Framingham 심장 연구 3세대 코호트 시험 2의 RNA 시퀀싱

RNA 시퀀싱(RNA-seq)은 놀라운 깊이와 명확성으로 전사체를 평가하는 강력한 도구입니다. 유전자 발현 배열과 비교하여 RNA-seq는 알려진 전사체(긴 비암호화 RNA[lncRNA] 포함), 새로운 전사체, 대체 스플라이싱 이벤트 및 대립유전자 특이적 발현(부모- 기원 대립유전자 특이적 발현); 모두 마이크로어레이를 통한 유전자 발현 프로파일링에 비해 신호 대 잡음비가 훨씬 더 높습니다. 대규모 인구 연구에서 이러한 transcriptomic 기능과 건강 및 질병의 관계는 충분히 연구되지 않았습니다. 이 제안된 프로젝트가 질병 위험의 새로운 바이오마커를 식별하고 질병 병인에 대한 통찰력을 제공할 것이라고 우리는 믿습니다. FHS(Framingham Heart Study)는 TOPMed의 전체 게놈 서열(WGS) 데이터 및 메틸로믹 데이터, 데이터 및 기타 오믹스 데이터와 함께 풍부한 기존 표현형 리소스로 인해 RNA-seq 수행에 고유하게 적합합니다. RNA-seq에 대한 투자 효과를 극대화하기 위한 저렴한 비용.

고처리량 RNA-seq 기술의 출현은 전사체 프로파일링을 전례 없는 규모로 혁신하여 새로운 RNA 종을 발견하고 전사체 역학에 대한 이해를 심화시켰습니다. 마이크로어레이 기반 RNA 프로파일링과 비교하여 RNA-seq는 이전에 알려지지 않은 코딩 및 lncRNA 종, 새로운 전사 영역, 대체 스플라이싱, 대립유전자 특이적 발현 및 융합 유전자를 포함하는 전사체의 복잡성을 밝히는 능력으로 높이 평가됩니다. 마이크로어레이 기반 발현 데이터를 사용하여 결정할 수 없는 복잡한 전사체 특징을 검사하여 FHS에서 유전자 발현 어레이를 사용하여 수행된 작업을 기반으로 구축하고 확장합니다.

이 제안에서 우리는 단백질 코딩 RNA, lncRNA, 대체 스플라이싱 및 대립유전자 특이적 발현의 발현 수준에 초점을 맞춥니다. 단백질 코딩 RNA에 대한 유전자 수준에서 ~18,000개의 mRNA 전사물이 있습니다. 얼터너티브 스플라이싱은 여러 엑손을 포함하는 유전자에서 서로 다른 mRNA 동형을 생성하는 엄격하게 규제되는 과정입니다. RNA-seq의 주요 응용 분야 중 하나는 엑손 스플라이싱의 미묘한 차이도 감지하는 것입니다. lncRNA는 200개 뉴클레오티드보다 긴 비단백질 코딩 전사체이며 많은 생물학적 과정과 관련되어 있습니다. 예를 들어, 일부 lncRNA는 인근 단백질 코딩 유전자의 발현에 영향을 미치고, 일부는 전사 패턴을 조절하는 효소에 결합할 수 있으며, 다른 lncRNA는 작은 RNA의 전구체입니다. RNA-seq 데이터에서 대체 스플라이싱 및 lncRNA를 검출하기 위해 여러 계산 방법이 개발되었습니다. 대체 스플라이싱 및 lncRNA의 식별은 TOPMed 연구 전반에 걸쳐 표준화될 것이며 lncRNA뿐만 아니라 중앙에서 호출되는 스플라이스 데이터에 대한 분석을 수행할 것입니다. 마이크로어레이를 사용하여 측정할 수 없는 대립유전자 특이적 발현(ASE)은 이형접합 부위에서 개인의 두 가지 일배체형의 전사물을 구별할 수 있게 합니다. ASE는 질병 관련 유전자형이 유전자 발현에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 보다 세분화된 이해를 가능하게 합니다. ASE는 작은 샘플 세트에서 인간 질병과 연관되어 있지만 많은 인구에서 완전히 검사되지는 않았습니다. 기준

생물 정보학 도구는 ASE를 연구하기 위해 개발되었습니다. 또한 FHS Offspring 코호트의 부모에 대한 TOPMed WGS 데이터를 사용하면 부모 ASE를 연구할 수 있으므로 심장 대사 질환의 세대 간 유전에 기여하는 요인을 해부하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이 신청서에서 우리는 FHS 3세대 코호트 시험 2 참가자의 transcriptomics 조사를 확장할 것을 제안합니다. FHS 3세대 코호트에서 RNA-seq를 수행하는 목적은 당사의 원래 마이크로어레이 기반 유전자 발현 프로파일링의 목적을 확장하는 것입니다. 특히 복잡한 transcriptomic 변이와 1) 심장 대사 질환 결과, 2) 유전자 서열 변이, 3) 여러 계층의 omic 데이터(목표 1-3)에 대한 연관성을 조사할 것입니다. 제안된 RNA-seq 데이터를 통해 연구자와 일반 과학 커뮤니티(dbGaP 액세스를 통해)는 항상 기존 리소스를 활용하여 이 프로젝트의 과학적 가치를 향상시키는 다양한 관점에서 transcriptomics를 연구할 수 있습니다. 투자 수익을 극대화하기 위해 시퀀싱은 지정된 TOPMed RNA-seq 실험실에서 수행되며 이 프로젝트의 목표는 다른 실험실과 조정될 것입니다.

RNA-seq를 수행하는 TOPMed 연구.