Characterisation of miRNA variation in Small RNA-Seq data
Master thesis
![Thumbnail](/nmbu-xmlui/bitstream/handle/11250/3030897/FM_MSc_Thesis_2022.pdf.jpg?sequence=5&isAllowed=y)
View/ Open
Date
2022Metadata
Show full item recordCollections
- Master's theses (KBM) [927]
Abstract
Evidence suggests that miRNA signatures could have clinical applications as biomarkers for diagnostic and prognostic purposes. In standard analyses, miRNAs are considered to exist as well-defined features with a precise start and stop positions. In reality, they exist as a population of similar but slightly different isoforms - isomiRs. The project has developed methods to investigate isomiR populations and studied their variation between healthy and cancer patients. The methods presented here have been implemented in an analysis pipeline that allows standardised and scalable analysis of raw NGS datasets. The value of this approach has been demonstrated by investigating publicly available datasets to identify statistically significant changes in isomiR populations in various cancers. Forskning tilsier at miRNA-signaturer kan ha kliniske applikasjoner i diagnostisk- og prognostisk sammenheng. I konvensjonelle analyser antas miRNA å være veldefinerte enheter med nøyaktige start- og slutt-posisjoner. I virkeligheten eksisterer de som en variert populasjon av lignende, men noe ulike, isomerer. Gjennom dette prosjektet har det blitt utviklet metoder for å undersøke hvordan miRNA-populasjoner varierer mellom friske og syke. Metodene har blitt implementert i eksisterende programvare som muliggjør standardisert og skalerbar analyse av sekvenseringsdata. Verdien av denne tilnærmingen har blitt demonstrert ved å analysere offentlig tilgjengelige datasett for å identifisere statistisk signifikante endringer i miRNA-populasjoner i ulike krefttyper.