Forsvaret af ph.d.-projektet er offentligt og finder sted den 05/03/2026 kl. 13:00

Sted: Auditorium, stueplan, Bygning D/E, Molekylær Medicinsk Afdeling, Brendstrupgårdsvej 21A, 8200 Aarhus N. 
Afhandlingens titel: Modelling nucleotide context of mutational processes in germline
Kontaktinfo: Ph.d.-studerende Oliver Kj. Hansen, e-mail: oliver@cli.au.dk, tlf. +45 20434305
Bedømmelsesudvalg:
Fran Supek, Professor at Biotech Research and Innovation Centre (BRIC), University of Copenhagen.
Marketa Tomkova, Leadership Fellow at Ludwig Cancer Research Institute, University of Oxford.
Johan Palmfeldt, Associate Professor at Research Unit for Molecular Medicine (MMF), Department of
Clinical Medicine, Aarhus University.

Hovedvejleder: Søren Besenbacher, Associate Professor at the Department of Molecular Medicine (MOMA),
Department of Clinical Medicine, Aarhus University, Denmark. 

Hvorfor muterer visse dele af DNA’et hyppigere end andre? 
Hvert menneskes DNA indeholder små ændringer, kendt som mutationer. Disse mutationer er essentielle for evolution, men kan også bidrage til genetiske sygdomme. De biologiske processer, der skaber mutationerne det nedarves gennem generationer, er ikke fuldt forstået. Særligt er de processer, der fører til korte insertioner og deletioner af DNA (InDels) ubeskrevet. Selvom dette er et vigtigt forskningsområde, har det hidtil været uklart, hvorfor visse dele af vores DNA muterer oftere end andre. Mange studier har rapporteret om enkelte DNA-base ændringer afhængigt af den direkte omkringliggende DNA-kontekst, men kun få har forsøgt systematisk at kortlægge mutationslandskabet i en bredere genomisk kontekst, herunder for InDels. Projektet er udført af Oliver Kj. Hansen, som forsvarer sin afhandling den 5. marts 2026. InDels har været vanskelige at studere på grund af udfordringer forbundet med deres klassifikation. Ved hjælp af en emperisk tilgang identificeres fem InDel-mutationssignaturer på tværs af det menneskelige genom. Disse signaturer afslører signaler af DNA-replikation og transkription, herunder udtalte streng-asymmetrier, hvor mutationsmønstre varierer afhængigt af retningen af disse processer. Ved at anvende humane de novo mutationer (DNM) har vi udviklet statistiske modeller, der forklarer, hvordan DNA-sekvenskontekst og bredere genomiske fænomener påvirker mutationsrater. Ved at inddrage en længere DNA-kontekst samt DNA-methylering, replikationstiming og rekombination, kan vi opnå forbedrede estimater af mutationsrater på et enkelt-base niveau. Disse modeller overgår eksisterende tilgange og kan anvendes til at kvantificere, i hvilket omfang gener er underlagt negativ selektion mod skadelige mutationer. Dette udgør et vigtigt skridt mod en bedre forståelse af genetisk sygdomsrisiko.