Bias correction in finding copy number variation with using read depth-based methods in exome sequencing data

İnsanlığın varoluşundan bu yana tıptaki araştırmalar, hastaları tedavi edebilmek ve hastalıkların çaresini bulabilmek adına bunların altında yatan sebepleri bulmak için yapılmıştır. Bu amaç son zamanlarda tüm genom ve tüm ekzom dizilemede yaşanan gelişmeler sayesinde gerçekleştirilebilmektedir. Dizileme maliyetlerinde yaşanan azalmalara rağmen, daha doğru sonuçlar elde edebilmek adına çok sayıda insan genomunun dizilenme ihtiyacı olduğundan tüm genom dizileme halen yüksek maliyetli bir yöntemdir. Bu sebeple, sadece protein kodlayan bölgeleri dizileyen tüm ekzom dizileme yöntemi nispeten daha az maliyetli bir alternatiftir. Tüm ekzom dizileme yaklaşımlarının yardımıyla, fonksiyonel önem taşıyan varyantların çoğu bulunabilmektedir. Buna ek olarak, Mendeliyen (tek mutasyon kaynaklı) hastalıkların en büyük sebebi olan tek nükleotid polimorfizmlerinden, ekzon bölgelerinde yer alanlar da bulunabilmektedir. Ayrıca tüm ekzom dizilemeye dayalı yaklaşımlar, insan genomun sadece %1'lik kısmını kapsadığından diğer yaklaşıma göre analiz yaparken daha az çaba gerektirmektedir. Ancak doğru sonuçlar elde edebilmek için ekzom dizileme datasında varolan prob etkinliği ve GC içeriği gibi sapma etkilerinin düzeltilmesi gerekmektedir. Bunlardan GC içeriği sapmasını düzeltmek için yapılmış bazı çalışmalar bulunmaktadır. Ancak literatürde, prob etkinliği sapmasını düzeltmek amacıyla yapılan bir çalışma bulunmamaktadır. Bu tezde ekzom dizileme datasına ait dizi derinlemesi dağılımında varolan prob etkinliliği ve GC içeriği sapmaları üzerinde çalışılmıştır. Prob etkinliği sapmasının düzeltilmesiyle birlikte, ekzom dizileme datası kullanan yeni kopya sayısı varyantı bulma metotları geliştirilmek mümkün olacaktır.