Alternative splicing analysis in single-cell RNA sequencing data
Analýza alternativního sestřihu RNA v sekvenačních datech měřených na úrovni jednotlivých buněk
bakalářská práce (OBHÁJENO)

Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/200184Identifikátory
SIS: 266101
Kolekce
- Kvalifikační práce [20861]
Autor
Vedoucí práce
Konzultant práce
Abaffy, Pavel
Oponent práce
Stopková, Romana
Fakulta / součást
Přírodovědecká fakulta
Obor
Bioinformatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra genetiky a mikrobiologie
Datum obhajoby
17. 6. 2025
Nakladatel
Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
Alternativní sestřih, RNA, datová analýza, sekvenování RNA v jednotlivých buňkáchKlíčová slova (anglicky)
Alternative splicing, RNA, data analysis, single-cell RNA sequencingIschemická mozková příhoda spouští komplexní molekulární odpovědi v mikrogliích, imunitních buňkách mozku. Tato práce zkoumá zda-li změny v alternativním sestřihu RNA myších mikroglií ukazují změny po prodělání ischemické mozkové příhody či nikoliv a zda-li je možné tyto změny zachytit pomocí RNA sekvenování s jednobuněčným rozlišením. Tato práce se zaměřuje na celkový proces analýzy, od izolace buněk přes identifikaci sestřihových míst až po analýzu dat pomocí balíčku MARVEL. Identifikováno a kvantifikováno bylo sedm typů sestřihu. Přestože bylo dosaženo posunu v přípravě dat a analýze, technické důvody zabránily vytvoření zcela funkčního MARVEL objektu. I přesto tato práce přináší vhled do komplexity analýzy sestřihu RNA na jednobuněčné úrovni a zmiňuje důležité body pro další výzkum.
Ischemic brain injury initiates complex molecular responses in microglia, the resident immune cells of the brain. This thesis investigates whether alternative splicing patterns in mouse microglia change after ischemic damage and whether these changes can be detected by single-cell RNA sequencing. The study focusses on the complete analytical process, from cell isolation and sequencing to splice junction extraction and data analysis using the MARVEL R package. Seven types of alternative splicing events were targeted and quantified. Despite substantial progress in data preparation and analysis, technical limitations prevented the generation of a fully functional MARVEL object. Nonetheless, this work provides insight into the complexities of splicing analysis in single-cell data and highlights important considerations for future research in this area.