RNA-Sequenzierung in der Framingham Heart Study Third Generation Cohort Exam 2

Die RNA-Sequenzierung (RNA-seq) ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um das Transkriptom mit unglaublicher Tiefe und Klarheit zu bewerten. Im Vergleich zu Genexpressions-Arrays ermöglicht RNA-seq die Identifizierung und Quantifizierung eines größeren Satzes bekannter Transkripte (einschließlich langer nicht-kodierender RNAs [lncRNAs]), neuer Transkripte, alternativer Spleißereignisse und allelspezifischer Expression (einschließlich Eltern- Herkunftsallel-spezifische Expression); alle mit einem wesentlich höheren Signal-Rausch-Verhältnis im Vergleich zur Genexpressionsprofilierung über Mikroarrays. Die Beziehungen dieser transkriptomischen Merkmale zu Gesundheit und Krankheit in sehr großen Bevölkerungsstudien sind zu wenig erforscht. Wir sind davon überzeugt, dass dieses vorgeschlagene Projekt neue Biomarker für das Krankheitsrisiko identifizieren und Einblicke in die Pathogenese der Krankheit geben wird. Die Framingham Heart Study (FHS) ist aufgrund der Fülle bestehender Phänotyp-Ressourcen in Verbindung mit Gesamtgenomsequenzdaten (WGS) von TOPMed und Methylomic-Daten, Daten und anderen Omics-Daten, die extrem genutzt werden können, einzigartig geeignet, um RNA-Seq durchzuführen niedrige Kosten zur Maximierung der Wirkung einer Investition in RNA-seq.

Das Aufkommen der Hochdurchsatz-RNA-seq-Technologie hat das Transkriptom-Profiling in einem beispiellosen Ausmaß revolutioniert, was zur Entdeckung neuer RNA-Spezies geführt und unser Verständnis der Transkriptom-Dynamik vertieft hat. Im Vergleich zum Microarray-basierten RNA-Profiling wird RNA-seq für seine Fähigkeit geschätzt, die Komplexität des Transkriptoms aufzudecken, das bisher unbekannte kodierende und lncRNA-Spezies, neuartige transkribierte Regionen, alternatives Spleißen, allelspezifische Expression und Fusionsgene umfasst. Dieses Projekt schlägt vor Aufbau und Erweiterung der Arbeiten mit Genexpressionsarrays in der FHS durch die Untersuchung komplexer transkriptomischer Merkmale, die nicht mit Mikroarray-basierten Expressionsdaten bestimmt werden können.

In diesem Vorschlag konzentrieren wir uns auf die Expressionsniveaus von proteinkodierenden RNAs, lncRNAs, alternativem Spleißen und allelspezifischer Expression. Es gibt ungefähr 18.000 mRNA-Transkripte auf Genebene für proteinkodierende RNAs. Alternatives Spleißen ist ein streng regulierter Prozess, der verschiedene mRNA-Isoformen aus Genen produziert, die mehrere Exons enthalten. Eine Hauptanwendung von RNA-seq besteht darin, selbst subtile Unterschiede beim Exon-Spleißen zu erkennen. lncRNAs sind nicht-proteinkodierende Transkripte, die länger als 200 Nukleotide sind und an vielen biologischen Prozessen beteiligt waren. Zum Beispiel beeinflussen einige lncRNAs die Expression nahe gelegener proteinkodierender Gene, einige können an Enzyme binden, die Transkriptionsmuster regulieren, und andere lncRNAs sind Vorläufer kleiner RNAs. Eine Reihe von Computerverfahren wurde entwickelt, um alternatives Spleißen und lncRNAs aus RNA-seq-Daten zu erkennen. Die Identifizierung von alternativem Spleißen und lncRNAs wird in allen TOPMed-Studien standardisiert und wir werden Analysen zu zentral abgerufenen Splice-Daten sowie zu lncRNAs durchführen. Die allelspezifische Expression (ASE), die mit Microarrays nicht gemessen werden kann, ermöglicht die Differenzierung zwischen Transkripten der beiden Haplotypen eines Individuums an heterozygoten Stellen. ASE ermöglicht ein genaueres Verständnis darüber, wie ein krankheitsbezogener Genotyp die Genexpression beeinflusst. ASE wurde in kleinen Stichproben mit Erkrankungen des Menschen in Verbindung gebracht, wurde jedoch in großen Populationen nicht vollständig untersucht. Standard

Bioinformatik-Tools wurden entwickelt, um ASE zu untersuchen. Darüber hinaus wird es mit TOPMed WGS-Daten zu Eltern aus der FHS-Nachkommenskohorte möglich sein, ASE der Eltern der Herkunft zu untersuchen, wodurch unsere Fähigkeit gefördert wird, Faktoren zu analysieren, die zur transgenerationalen Vererbung von kardiometabolischen Erkrankungen beitragen.

In diesem Antrag schlagen wir vor, die Untersuchung der Transkriptomik bei Teilnehmern der FHS-Kohortenprüfung 2 der dritten Generation auszuweiten. Die Ziele der Durchführung von RNA-seq in der FHS-Kohorte der dritten Generation spiegeln und erweitern diejenigen unserer ursprünglichen Mikroarray-basierten Genexpressionsprofilierung. Insbesondere werden wir die Assoziation komplexer transkriptomischer Variationen untersuchen mit: 1) kardiometabolischen Krankheitsergebnissen, 2) genetischer Sequenzvariation und 3) mehreren Schichten von omischen Daten (Ziele 1-3). Mit den vorgeschlagenen RNA-seq-Daten haben Forscher sowie die allgemeine wissenschaftliche Gemeinschaft (über dbGaP-Zugang) die Möglichkeit, die Transkriptomik aus verschiedenen Perspektiven zu untersuchen und dabei stets vorhandene Ressourcen zu nutzen, um den wissenschaftlichen Wert dieses Projekts zu steigern. Um die Kapitalrendite zu maximieren, wird die Sequenzierung von einem designierten TOPMed-RNA-seq-Labor durchgeführt und die Ziele dieses Projekts werden mit anderen koordiniert

TOPMed-Studien, die RNA-seq.