhD. študent, školitelia:
doc. RNDr. Ladislav Dušek, PhD.
prof. Michael G. Schimek
Lekárska fakulta, MU, obor: Onkologie
Ŕ ■íl
I. DNA -> RNA -> PROTEIN
DNA (Chr. 1)      gene 1 (eye colour)
G IC
gene 2 (shape of the nose)
G
a
transcription ~ expression
RJNTA
mEJMA
translation

■■■■■■■■l
ii
IL Microarray technológia
nová stále sa vylepšujúca technológia analýzy genómu
a jeho expresie
umožňuje analýzu tisícov génov v jednom experimente
DNA
^l        Replication
Trunacripäfm
RNA            j
CGH microarravs
(změny v poctě kopií genů)
wiiiij;jjuyi,jMiUuyujjy[iirMWuu j :i u nöFiüinP
i
Translation
Expresné microrravs
protein
3
Proteínové microarravs
IBA

MU
IBA
Princíp
A DNA isolation
Simple A
Sample lil
i
B. Labeling of probe
Revers« Transcriptase
u
Hiiunirenl
Tags
t:

M
+
Kí
C. Hybridization to Array
D. Imaging
Sample \>ti Sample I* -- A
Sample A> H
aj   \ i  , 14# ^
*ft    *    -
41«     U É
#1*	>-"H	*    *	:
J-Jj^B	r*.		M      *t
j *T       ' -^",			i
-    ŕ_^ť   ■*		■	■
*>í^j          j		m	-       4^1
# i> Q v : -          f		■   4 u	J     04
t>        d f É		M  ■	t
4?0 J		J   •	4          (
4d        1		4	
*ajiIt			Q
Má2
O-íTä
ď dl j       # ■> o-i d J * a
.'04--.
^fc/

■■■■■■■n
ii
IV. Využitie
1.   v diagnostike, epidemiológii, klasifikácii nádorov
D   až 90% ľudských nádorov - genetická nestabilita: zmeny v počte chromozómov, mnohonásobné génové amplifikácie a delecie, zmeny v génovej expresu
D   => klinická rozdielnosť histologický podobých nádorov
D   potreba komplexnej analýzy nádorov na úrovni DNA, RNA i proteínov
2.   štúdie rozlišujúce jednotlivé druhy (baktérie...)
3.   konštrukcia fylogenetických stromov
MU
IBA                                                                                                               ^JÉiiiíuii e
IL Microarray technológia
nová stále sa vylepšujúca technológia analýzy genómu
a jeho expresie
umožňuje analýzu tisícov génov v jednom experimente
DNA
1
W \jl         Replication
CGH microarravs
(změny v poctě kopií genů)
Trunscrípdítti
RNA           I
ui u u u' J j iíiíij j u-uuulujjuľu riüx r i  •:: i -ímm1
Expresné microrravs
Translation
protein
IBA
Proteínové microarravs

A. DNA isolation
Sample A             Sample B
D. Imaging
0 Sampler A. > K
Sun1
B. Labeling of probe
Ri'vcrM' Transcriptase
v          !       FTutmHutl
n
C. Hybridization to Array
■ Delecia = strata geneti '   " informácie (monozomia)
■ Amplifikácia = zisk genetickej informácie (trizómia)
ca      o QĹ
■ SNPs - single nucieoti polymorphisms
MU
log2ľatio = log2 -
intenzita testovanej (nádorovej) DNA
intenzita referenčnej (normálnej) DNA
IBA
1000 Genome order
8
V. Analýza CGH arrays - hľadanie zlomov v genóme
v ideálnom prípade: jednoduché deliace hranice

CO
c
CD
_c
"čo
c
O) CO CM
O)
O
log2 3/2 = 0,32
^M*W*
log21/2 =-0,415
Genome order
nepresné kvôli veľkej technickej (i biologickej) variabilite experimentov
MU
IBA

VI. MADM metóda
arrayCGH dáta - charakteristické poradové usporiadanie "Moving window" (~ veľkosť 6-10)
700
Odhad variability v okne
MADmod - modifikovaná median absolute deviation
MADmod = median \Y.-Y
MU
i=\..n
IBA
cutoff: 95% kvantil emprického rozdelenia
700
Zlom v okne => veľká variabilita v okne => pík vo "variograme"
bkp simul_data_v2 w5 Iambda2 0.95

_M
0    100   200   300   400   500   600   700 ss
Ak variabilita prekročí zvolený cutoff, detekujeme zlom

■■■■■■■n
ii
10
VII. Projekty
Vývin metody pre detekciu bodov zlomu u array CGH dát (spolupráca s E. Gelnarovou a prof. Schimekom)
EMIL (Effective Microarray Intelligence) UIRON
d vývin robota ako sprievodcu a pomocníka analýzou microarrays
D spolupráca s P. Lidmanom a e-Trium group
Analýza konkrétnych microarray dát:
D MOÚ, FN Olomouc
Využitie zmiešaných modelov (mixed effect models) v detekcii bodov zlomu u CGH array dát viacerých pacientov v klinických skupinách - spolupráca s INA-PG, Paris (team S.Robina)
Meta-analýza microarray experimentov - v spolupráci s P.Hall
a M.G.Schimek
MU
IBA

ii
11