Kromatin Konfigürasyonunun Hesaplamalı Analizini Kullanarak Alzheimer Hastalığı Varyantlarının Hedef Genlerine Haritalanması
9 Ocak 2020
Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) tarafından tanımlanan kodlamayan varyantların işlevsel etkilerini üç boyutlu kromatin etkileşimleri kullanarak belirlemek için bir protokol sayılmiyoruz.
GWAS, insan özellikleri ve hastalıkları ile ilişkili genomik bölgeleri başarıyla tanımlamış olsa da, bu risk varyantlarının biyolojik etkisi belirsizdir. Burada, kromatin etkileşim profilleri kullanarak GWAS risk varyantlarının putatif hedef genlerini hesaplamak için bir protokol hazırlıyoruz. Genellikle risk genlerinin zaman zaman belirlenmesi hastalık mekanizmalarını anlamak için ilk adımdır, ve normal terapötik yaklaşımlar için izin.
Biz bu çalışmanın sonuçları sonunda teşhis ve Alzheimer hastalığı tedavi etmek için nihai stratejiler yol açabileceğini umuyoruz. Bu tekniğin en büyük avantajı, 3D kromon temas frekansları kullanarak binlerce hatta milyonlarca baz çifti uzakta olsalar bile Alzheimer hastalığı risk varyansetkilenen genleri tespit edebilirsiniz. Bu protokolü denerken, kullanıcının sistemle tüm protokolü yürütmesi beklendiği için R veya X çifti sistemine aşinalık önemlidir.
Bu hesaplama protokolünü gerçekleştirmek için metin el yazmasındaki veya ekrandaki koda bakın. R'de kurarak, güvenilir, tek nükleaid polimorfizmleri veya SNPS için Bir G aralıkları nesnesi oluşturmaya başlayın. Konumsal eşleme için R'deki kurulum, organizatörü ve eksonik bölgeyi yükleyin ve bir G aralığı nesnesi oluşturun.
Güvenilir SNPS'yi eksonik bölgelerle ve destekleyici bölgelerle örtüşün. SNPS'i Chromaton etkileşimlerini kullanarak putatif hedef genlerine bağlamak için Hi C veri kümesini yükleyin ve bir G aralığı nesnesi oluşturun. Güvenilir SNPS'yi Hi C G aralığı nesnesiyle örtüşün.
Ve pozisyonel haritalama ve kromomoton etkileşim profilleri ile tanımlanan AD aday genleri derlemek. Ardından, gelişimsel yörüngeleri keşfedin. R'de kurulum ve ifade meta verilerini işleme.
Gelişim aşamalarını belirtin ve kortikal bölgeleri seçin. AD risk genlerinin gelişimsel ekspresyon profillerini ayıklayın ve prenatal ile postnatal ekspresyon düzeylerini karşılaştırın. R'de ayarlayarak ve AD riskinin hücresel ifade profillerini ayıklayarak hücre tipi ifade profillerini araştırın.
Son olarak, AD risk genlerinin gen ek açıklama zenginleştirme analizini gerçekleştirin. Homer'ı indirin ve yapılandırın. Sonra Homer çalıştırın ve R Studio ile zenginleştirilmiş terimler arsa.
Bu işlem kullanılarak 800 güvenilir SNP'den oluşan bir set incelenmiştir. Konumsal haritalama, 103 SNP'nin organizatörlerle örtüştünü ve 42 SNP'nin Exon'larla örtüştünü, SNP'lerin %84'ünün ise notsuz kaldığını ortaya çıkardı. Yetişkin beyinde Hi-C veri setleri kullanılarak, ek bir 208 SNPs fiziksel yakınlık dayalı 64 genler bağlı idi.
Toplamda, 284 AD güvenilir SNPs 112 AD risk genleri eşlendi. AD risk genleri amiloid öncüproteinleri, amiloid Beta oluşumu ve immün yanıt ile ilişkiliydi, hangi hastalığın bilinen biyolojiyansıtır. AD risk genlerinin gelişimsel ekspresyon profilleri, hastalığın yaşla ilişkili yüksek riskini gösteren belirgin postnatal zenginlik gösterdi.
Son olarak, genler yüksek mikroglia ad güçlü bir bağışıklık temeli vardır tekrarlayan bulguları destekleyen beyinde birincil bağışıklık hücreleri ifade edildi. Burada Alzheimer Hastalığı risk varyansının biyolojik etkisini analiz etmek için beyin dokusundan hi-c verilerini kullanıyoruz. Ancak, bu yöntemi başka bir GWAS çalışmasına uygulamak için ilgili dokudaki yeni Hi-C verilerinin düzeyi önemlidir.
Bu sonuçlar daha fazla incelenebilir ve crisper tabanlı teknolojiler kullanılarak doğrulanabilir, arttırıcı muhabir tahlilleri, ya da EQTLs gibi diğer fonksiyonel genomik veri setleri ile kesişme. Burada Alzheimer hastalığı risk genleri düzinelerce tanımlamak ve bu genlerin belirlenmesi bize Alzheimer hastalığında daha önce bilinmeyen rolünü anlamamıza yardımcı olabilir bekliyoruz.
Genel Bakış
Bu çalışma, genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) aracılığıyla Alzheimer hastalığı ile bağlantılı kodlamayan varyantların fonksiyonel etkilerini belirlemek için bir protokol sunmaktadır. Protokol, üç boyutlu kromatin etkileşimlerini kullanarak bu risk varyantlarından etkilenen hedef genleri öngörmeyi amaçlamaktadır.
Temel Çalışma Bileşenleri
Bilim Alanı
- Nörobilim
- Genomik
- Biyoenformatik
Arka Plan
- GWAS, insan özellikleri ve hastalıkları ile ilişkili genomik bölgeleri tanımlamıştır.
- Risk varyantlarının biyolojik etkisi belirsizliğini korumaktadır.
- Risk genlerinin anlaşılması, hastalık mekanizmalarının aydınlatılması için kritik öneme sahiptir.
- Bu araştırma, Alzheimer hastalığına ve hastalığın genetik risk faktörlerine odaklanmaktadır.
Çalışmanın Amacı
- GWAS risk varyantlarının hedef genlerini tahmin etmek için hesaplamalı bir protokol geliştirmek.
- Kromatin etkileşim profillerini kullanarak SNP'leri genlerle ilişkilendirmek.
- Alzheimer risk genlerinin gelişimsel ekspresyon profillerini incelemek.
Kullanılan Yöntemler
- SNP'ler için G ranges nesneleri oluşturmak üzere R ortamının kurulması.
- SNP'lerin promotör ve ekzonik bölgelerle konum tabanlı eşleştirilmesi.
- Yakınlığa dayalı olarak SNP'leri hedef genlerle ilişkilendirmek için Hi-C veri setlerinin kullanımı.
- Homer ile gen anotasyon zenginleştirme analizinin gerçekleştirilmesi.
Ana Sonuçlar
- 284 güvenilir AD SNP'si, 112 AD risk genine haritalandı.
- Tanımlanan genler, amiloid öncül proteinleri ve bağışıklık yanıtı ile ilişkilendirildi.
- Gelişimsel ekspresyon profilleri, AD risk genlerinin postnatal zenginleşme gösterdiğini ortaya koydu.
- Mikroglialardaki yüksek ekspresyon, Alzheimer hastalığının immün temelini desteklemektedir.
Sonuçlar
- Protokol, Alzheimer hastalığı risk varyantlarıyla ilişkili genleri etkili bir şekilde tanımlar.
- Sonuçlar, gelecekteki terapötik stratejilere ve tanılara ışık tutabilir.
- CRISPR tabanlı teknolojiler kullanılarak daha ileri doğrulama yapılabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Sektörel Uygulama ve Uygunluk
Kodlamayan GWAS varyantlarının hedef genlerle eşleştirilmesi, istatistiksel ilişkileri biyolojik mekanizmalarla ilişkilendirerek Alzheimer hastalığı hipotezlerinin erken aşamada riskten arındırılmasını sağlar. Bu hesaplamalı yaklaşım, hastalık patolojisiyle uyumlu gelişimsel ve hücre tipi ekspresyon modellerine sahip genlere öncelik vererek hedef doğrulamayı destekler. Mekanistik olarak makul hedefleri belirleyerek, sonraki aşamalardaki terapötik araştırmalar için portföy kararlarına bilgi sağlar.
Biyofarma Ar-Ge'sinde Stratejik Uygulamalar
Erken Keşif ve Hedef Doğrulama
- Bilimsel Değer: Kromatin etkileşim verilerini kullanarak kodlamayan varyantları varsayılan hedef genlerle ilişkilendirir ve AD risk mekanizmaları için hipotez oluşturulmasına olanak tanır.
- Operasyonel Değer: Fonksiyonel takip için genleri önceliklendirmek amacıyla ince haritalama ve Hi-C örtüşmesini kullanır, böylece hedef seçimindeki yanlış pozitifleri azaltır.
- Bilimsel Değer: Amiloid işleme ve bağışıklık yanıtında yer alan genleri tanımlayarak, hedef ilgisine olan güveni artırmak için yerleşik AD biyolojisiyle uyum sağlar.
Tarama ve Deney Geliştirme
- Bilimsel Değer: AD yollarıyla ilgili fenotipik veya biyobelirteç analizlerinin geliştirilmesinde kullanılmak üzere küratörlüğünü yapılmış bir gen seti (112 AD risk geni) oluşturur.
- Operasyonel Değer: Hedef etkileşim taraması için ekipler arasında standartlaştırılabilecek, tekrarlanabilir genomik koordinatlar ve gen listeleri sağlar.
- Bilimsel Değer: Postnatal ve mikroglial ekspresyon profillerine sahip, genetik olarak desteklenen hedefleri tanımlayarak tarama hazırlığını mümkün kılar.
Translasyonel ve Preklinik Araştırmalar
- Bilimsel Değer: Genetik riski gelişimsel ekspresyon paternleri ile ilişkilendirerek, yaşa bağlı AD başlangıcını yansıtan postnatal zenginleşmeyi göstermektedir.
- Operasyonel Değer: GWAS bulgularını, nöroinflamasyonda temel bir hücre tipi olan mikroglia hücrelerinde eksprese edilen genlerle ilişkilendirerek translasyonel sürekliliği desteklemektedir.
- Bilimsel Değer: İmmün ilgili genleri vurgulayarak mekanistik risk azaltmayı kolaylaştırmakta, biyobelirteç stratejilerine ve preklinik modeller için hedef seçimine bilgi sağlamaktadır.
Boru Hattı ve İş Akışı Entegrasyonu
Bu yöntem, genetik ilişkiden hedef belirlemeye kadar uzanan keşif sürekliliğine uyum sağlayarak, GWAS sonuçlarından ön madde belirleme için biyolojik temelli adaylara geçişi mümkün kılmaktadır.
- Keşif Biyolojisi: Kodlamayan SNP'leri 3D kromatin temasları aracılığıyla genlerle eşleştirerek düzenleyici mekanizmaları aydınlatır ve hipotez testlerini destekler.
- Tarama: Ekspresyon doğrulaması yapılmış standart bir gen seti sunarak, bileşik taraması için tekrarlanabilir analiz tasarımı sağlar.
- Analitik: Koşullar arası karşılaştırmaya ve hedef önceliklendirmesine olanak tanıyan kantitatif çıktılar (SNP-gen bağlantıları, zenginleştirme terimleri) üretir.
- Translasyonel Araştırma: Genetik bulguları mikroglial ekspresyon ve gelişimsel zamanlama ile ilişkilendirerek, biyobelirteç uyumunu ve preklinik geçerliliği destekler.
- Kurumsal Yeniden Kullanım: Protokol, herhangi bir GWAS ve Hi-C veri setine uyarlanabilir olup farklı hastalıklar genelinde hedef gen keşfi için ölçeklenebilir bir platform oluşturur.
Operasyonel ve Kurumsal Etki
- Bilimsel Değer: İstatistiksel genetiği 3B genomik ve ekspresyon verileriyle ilişkilendirerek öngörü güvenini artırır ve mekanistik belirsizliği azaltır.
- Operasyonel Değer: R tabanlı iş akışları ve kamuya açık veri setlerini kullanarak varyant-gen eşlemesini standartlaştırır ve farklı merkezler arasındaki tekrarlanabilirliği artırır.
- Stratejik Değer: Genetik, kromatin ve ekspresyondan gelen yakınsak kanıtlarla hedefleri önceliklendirerek devam/durdur kararlarını iyileştirir.
- Portföy Etkisi: AD yollarında biyolojik makuliyeti olan genleri vurgulayarak riskten arındırılmış ilerlemeyi mümkün kılar.
Uygulama Hususları
- R, genomik aralık manipülasyonu ve kromatin etkileşim verilerinin yorumlanması konularında uzmanlık gerektirir.
- Hastalıkla ilgili dokulardan (örneğin, yetişkin insan beyni) elde edilen yüksek çözünürlüklü Hi-C verilerine erişime bağlıdır.
- Tutarlı çıktılar elde etmek için ekipler arasında SNP filtreleme ve promotör/ekzon tanımlarının standartlaştırılması gerekir.
- Diğer hastalıklara veya modellere uygulandığında doku ve gelişimsel özgünlük dikkate alınmalıdır.
- Kromatin veri setlerinin çözünürlüğü ve mevcudiyeti ile sınırlıdır; ortogonal yöntemlerle (örneğin, CRISPR, eQTL'ler) doğrulama yapılması önerilir.
Biyofarma SSS
Chapters in this video
0:05
Title
1:00
Generation of a Granges Object for Credible SNPs and Positional Mapping
1:53
Developmental Expression Trajectories
2:18
Cell-type Expression Profiles and Gene Annotation Enrichment Analysis
2:46
Results: Determination and Characterization of Putative Target Genes of AD GWS Loci
3:52
Conclusion
