Séquençage de l'ARN dans l'examen de cohorte de troisième génération de Framingham Heart Study 2

Le séquençage d'ARN (RNA-seq) est un outil puissant pour évaluer le transcriptome avec une profondeur et une clarté incroyables. Par rapport aux matrices d'expression génique, l'ARN-seq permet l'identification et la quantification d'un plus grand ensemble de transcrits connus (y compris les longs ARN non codants [lncRNA]), de nouveaux transcrits, d'événements d'épissage alternatifs et d'expression spécifique d'allèle (y compris parent- expression spécifique d'allèle d'origine); le tout avec un rapport signal sur bruit considérablement plus élevé par rapport au profilage de l'expression génique via des puces à ADN. Les relations de ces caractéristiques transcriptomiques avec la santé et la maladie dans de très grandes études de population sont sous-explorées. Nous sommes convaincus que ce projet proposé identifiera de nouveaux biomarqueurs de risque de maladie et fournira des informations sur la pathogenèse de la maladie. La Framingham Heart Study (FHS) est particulièrement adaptée à la conduite d'ARN-seq en raison de la richesse des ressources phénotypiques existantes en conjonction avec les données de séquence du génome entier (WGS) de TOPMed et des données méthylomiques, des données et d'autres données omiques qui peuvent être exploitées à des niveaux extrêmement élevés. faible coût pour maximiser l'impact d'un investissement dans RNA-seq.

L'avènement de la technologie RNA-seq à haut débit a révolutionné le profilage transcriptomique à une échelle sans précédent, conduisant à la découverte de nouvelles espèces d'ARN et approfondissant notre compréhension de la dynamique transcriptomique. Comparé au profilage d'ARN basé sur les puces à ADN, l'ARN-seq est apprécié pour sa capacité à révéler la complexité du transcriptome, englobant des espèces codantes et lncRNA jusque-là inconnues, de nouvelles régions transcrites, l'épissage alternatif, l'expression spécifique d'allèles et les gènes de fusion Ce projet propose de s'appuyer sur et d'étendre les travaux menés à l'aide de réseaux d'expression génique dans le FHS en examinant des caractéristiques transcriptomiques complexes qui ne peuvent pas être déterminées à l'aide de données d'expression basées sur des microréseaux.

Dans cette proposition, nous nous concentrons sur les niveaux d'expression des ARN codant pour les protéines, des ARNlnc, de l'épissage alternatif et de l'expression spécifique des allèles. Il existe environ 18 000 transcrits d'ARNm au niveau du gène pour les ARN codant pour les protéines. L'épissage alternatif est un processus étroitement régulé qui produit différentes isoformes d'ARNm à partir de gènes contenant plusieurs exons. Une application majeure de RNA-seq est de détecter même des différences subtiles dans l'épissage des exons. Les lncARN sont des transcrits non codant pour les protéines de plus de 200 nucléotides et ont été impliqués dans de nombreux processus biologiques. Par exemple, certains lncRNA ont un impact sur l'expression de gènes codant pour des protéines à proximité, certains peuvent se lier à des enzymes régulant les modèles de transcription, et d'autres lncRNA sont des précurseurs de petits ARN. Un certain nombre de méthodes de calcul ont été développées pour détecter l'épissage alternatif et les lncRNA à partir de données d'ARN-seq. L'identification de l'épissage alternatif et des lncRNA sera normalisée dans les études TOPMed et nous effectuerons des analyses sur les données d'épissage appelées de manière centralisée ainsi que sur les lncRNA. L'expression spécifique d'allèle (ASE), qui ne peut être mesurée à l'aide de puces à ADN, permet de différencier les transcrits des deux haplotypes d'un individu au niveau de sites hétérozygotes. L'ASE permet une compréhension plus granulaire de la façon dont un génotype lié à la maladie affecte l'expression des gènes. L'ASE a été liée à la maladie humaine dans de petits ensembles d'échantillons, mais n'a pas été entièrement examinée dans de grandes populations. Standard

Des outils bioinformatiques ont été développés pour étudier l'ASE. De plus, avec les données TOPMed WGS sur les parents de la cohorte FHS Offspring, il sera possible d'étudier l'ASE du parent d'origine, renforçant ainsi notre capacité à disséquer les facteurs qui contribuent à l'héritage transgénérationnel de la maladie cardiométabolique.

Dans cette application, nous proposons d'étendre l'enquête sur la transcriptomique chez les participants à l'examen de cohorte FHS de troisième génération 2. Les objectifs de la réalisation d'ARN-seq dans la cohorte FHS de troisième génération reflètent et étendent ceux de notre profilage original de l'expression génique basé sur des puces à ADN. Plus précisément, nous examinerons l'association entre la variation transcriptomique complexe et : 1) les résultats des maladies cardiométaboliques, 2) la variation de la séquence génétique et 3) les multiples couches de données omiques (objectifs 1 à 3). Avec les données RNA-seq proposées, les chercheurs ainsi que la communauté scientifique générale (via l'accès dbGaP) auront la possibilité d'étudier la transcriptomique sous différents angles en tirant toujours parti des ressources existantes pour faire progresser la valeur scientifique de ce projet. Afin de maximiser le retour sur investissement, le séquençage sera effectué par un laboratoire désigné TOPMed RNA-seq, et les objectifs de ce projet seront coordonnés avec d'autres

Les études TOPMed qui mènent RNA-seq.