Sunucu
Bilgenur Baloğlu
Bilgenur Baloğlu lisans eğitimini İstanbul Teknik Üniversitesi’nde moleküler biyoloji ve genetik alanında tamamlamıştır. Ardından 2018 yılında Singapur Ulusal Üniversitesi’nden Biyolojik Bilimler alanında doktora derecesini aldı. DNA dizileme teknolojilerini kullanarak sucul habitatların biyolojik değerlendirmesine odaklanan tezi, sucul böceklerin neden olduğu ekolojik bir salgının çözülmesine katkıda bulunmanın yanı sıra tropikal bir bataklık ormanında yaklaşık 350 böcek türünün keşfedilmesine yol açtı. Doktorası boyunca Singapur hükümetine bağlı Ulusal Su Ajansı’na danışmanlık hizmeti vermiştir. Dr. Baloğlu, Kanada’daki Guelph Üniversitesi Biyoçeşitlilik Genomik Merkezi’nde doktora sonrası araştırmacı olarak çalışmış ve burada DNA dizileme, Nanopore dizileme ve arktik altı böceklerin filogenetiği için yeni yöntemler geliştirmeye odaklanmıştır. Ayrıca ABD’deki dört ortak üniversite ile birlikte Büyük Göller DNA barkodlaması üzerine ABD EPA tarafından finanse edilen bir projeyi koordine etmektedir.
Özet
Metabarkodlama (çevresel bir örnekte bulunan bitki, hayvan ve mantar taksonlarının tanımlanması) ekoloji, gıda güvenliği, haşere tanımlama ve hastalık gözetiminde hızla önem kazanmaktadır. Tür dağılımları hakkında veri elde etmek için geleneksel yaklaşımlara göre zorlayıcı bir avantaja sahiptir, ancak Yüksek Verimli Dizileme (HTS) kullanarak toplu bir örnekte bulunan tüm türleri tespit etmek genellikle zordur. Bu kısmen, çoğu HTS cihazının ürettiği daha kısa okuma uzunluklarına bağlanabilir. Dahası, çoğu HTS platformu taşınabilir değildir, bu da in situ saha tabanlı sekanslamayı mümkün kılmaz. MinION gibi Oxford Nanopore dizileme platformları bunun bir istisnasıdır ve oldukça yüksek hata oranlarıyla (~%12-15) sınırlı olsalar da daha uzun okumalar sağladıkları bilinmektedir. Oxford Nanopore MinION’un kapasitesini test etmek için 50 Operasyonel Taksonomik Birimden (OTU) oluşan bir tatlı su sahte topluluğu kullandık ve uzun okuma metabarkodlama sonuçları sağlamak için bir yuvarlanan daire amplifikasyon protokolü ile birleştirdik. Ayrıca, nanopore konsensüs dizilerinin hata profillerini, haritalama doğruluğunu ve karmaşık bir toplu numune içindeki genel topluluk temsilini araştıran yeni bir Python boru hattı öneriyoruz. Moleküler ve biyoinformatik iş akışımızı kullanarak, nanogözenek platformunda 1D2 dizileme için ortalama >%99 dizi doğruluğu ile test edilen tatlı su sahte topluluğunun çeşitliliğini tahmin edebildik. Ayrıca, uzun okumalı tek moleküllü dizileme ile ilişkili yüksek hata oranlarının, yuvarlanan daire amplifikasyon protokolü kullanılarak azaltılabileceğini gösterdik. Gelecekteki biyo değerlendirme programları bu tür taşınabilir, yüksek doğruluk oranına sahip, tür düzeyinde metabarkodlamadan büyük fayda sağlayacaktır ve maliyet etkin saha tabanlı DNA metabarkodlamasının mümkün olduğu bir noktaya ulaştığımız görülmektedir.
Tarih: 28 Ağustos, 2020 – 3:00 pm (GMT+3)
Dil: İngilizce
To register the webinar, you can visit this link: