Methods for Finding Structural Variations in DNA Barcodes

Abstract

Rapid spread of antibiotic resistance is currently one of the greatest threats to human health according to the World Health Organization [1] [2]. It is directly connected to horizontal gene transfer of plasmids, wherein resistance-coding genes often appear as structural variations (SVs). Therefore, developing comprehensive and rapid tools for detecting SVs is of great importance in both clinical biology and genomic research.
Currently, many of the established DNA sequencing techniques require hours or even days [3] [4] to run and are consequently, in some instances, unfit for clinical settings. This thesis presents and compares three approaches for rapid identification of SVs based on optical DNA mapping, two of which are new to this thesis. Although not yet adequate for application in their current state, we justify the usage of some of the techniques in the novel algorithms. We also demonstrate how one of the techniques shows some promise and is open for future amends.

Popular Abstract (Swedish)

Att gå till doktorn och få antibiotika för behandling av exempelvis sin halsfluss eller öroninflammation är idag en självklarhet för många. Huvudparten av befolkningen tar förmodligen detta privilegium för givet, men faktum är att en post-antibiotisk era, d.v.s. en framtid helt utan verksam antibiotika, kan vara bortom hörnet. The World Health Organization (WHO) har nämligen utropat antibiotikaresistens som ett av mänsklighetens största hot och varnar för en framtid där små sår och lätta infektioner kan komma att bli dödliga. Det är därför ytterst viktigt att vi tar vara på vetenskapens framgångar inom detta område för att hålla problemet i schack. I denna uppsats utforskas nya tekniker för att försöka finna gener i bakterier som står för dessa resistenta drag. Skulle dessa tekniker visa sig vara framgångsrika kan vi förhoppningsvis se fram emot en snäppet ljusare medicinsk framtid.
Ett viktigt skäl till varför antibiotisk resistens kan sprida sig så snabbt är gener som ligger i bakteriers väldigt mobila och dynamiska delar av arvsmassan; så kallade plasmider. Plasmider är små cirkulära strängar av DNA som effektivt kan kopieras och överföras bakterier sinsemellan. De kan dessutom förhållandevis enkelt inkorporera eller skapa nya gener; en process som i detta sammanhang kallas för en ”strukturell variation”. Skulle en resistensgen uppstå går det alltså oerhört snabbt för en hel bakteriekultur att införskaffa den resistenta genen, inte minst på grund av att de bakterier som inte erhåller den dör ut. Men hur kan en gen som kodar för resistens bara uppstå från ingenting? Det är helt enkelt ett resultat av slumpmässiga mutationer och naturligt urval. Mutationer är oftast negativa men det kan hända att en positiv egenskap uppstår, som exempelvis skyddar bakterien mot farlig antibiotika. En viktig detalj i detta sammanhang är att bakterierna är så pass många och duplicerar sig så pass ofta, att chansen att en sådan mutation ska uppstå är relativt hög. Att finna strukturella variationer av olika slag är en viktig del av genomisk forskning och att utforska nya metoder för detta är precis vad som är syftet med arbetet i denna uppsats.
För att hitta strukturella variationer i praktiken använder vi oss här av så kallade “DNA barcodes” eller DNA-streckkoder på svenska. Dessa har samma funktion som streckkoder för varor i vanliga butiker, alltså att identifiera en specifik typ av vara, och kan ses som en typ av fingeravtryck för bakterier. Streckkoderna produceras efter en rad omfattande steg i labbet och skickas därefter in till datorn för att analyseras. Väl inne i datorn jämför man och analyserar streckkoderna på olika sätt för att utvinna mängder av information. Om man exempelvis jämför DNA-streckkoder för en resistent och en ickeresistent bakterie av samma art bör man hitta en avvikelse som då kan vara en gen som kodar för resistens. I detta projekt utvecklas och testas två nya algoritmer för att analysera streckkoder och hitta strukturella variationer. Metoderna jämförs också med en av de redan existerande och mest utbredda algoritmerna inom detta område.
Att kunna analysera DNA-sekvenser på olika sätt är grundläggande för djupare förståelse för naturen och inte bara applicerbart på bakteriell resistens mot antibiotika. Utan metoder för att analysera DNA hade vi exempelvis inte kunnat veta att vi har omkring 98% DNA gemensamt med schimpanser och ca 50% gemensamt med bananer. Detta kanske i och för sig inte verkar som de mest nödvändiga bitar av information men de utgör likväl exempel på vetenskapens framsteg inom området. Sjukdomar som Alzheimers, cancer, och Parkinsons m.m. har alla sin egen koppling till DNA och att förstå dessa kopplingar kan vara avgörande för att hitta potentiella botemedel. Steget från att veta att vi har 50% DNA gemensamt med bananer till att finna lösningen till den post-antibiotiska eran kanske trots allt inte är så stort som vi tror.

• author: Isaksson, Johannes
• supervisor: Tobias Ambjörnsson
• organization: Theoretical Particle Physics - Undergoing reorganization
• course: FYTK02 20161
• year: 2016
• type: M2 - Bachelor Degree
• subject: Physics and Astronomy
• keywords: DNA, barcodes, computational, biology, genome, antibiotics, plasmids, structural, variations, genes, mutation, sequencing, resistance
• language: English
• id: 8922359
• date added to LUP: 2017-08-15 13:39:28
• date last changed: 2017-08-15 13:39:28