Computational methods for transcriptome-wide identification and characterization of RNA editing sites in paired sequencing samples
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: Unter RNA editing versteht man die co-transkriptionelle RNA Basenmodifikation, die die Diversität der Transkriptsequenzen erhöht, ohne das zugrundeliegende Genom zu verändern. Die editierten Basen können zu Aminosäuresubstitutionen führen, indem Codons verändert werden und Proteine entstehen, die nicht im Genom codiert sind. Des Weiteren kann RNA-Editing das Transkriptspleißen und die Transkriptstruktur beeinflussen sowie die mRNA-Stabilität und den Kernexport beeinträchtigen. Die RNA-Editing-Ereignisse werden als Single-Nucleotide-Varianten (SNVs) in RNA-Seq-Daten erkannt, wenn sie mit einer DNA-Referenzsequenz verglichen werden. Die Charakterisierung der RNA-DNA-Unterschiede (RDUs) an einer bestimmten Stelle ist der direkteste Weg zur Identifizierung. Im ersten Teil stellen wir einen neuartigen Ansatz zur Identifizierung von SNVs vor, bei dem Sequenzierungs-Reads direkt verglichen und Unterschiede in den beobachteten Nukleotidfrequenzen identifiziert werden. Wir zeigen, dass der Ansatz bei der Erkennung von SNVs mit niedriger Frequenz gegenüber Qualitätsabweichungen bei Base Calls überlegen und robuster ist. Im zweiten Teil erweitern wir den direkten Vergleich der Nukleotidfrequenzen zwischen Sequenzierungsproben auf Replikate. Wir evaluieren unseren Ansatz anhand simulierter Daten in zwei Szenarien und nutzen hierfür eine Reihe beliebter Varianten-Caller, um zu zeigen, dass unser Ansatz bestehende Methoden übertrifft. Abschließend wird die Leistung anhand von Sequenzierungsdaten aus ADAR-Knockdown-Experimenten mit menschlichen embryonalen Nierenzellen (HEK-293) und Drosophila melanogaster evaluiert. Im dritten Teil präsentieren wir die aktuellsten Entwicklungen in der Software und der Sequenzierung in der Domäne des RNA-Editing. Verbesserungen und eine neue Softwarearchitektur werden vorgestellt, die die Laufzeitverbesserungen sowie die Implementierung nativer Unterstützung für Sequenzierungsprotokolle zur Orientierung von Reads zum Ziel haben.
DOI: 10.18452/37542
Author: Piechotta, Michael
Language: English
Topic: RNA regulation and disease
Subfield: Molecular Biology
Domain: Life Sciences
Open Access status: gold
OpenAlex ID: W7162081898
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