Browsing by Subject "metylaatio"
Now showing items 1-3 of 3
-
(2018)Epigenetiikka on perinnöllisyystieteen ala, jossa tutkitaan ulkoisesti mitattavia ominaisuuksia ilmiasuja, joiden muutokset ilmenevät DNA-juosteen kemiallisina muutoksina. Nämä muutokset eivät ole periytyviä, kuten ihmisen DNA, vaan muokkautuvat ympäristön vaikutuksesta. Metylaatio on eräs epigeneettisistä muutoksista, jotka vaikuttavat geenisäätelyyn. Epigenetiikan avulla on pyritty selittämään eroja muun muassa samanmunaisten kaksosten välillä, ja tutkijoiden mielenkiinto on kohdistunut erityisesti metylaatioon sen helpon mitattavuuden ansiosta. Ihmisiltä erilaisia metyaatioalueita perimästä on kartoitettu noin 400 000, joista osan on tiedetty liittyvän esimerkiksi syövän ilmenemiseen. Tämä tutkielma keskittyy epigeneettisen aineiston tilastolliseen mallinnukseen kaksosaineistossa. Tutkittavaksi ilmiasuksi on valittu ikä, sillä iän on todettu olevan yhteydessä erilaisiin metylaatiomutooksiin. Monissa epigeneettisissä tutkimuksissa käytetään usein kaksosaineistoja, sillä samanmunaiset kaksoset jakavat täysin identtisen perimän keskenään ja usein myös yhteisen kasvuympäristön. Kaksosaineistoa käyttämällä saadaan usein kontrolloitua ympäristöstä johtuvaa vaihtelua, mutta tilastollinen mallinnus vaatii havaintojen riippuvuuden huomioisen. Metylaatioaineistossa saattaa esiintyä myös paljon keskiarvosta poikkeavia havaintoja, jolloin kyseessä on paksuhäntäisestä jakaumasta. Paksuhäntäisissä jakaumissa poikkeavien havaintojen vaikutusta pyritään pienentämään käyttämällä robusteja tilastollisia menetelmiä, jolloin tulokset ovat paremmin yleistettävissä yleiseen väestöön. Tässä tutkielmassa on huomioitu tilastollisessa mallinnuksessa sekä havaintojen riippuvuus että paksuhäntäisyys käyttämällä lineaarista t-sekamallia, sillä t-jakauma on robustimpi vaihtoehto aineiston jakaumaoletukseksi kuin perinteinen normaalijakauma. Lineaarisen t-sekamallin parametrien estimoiminen on toteutettu bayesiläisellä päättelyllä, jossa estimoituja parametreja voidaan tarkastella todennäköisyysjakaumina. Bayesiläisen tilastotieteessä aineistosta tehdään päätelmiä käyttämällä erilaisia todennäköisyysmalleja, mikä mahdollistaa monipuolisen ja joustavan mallimäärittelyn. Käyttämällä erilaista prioritietoa parametrijakaumista, mallin tuloksia voidaan arvioida joustavasti ja monipuolisesti. Tässä tutkielmassa lineaarisen t-sekamallin parametreille on määrätty erilaisia jakaumaoletuksia, jotta perhettä ja kaksosuutta on kyetty mallintamaan riittävästi. Varsinainen estimoitu on toteutettu rakentamalla stokastinen Markovin ketju, jota kutsutaan myös Gibbsin otannaksi. Tässä tutkielmassa selvitettiin iän vaikutusta kolmee erilaiseen metylaatikohtaan ja havaittiin, että kaikissa kolmessa metylaatiokohdassa iän kasvaessa myös metyloituneisuus kasvoi. Eräs kolmesta metylaaatioalueesta on erityisen mielenkiintoinen, sillä vastaavissa tutkimuksissa on saatu samankaltaisia tuloksia ja kyseinen metylaatioalue sijaitsee PDE4C-geeniä ilmentävässä alueessa. Kyseinen geeni vaikuttaa monien muiden solujen aktiivisuuten tuottamalla proteiinia, joka välittää signaaleja solun ulkopuolelle.
-
(2016)Stressful environments can affect human behaviour and physiology through epigenetic mechanisms possibly in an age-dependent manner. Epigenetic mechanisms, such as DNA methylation, can activate or inhibit gene expression. Stressful experiences can lead to methylation changes and thus relay environmental effects to an individual’s phenotype. This thesis examines the relationship between an individual’s methylation profile and stressful life events encountered during the prenatal period, childhood and adulthood. Increased methylation in the NR3C1 gene, which has been linked to the hypothalamus-pituitary-adrenal (HPA) axis, has been associated with stressful childhood experiences in single gene studies. However, the relationship between NR3C1 gene methylation and stressful experiences has been contradictory in studies that have focused on the prenatal period. These conflicting results might be explained by issues related to sample sizes. In genome wide association studies, no relationship has been found between NR3C1 gene methylation and stressful life events. Stressful life events have been found to increase mean methylation levels of the promoter region of SERT gene, which has been linked to depression. The 5-HTTLPR region of SERT and methylation of SERT promoter might regulate SERT expression and thus predispose an individual to depression. On the other hand, it is possible that another epigenetic mechanism (e.g. histone acetylation) regulates SERT expression. Stressful childhood and adulthood experiences have been linked to increased methylation levels of various genes in genome-wide association studies. Yet, studies have failed to find a specific gene whose methylation levels would be repeatedly linked to stressful experiences. Some genome studies have found no relationship between methylation levels and stressful prenatal or early childhood experiences. Conflicting results between studies might be due to methodological issues or differences in sample sizes. Traumatic adulthood experiences have been linked to increased methylation levels across the genome while post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms have been associated with decreased methylation levels. It is possible that increased methylation of genes related to the HPA axis might protect an individual from PTSD symptoms after traumatic event. Stressful environments might alter an individual’s methylation profile and thus lead to various psychopathological states. However, these changes in methylation profiles might be reversible. Additional research focusing on the relationship between stressful life events and methylation profiles can lead to the development of different epigenetic therapies in the future.
-
(2022)Objectives: Sleep difficulties are more frequent and have a wide effect on health and mental health. Epigenetics studies the complex interplay of genetics and environmental factors, thus helping to locate networks relating to sleep difficulties. This thesis investigates how epigenetic markers, discovered in 2019 in Health 2000 data, that were associated with sleep difficulties associated with DILGOM 2007 data’s wellbeing factors. We hypothesize that they relate to sleep and mood variables also in this data. Methods: DILGOM 2007 data is a part of THLs FINRISKI 2007 population data and it was originally collected for metabolic syndrome research. The sample size that included methylation data was 511 with ages ranging from 25 to 74. This thesis compares 203 differentially methylated positions (DMP), found in both data sets, to wellbeing variables. At first, correlations were examined between systemic methylation levels and fenotype variables. Then, correlations of white blood cell populations to psychosocial variables were examined. Lastly 5 DMPs were chosen based on previous research for further examination, and regression analyses were conducted to model their methylations. Results and conclusions: In this data DMPs were not significantly related to sleep or mood variables anymore as previously assumed. Instead, DMPs strongly correlated with BMI in the whole data. In white blood cell populations CD8T significantly correlated with psychosocial burden. Additionally antidepressants, BMI and CD8T cells explained the variance of methylation in genes chosen for further examination. High BMI in the data seems to mediate the results reflecting underlying low grade inflammation. Epigenetic markers relating to sleep difficulties could reflect low grade inflammation, which is either caused by sleep difficulties or manifests as sleep difficulties.
Now showing items 1-3 of 3