Metode normalizacije i korekcije u visoko-protočnoj glikomici

disertacija

• Naslov (engleski): Normalization and batch correction methods in high-throughput glycomics
• Autor: Frano Vučković
• Mentor: Gordan Lauc (mentor)
• Član povjerenstva: Kristian Vlahoviček (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Olga Gornik (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Prirodoslovno-matematički fakultet; (Biološki odsjek); Zagreb
• Datum i država obrane: 2016, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: PRIRODNE ZNANOSTI; Biologija
• Univerzalna decimalna klasifikacija (UDC): 57 - Biološke znanosti. Fizička antropologija. Bioraznolikost

Sažetak

Glikomika predstavlja područje u visoko-protočnoj biologiji čija je svrha sistemsko proučavanje glikanskih struktura ciljnog proteina ili organskog sustava. Kao što je karakteristično za večinu visoko-protočnih metoda, preciznost glikomskih metoda je pod izrazitim utjecajem složene eksperimentalne procedure. Studija u pravilu uključuje 1000 do 3000 uzoraka, eksperiment može trajati nekoliko mjeseci i tokom tog vremena mnogi eksperimentalni uvijeti mogu značajno varirati. Kao posljedica, razlike u eksperimentalnoj proceduri predstavljaju veliki izvor varijacije i potreba za normalizacijom i korekcijom podataka se logično nameće kao neophodan korak u analizi podataka. U ovoj studiji usporedili smo četiri različite metode (UPLC-FLR, xCGE-LIF, MALDI-TOF-MS, te LC-ESI-MS) za kvantitativnu analizu IgG N-glikozilacije na način da smo analizirali 1201 IgG uzorak koristeći sve četiri metode. Dobiveni rezultati jasno ukazuju da sve četiri metode generiraju podatke koji su dovoljno visoke kvalitete kako bi se koristili za detekciju asocijacija glikana sa genetskim polimorfizmima. Također smo sproveli evaluaciju normalizacijskih i korekcijskih metoda na nekoliko glikanskih setova podataka. Evaluacija metoda je jasno pokazala da sve korištene normalizacijske i korekcijske tehnike značajno umanjuju eksperimentalnu varijaciju u svim analiziranim setovima podataka, ukazujući na to da razlike u intenzitetu signala među uzorcima kao i varijacije mjerenja koje proizlaze iz serijskih efekata predstavljaju značajne izvore eksperimentalne varijacije u glikomici.

Sažetak (engleski)

Glycomics is a rapidly emerging field in high-throughput biology that aims to systematically study glycan structures of a given protein or organic system. It is characteristic of glycomics methods, as it is of any other high-throughput method, that its accuracy is highly affected by a complicated experimental procedure. Standard study includes 1000 to 3000 samples, the experiment can take several months and during that time many experimental conditions can vary. As differences in experimental procedure represent a huge source of variation the need for normalization and batch correction arises naturally. In this study we have compared four different methods (UPLC-FLR, xCGE-LIF, MALDI-TOF-MS, and LC-ESI-MS) for quantitative analysis of IgG N-glycosylation by analyzing the same 1201 IgG samples using all four methods. The results presented clearly show that all four methods generate glycan data of sufficiently high quality to be used to detect associations with genetic polymorphisms. We have also evaluated several normalization and batch correction methods on several glycomic datasets. The evaluation of methods have clearly shown that all used normalization and batch correction techniques significantly reduced experimental variation in all analyzed datasets, implying that difference in signal intensity between samples as well as variation arising from batch effects represent important sources of experimental variation in glycomics data.

• Ključne riječi: glikomika; visoko-protočne metode; N-glikani; eksperimentalna varijacija; normalizacija; korekcija
• Ključne riječi (engleski): lycomics; high-throughput methods; N-glycans; experimental variation; normalization; batch correction
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:217:640398
• Studijski program: Naziv: Biologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: poslijediplomski doktorski; Akademski / stručni naziv: doktor/doktorica znanosti, područje prirodnih znanosti, polje biologija (dr.sc.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2017-05-16 11:19:47