Proje

Proje Hakkında

Bu web sitesindeki veritabanı ve MLSA Yazılımı Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TUBİTAK) tarafından sunulan “1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı” çerçevesinde desteklenen “214Z008 - Kesin Fungus Tür Tayini İçin Multilokus Dizi Analizi (MLSA) Tabanlı Bir Yöntem Geliştirilmesi” adlı proje kapsamında hazırlanmıştır. 01.05.2015 tarihinde başlatılmış olan proje, 01.05.2018 tarihinde tamamlanmıştır.

Proje Ekibi

Proje Yürütücüsü Kurum

Trakya Üniversitesi, Biyoloji Bölümü


Proje Yürütücüsü

Doç. Dr. Burhan Şen


Araştırmacı

Prof. Dr. Ahmet Asan


Danışman

Dr. Mustafa Kolukırık


Proje Özeti

Fenotipik analizlerin morfolojik özellikleri incelenen türe bağlı standart olmayan farklılıklar gösterebilmesi ve internal transkript sekans (ITS) bölgelerinin birçok durumda yakın türlerin ayrımının yapılabileceği nükleotid farklılıklarını içermemesi nedenleriyle, multilokus dizi analizi (MLSA) gibi yöntemlerle birden fazla DNA lokusunun hedeflenmesi, fungide kesin tür tayini için daha uygun bir yaklaşım olarak ortaya çıkmıştır. Bakteriyel sistematikte çok sık kullanılan MLSA fungal sistematikte az sayıda türün sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Bu proje ile ekolojik açıdan önemli fungus türlerinin çoklu lokus bilgilerini içeren referans nitelikli bir Fungal MLSA veri tabanı oluşturulmuş ve tür spesifik çoklu lokus dizilimlerine dayalı tür tahminini yapabilecek bir yazılım geliştirilmiştir.

Bu kapsamda Alternaria (14), Aspergillus (42), Chaetomium (1), Cladosporium (14), Eurotium (6), Fusarium (31), Graphiopsis (2), Microascus (2), Mucor (8), Neosartorya (2), Paecilomyces (2), Penicillium (77), Petromyces (2), Phoma (1), Rhizopus (4), Scopulariopsis (6), Stachybotrys (2), Talaromyces (12), Trichoderma (6), Trichotecium (2), Wallemia (2) cinslerine ait 124 farklı tür, 238 adet fungal suşa ait DNA dizileri elde edilmiştir. Elde edilen dizilerler, sadece ITS ve ITS’ye ek olarak sırasıyla calmodulin (2 gen), EF1-α (3 gen), β-Tubulin (4 gen), RPB2 (5 gen), RPB1 (6 gen) ve IGS (7 gen) hedefli MLSA alternatifleri değerlendirilmiştir. ITS hedefli yaklaşımla 124 türün 62si kesin olarak ayırt edilememiş, 2 gen hedef ile 56, 3 gen hedef ile 27, 4-7 gen hedef ile 22 tür kesin olarak ayırt edilememiştir. 5-7 gen hedefli MLSA ekstra bir çözünürlük sağlamadığı için, MLSA veri tabanın 4 gen hedefli olmasına karar verilmiştir.

Mevcut bilgiler ışığında MLSAya dayalı kesin fungal tür tespiti mümkün değildir. MLSA kapsamında değerlendirilebilecek genleri hedefleyen mevcut PZR primerleri, ITS hariç tür spesifiktir ve tüm fungal türlerden bu genleri çoğaltacak evrensel primerlere ihtiyaçlar duyulmaktadır. Ayrıca, başlıca fungal türlere ait referans suşların sınırlı sayıda geninin DNA dizisi veri bankalarında mevcuttur. Evrensel DNA veri bankasında morfolojik ve biyokimyasal karakterizasyonunun ne kadar sağlıklı yapıldığı bilinmeyen fungal izolatlara ait gen dizilerinin bulunması, yeni fungal izolatlardan elde edilen bilgilerin, doğru bir şekilde analiz edilebilmesinin önünde engel teşkil etmektedir.

Ayırt edilemeyen türlerden Alternaria tenuissima/longipes/alternata, Cladosporium variabile/macrocarpum ve Mucor racemosus/circinelloides için aktin geni, Aspergillus tubingensis/niger, Aspergillus parasiticus/oryzae, Fusarium tricinctum/acuminatum, Penicillium aurantiogriseum / commune / expansum / freii / sclerotigenum / solitum / verrucosum ve Penicillium hordei/crustosum/italicum/nordicum için phosphoglycerate kinase (PGK) geni, Penicillium carneum/discolor/echinulatum için ise cytochrome oxidase subunit 1 (COI) geninin ekstra dizilenmesi ile kesin tür ayırımının gerçekleştirilebildiği belirlenmiştir.

Morfolojik ve ITS tanımlaması ile taksonomisi belirlenen 200 farklı saha izolatı, proje kapsamında geliştirilen yöntem ile MLSA analizine tabi tutulmuştur. Morfolojik ve ITS tanımlamasının cins düzeyinde sınıflandırabildiği 64 suşun türü, MLSA veri tabanı yardımıyla kesin olarak tespit edilebilmiştir.

Projenin kapsamında önerilen deneysel yaklaşım kullanılarak yapılacak yeni çalışmalar, proje kapsamı dışındaki fungal türlere ait bilgiler elde edilmesini mümkün kılacaktır. Bu yeni bilgilerle genişleyecek olan veritabanı zamanla evrensel bir nitelik kazanabilecektir.