Disputas: Pubudu Saneth Samarakoon - Bioinformatikk

M.Sc. Pubudu Saneth Samarakoon ved Institutt for klinisk medisin vil forsvare sin avhandling for graden philosophiae doctor (ph.d.): Computational prediction of disease-causing CNVs from exome sequence data.

Tid og sted for prøveforelesning

Se prøveforelesning.

Bedømmelseskomité

  • 1. opponent: Førsteamanuensis Christian Gilissen, Department of Human Genetics, Radboud University Medical Center, Nijmegen, Nederland
  • 2. opponent: Professor Vessela Kristensen, Institutt for kreftforskning, Oslo universitetssykehus HF, Oslo, Norge
  • 3. medlem av bedømmelseskomiteen: Førsteamanuensis Manuela Zucknick, Institutt for medisinske basalfag, Universitetet i Oslo, Oslo, Norge

Leder av disputas

Professor Philippe Collas, Seksjon for biokjemi, Institutt for medisinske basalfag, Universitetet i Oslo

Hovedveileder

Forsker Robert Lyle, Avdeling for medisinsk genetikk, Klinikk for laboratoriemedisin, Oslo universitetssykehus HF, Oslo, Norge

Sammendrag

Det humane genom inneholder ~3.2 milliarder basepar, og er fordelt på 23 kromosomer. I de fleste tilfellene vil man finne en kopi av alle genomiske regioner på hvert av kromosomene i et par (en fra hver av foreldrene). Kopitallsvarianter (CNVer) er regioner i genomet som varierer pga. delesjoner eller duplikasjoner av genetisk materiale. Slike CNVer kan forårsake flere ulike genetiske sykdommer, og er derfor viktig innen sykdomsdiagnostikk. I løpet av de siste tiårene er det utviklet flere metoder for å kunne identifisere CNVer. Eksomsekvensering en mye brukt metode som kan identifisere et bredt spekter av genetiske varianter i ett enkelt eksperiment. Flere programmer er utviklet for å kunne predikere CNVer i eksomdata. Slike programmer har imidlertid flere utfordringer, og har derfor ikke vært så utbredt i diagnostiske laboratorier. Hensikten med dette arbeidet har vært å forbedre identifiseringen av klinisk relevante CNVer. Studien starter med en systematisk sammenligning av de vanligst benyttede prediksjonsprogrammene. På bakgrunn av dette introduseres en spesialdesignet CNV array (exaCGH) og et nytt prediksjonsprogram (ExCopyDepth) som forbedrer deteksjon og prediksjon av CNVer. Videre presenteres en ny software-pakke (cnvScan) som kan øke den kliniske nytteverdien av CNV prediksjonsprogrammet. Anvendeligheten til disse verktøyene demonstreres ved at man identifiserer sykdomsgivende CNVer i en stor pasient-serie. Arbeidet bidrar til at pasienter med genetiske sykdommer har økte muligheter til å få en diagnose. I dag er to avdelinger i Norge (Avdeling for medisinsk genetikk og Avdeling for tumorbiologi, OUS) samt flere andre laboratorier iferd med å implementere metodene som er utviklet gjennom dette arbeidet.

For mer informasjon

Kontakt gruppe for forskerutdanning.

Publisert 21. feb. 2017 13:42 - Sist endret 27. feb. 2017 12:27