Zur Seitenansicht
 

Titelaufnahme

Titel
Development of an SNP application based on real-time high resolution melting analysis of surface immobilized nucleic acids / author: Michael Martin Pieler
VerfasserPieler, Michael Martin
GutachterToca-Herrera, José Luis ; Krainer, Siegfried ; Fluch, Silvia
Erschienen2012
Umfang223 S. : Ill., zahlr. graph. Darst.
HochschulschriftWien, Univ. für Bodenkultur, Masterarb., 2012
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (DE)Real-time DNA Microarray SNP Einzelnukleotid Polymorphismen Single Nucleotide Polymorphism Hybridisierungskinetik und Schmelzkurven Analyse PCR Fragment gDNA Genomische DNA HRM High Resolution Melt
Schlagwörter (EN)real-time DNA microarray SNP Single Nucleotide Polymorphism hybridization kinetics melting analysis PCR fragment gDNA genomic DNA HRM high resolution melt
Schlagwörter (GND)SNP / Microarray
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-3207 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Development of an SNP application based on real-time high resolution melting analysis of surface immobilized nucleic acids [17.68 mb]
Links
Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Das Ziel dieser Masterarbeit war es, eine Real-Time Microarray-basierte SNP-Anwendung zu entwickeln. Die SNP-Diskriminierung wird durch Real-Time-Analyse, Hybridisierungskinetik und Schmelzkurven-Analyse, mittels immobilisierter DNA auf dem Microarray und DNA in Lösung erreicht. Eine der großen Herausforderungen bei der Real-Time Messung ist die Aufbereitung der umfangreichen Daten, die aus jeder Messung generiert werden: Die Messdaten von ca. 1100 Spots werden dabei in ein selbst entwickeltes MATLAB®-Programm geladen, wo diese dann sortiert, normalisiert und gefittet werden. Anschließend werden die Kinetiken und Schmelzvorgänge graphisch als Diagramm und die Fitting-Parameter in zusammenfassender Form ausgegeben. Für das Probe-Design wurde ein MATLAB®-Programm entwickelt, welches die SNP-Microarray-Probes basierend auf den sequenzierten Gen-Abschnitten des biologischen Materials automatisch ermittelt. Um dies zu bewerkstelligen, werden zuerst die SNP-Positionen in den zwei Spezien identifiziert. Dann werden die potentiellen Probe-Sequenz-Varianten, die durch Regeln definiert sind (Länge, Platzierung, Frame, Schmelztemperaturbereich), bestimmt. Die Länge der verwendeten Probes für die SNP-Detektion beträgt 60 nt. Aktuelle Methoden verwenden hier kürzere Oligos mit einer End-Punkt-Detektion für die SNP-Diskriminierung. Lange Oligos besitzen eine höhere Reproduzierbarkeit und Sensitivität, wobei die Spezifität nicht gut genug für die SNP-Detektion ist. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass eine SNP-Diskriminierung mit langen Oligos mittels Real-Time-Analyse möglich ist.

Zusammenfassung (Englisch)

The goal of this master's thesis was to develop a real-time microarray-based SNP application. The SNP discrimination is based on the real-time analysis, hybridization kinetics and melting analysis, of DNA attached to the microarray and DNA in solution. One of the major challenges of this real-time approach is the management of the huge amount of data generated by the measurements: the measurement data of approx. 1100 spots is loaded into a self-designed MATLAB® program which sorts, normalizes and fits the data. A subsequent graphical output automatically generates diagrams of the kinetics and the melting process and views the fitting parameters in edited form, thus rendering the examination of the results easier and quicker. For the probe design a MATLAB® program was developed which automatically designs SNP microarray probes based on the sequenced gene sections from the biological material. In order to accomplish this, the SNP locations from the sequences of the two species are identified. Then the potential probe sequence variants are determined by a set of defined parameters (length, placement frames, melting temperature range). The length of the used probes for the SNP detection was 60 nt. State-of-the-art methods use shorter oligos with endpoint detection for SNP discrimination. Long oligos are known to have higher reproducibility and higher sensitivity, but the specificity is not good enough for SNP detection. Within this work it is shown that it is possible to do SNP discrimination with long oligos using real time analysis methods.