Author:

Keywords:

biomedical text mining, genome annotation, SISTA

Abstract:

Defecten in het genetische materiaal van een cel of organisme leiden tot problemen bij de ontwikkeling en tot erfelijke aandoeningen. Om deze aa ndoeningen bij een patient in kaart te brengen, wordt zowel in de klinis che routine voor diagnose als in genetische onderzoeksstudies gebruik ge maakt van technieken om het genetisch materiaal te onderzoeken. Het scre enen van patientenweefsel door het onderzoeken van genetisch materiaal i n een cel heet Moleculaire Karyotypering. Recente evoluties in dit veld laten toe om de resolutie bij het bepalen van de chromosomale karakteris tieken van een weefsel aanzienlijk te verjnen. Zo gebeurt het bepalen van onder meer deleties en duplicaties aan de han d van rooster-CGH (Comparative Genomic Hybridization), een techniek waar bij representatieve genomische fragmenten op kleine glasplaatjes in microroosters worden aangebracht. De groeiende hoeveelheid rooster- en patie ntengegevens houdt uitdagingen in op het vlak van identi#catie en lokali satie van genoomregio's gelinkt aan aangeboren afwijkingen, en het autom atisch analyseren van patientgerelateerde gegevens. Vooral op het vlak v an interpreteren van de resultaten uit deze genetische screeningtechniek zijn belangrijke uitdagingen ontstaan. In het kader van dit doctoraat is dan ook gewerkt aan manieren om deze interpretatie mogelijk te maken. Enerzijds werden methoden gezocht om de ruwe data uit rooster-CGH te verwerken. Waar vroegere screeningmethodes berustten op interpretatie met het blote oog, is rooster-CGH gebaseerd o p de analyse en interpretatie van grote hoeveelheden numerieke data. And erzijds zijn methoden ontwikkeld om, onder meer via tekstontginning op p ubliek beschikbare biomedische literatuur en op patientengegevens, fenot ypische kenmerken aan genoomregio's te koppelen, en om betekenis te geve n aan de analyseresultaten in een klinisch-diagnostische context. Ten sl otte heeft de combinatie van de beschreven methoden geleid tot een platf orm voor het verwerken en beheren van patientengegevens waarbij genetisc he screening door middel van rooster-CGH is toegepast, en waarin ook geg evens over het fenotype van de patient beschikbaar zijn. Dit platform on dersteunt de interpretatie van genetische informatie en laat genoomannot atie toe, in zowel een diagnostische als onderzoekscontext.