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Application of CRISPR and bioinformatic analyses to medical genetics

Application of CRISPR and bioinformatic analyses to medical genetics
Other Titles
의학 유전학을 위한 크리스퍼와 생물정보학적 분석의 적용
Alternative Author(s)
Junho Hur
Issue Date
2021. 8
국문초록 의학 유전학을 위한 크리스퍼와 생물정보학적 분석의 적용 크리스퍼 시스템의 발견으로 인해 유전자 편집 기술은 획기적인 발전을 이루었고, 다양한 질병 치료법을 만들었습니다. 목표 유전자를 효율적으로 편집할 수 있는 크리스퍼를 이용하여 우리는 소아신경교종(Pediatric high-grade glioma)에 대한 연구를 진행하였습니다. 우리는 이 연구에서 신경교종의 중요한 원인 중 하나인 히스톤3.1의 34번째 글리신이 아르기닌으로 변형되는 돌연변이(G34R)에 대한 연구를 진행하였습니다. 이것을 위하여 HEK293T 세포에 CRISPR-Cas9를 적용하여 PHGG 질병 모델을 제작하였습니다. 우리는 이 돌연변이에 의해 세포의 성장 과정의 변화를 관찰 할 수 있었습니다. 분자 생물학적 기능을 연구하기 위하여 quant-seq를 진행하여, 세포 성장과 암 발생관련 유전자들의 발현 변화를 확인하였습니다. 이 연구를 통해 G34R 돌연변이가 PHGG 발병에 있어 중요한 역할을 하는 것을 확인하였습니다. 우리는 생물정보학을 의학 유전학에 다른 방식으로도 적용하여 보았습니다. 세포의 분화 과정을 추적하는 방법의 적용입니다. 지금까지 많은 사람들은 세포의 분화의 추적에 관해 연구해 왔습니다. 특히 단일 세포 시퀀싱 기술은 세포의 분화의 추적에 있어 효과적인 모습을 보였지만, 가지고 있는 한계점 때문에 쉽게 이용되고 있지 못합니다. 이런 단점을 보완하고자, RNA 시퀀싱 기술에 기반하여 세포 분류 시스템을 개발하였습니다. 표지 유전자 후보군을 발굴하고 이에 맞는 엠플리식 프라이머의 제작을 성공하였습니다. |ABSTRACT Application of CRISPR and bioinformatic analyses to medical genetics The discovery of CRISPR dramatically advanced gene editing technology and is emerging as a method for treating various diseases. Using CRISPR, which efficiently edits the target gene, we studied a disease called Pediatric high-grade glioma (PHGG). Previous studies on PHGG have reported that a number of cancer-related mutations are involved in the pathogenesis. In this study, among of the most prominent mutations, we focus on a point mutation in the Histone 3 variant(H3.1) gene that converts the glycine 34 to arginine (G34R). To this end, we applied CRISPR-Cas9 to establish a PHGG disease model in HEK293T cell line. We observed that the mutation induces changes in the cellular growth rates. To further investigate the molecular function, we performed quant-seq to identify the genes that are related to cell growth and cancer pathway. We anticipate that G34R mutations will have a significant impact on the progression of PHGG. We have applied bioinformatics to medical genetics in a different way. It is the design of a method for tracking the differentiation process of cells. Recent studies have tracked the differentiation stages of cells by various methods, such as single-cell sequencing. Single cell sequencing is an efficient and accurate method, but the bulk level analysis method was devised in consideration of cost and versatility. Based on the RNA-seq results, we were able to discover step-by-step marker gene candidates, and based on this, we proceeded with the production of genetically engineered primers. The project had an efficiency of around 76%, with further research targeting higher efficiencies.
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