Identifikace a analýza potenciálně koregulovaných genů v Arabidopsis thaliana

Abstract

Táto bakalárska práca sa zameriava na identifikáciu a analýzu potenciálne koregulovaných génov v modelovom organizme z rastlinnej ríše Arabidopsis thaliana. V prvej časti sa práca venuje regulácii génovej expresie u eukaryot, sekvenačným technikám, technikám odvodzovania transkripčných jednotiek a nástrojom pre analýzu týchto jednotiek. Následne sú popísané laboratórne dáta z Arabidopsis thaliany, vrátane ich prípravy a predspracovania RNA-Seq dát. Ďalšia časť popisuje proces identifikácie koordinovanej génovej expresie a jej regulácie na konkrétnych metódach, ako sú korelačný koeficient a vzájomná informácia. Nasleduje detailný popis vlastného nástroja na detekciu potenciálne koregulovaných génov v Arabidopsis thaliane, ktorý je implementovaný v jazyku Python. V závere bakalárskej práce sú vyhodnotené dosiahnuté výsledky, ktoré sú porovnané s dostupnou literatúrou, online databázami a analýzou peakov z ChIP-Seq dát. Taktiež je z výsledkov potenciálnej koregulácie diskutovaná identifikácia regulónov MBF1 a ABI3, čo naznačuje správnosť navrhnutého prístupu.This bachelor thesis deals with the identification and analysis of potentially coregulated genes in a model organism from the plant kingdom Arabidopsis thaliana. The first part of the thesis focuses on the regulation of gene expression in eukaryotes, sequencing techniques, techniques for inferring transcriptional units and tools for the analysis of these units. Subsequently, laboratory data from Arabidopsis thaliana are described, including their preparation and preprocessing of RNA-Seq data. The next section describes the process of identifying coordinated gene expression and its regulation by specific methods such as correlation coefficient and mutual information. This is followed by a detailed description of a custom tool for detecting potentially coregulated genes in Arabidopsis thaliana, which is implemented in Python. In the conclusion of the bachelor thesis, the obtained results are evaluated and compared with the available literature, online databases and peak analysis of ChIP-Seq data. Also, the identification of MBF1 and ABI3 regulons from the potential coregulation results is discussed, suggesting the validity of the proposed approach.