prikaz prve stranice dokumenta Analiza staničnog ekosustava tkiva štitnjače sekvenciranjem jednostanične RNK
  Preuzmi
PDF 2.79 MB
diplomski rad
Analiza staničnog ekosustava tkiva štitnjače sekvenciranjem jednostanične RNK
2022. urn:nbn:hr:152:570903
Ilić, Klara
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Medicinski fakultet Osijek

Citirajte ovaj rad

Ilić, K. (2022). Analiza staničnog ekosustava tkiva štitnjače sekvenciranjem jednostanične RNK (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Medicinski fakultet Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:152:570903

Ilić, Klara. "Analiza staničnog ekosustava tkiva štitnjače sekvenciranjem jednostanične RNK." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Medicinski fakultet Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:152:570903

Ilić, Klara. "Analiza staničnog ekosustava tkiva štitnjače sekvenciranjem jednostanične RNK." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Medicinski fakultet Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:152:570903

Ilić, K. (2022). 'Analiza staničnog ekosustava tkiva štitnjače sekvenciranjem jednostanične RNK', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Medicinski fakultet Osijek, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:152:570903

Ilić K. Analiza staničnog ekosustava tkiva štitnjače sekvenciranjem jednostanične RNK [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Medicinski fakultet Osijek; 2022 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:152:570903

K. Ilić, "Analiza staničnog ekosustava tkiva štitnjače sekvenciranjem jednostanične RNK", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Medicinski fakultet Osijek, Osijek, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:152:570903

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:152:570903
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAnaliza staničnog ekosustava tkiva štitnjače sekvenciranjem jednostanične RNK
Naslov (engleski)The thyroid cell ecosystem analyzed by single-cell RNA sequencing
AutorKlara Ilić
MentorMario Štefanić (mentor)
Član povjerenstvaMarija Heffer (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMartina Smolić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Štefanić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Medicinski fakultet Osijek
Osijek
Datum i država obrane2022-09-28, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		BIOMEDICINA I ZDRAVSTVO
Temeljne medicinske znanosti
Sažetak
CILJ ISTRAŽIVANJA. Anotacija i cenzus staničnih subpopulacija ljudskog tkiva štitnjače na jednostaničnoj rezoluciji uporabom scRNA-Seq (bioinformatička analiza). METODE. U tu svrhu, integrirani su i analizirani javno dostupni podatci sekvenciranja jednostanične RNK pet štitnih žlijezda odraslih osoba (Gene Expression Omnibus Identifier GSE134355, GSE158291, Seurat v4 alat), što je omogućilo raščlambu staničnog susjedstva štitnjače na srednjoj rezoluciji. Uključene su samo stanice benignih tkiva štitnjače. Nakon diferencijalne analize genskog izražaja (Wilcoxonov test) uslijedila je analiza obogaćenih putova (Hallmark, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, Broad Molecular Signatures Database v7.4). REZULTATI. Ukupno je analizirano > 18 000 stanica visoke kvalitete te je identificirano 28 staničnih stanja (7 epitelnih, 9 limfoidnih, 6 mijeloidnih, 3 stromalna, 2 endotelna i jedan proliferativni klaster). Okarakterizirani su genski izražaji specifični za stanične tipove i biološki programi za sve veće stanične linije štitnjače koji pružaju informacije o njihovim transkripcijskim, signalizacijskim i metaboličkim svojstvima. ZAKLJUČAK. Sveobuhvatni jednostanični atlas humane štitne žlijezde je vrijedan resurs koji povećava naše razumijevanje o staničnoj heterogenosti i mikrookolišima specifičnih tkiva.
Sažetak (engleski)
The thyroid cell ecosystem analyzed by single-cell RNA sequencing’’ AIM. To obtain a high-resolution single–cell type map of human thyroid tissue using RNA sequencing (bioinformatics analysis). METHODS. To help fill this gap, we integrated and analyzed publicly available single-cell RNA sequencing data from 5 adult thyroids (Gene Expression Omnibus Identifier GSE134355, GSE158291, Seurat v4 pipeline), which enabled us to capture the underlying cellular neighborhood at medium resolution. Only cells from benign thyroid tissues were included. Differential gene expression analysis was performed (Wilcoxon’s test), followed by pathway enrichment profiling (Hallmark, Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, Broad Molecular Signatures Database v7.4). RESULTS. In total, > 18 000 high-quality cells were recovered, from which we identified 28 cell states (7 epithelial, 9 lymphoid, 6 myeloid, 3 stromal, 2 endothelial and one proliferating cluster). We characterized cell-type-specific gene expression and biological programs for all major thyroid cell lineages, providing information on their transcriptional, signaling and metabolic properties. CONCLUSIONS. Our comprehensive single-cell atlas of the human thyroid gland provides a valuable resource, enhancing our understanding of cellular heterogeneity and specific tissue microenvironments.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:152:570903
Studijski programNaziv: Medicinsko laboratorijska dijagnostika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra medicinsko laboratorijske dijagnostike (mag. med. lab. diag.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-03-07 10:58:47