RNA-sekvensering i Framingham Heart Study Third Generation Cohort Exam 2

RNA-sekvensering (RNA-seq) er et kraftig verktøy for å evaluere transkriptomet med utrolig dybde og klarhet. Sammenlignet med genekspresjonsmatriser, tillater RNA-seq identifisering og kvantifisering av et større sett med kjente transkripsjoner (inkludert lange ikke-kodende RNAer [lncRNA]), nye transkripsjoner, alternative spleisehendelser og allelspesifikke uttrykk (inkludert foreldre- av opprinnelses allel-spesifikt uttrykk); alle med et langt høyere signal-til-støy-forhold sammenlignet med genuttrykksprofilering via mikroarrayer. Forholdet mellom disse transkriptomiske funksjonene til helse og sykdom i svært store befolkningsstudier er underutforsket. Det er vår tro at dette foreslåtte prosjektet vil identifisere nye biomarkører for sykdomsrisiko og gi innsikt i sykdomspatogenese. Framingham Heart Study (FHS) er unikt egnet til å utføre RNA-seq på grunn av rikdommen av eksisterende fenotyperessurser i forbindelse med data fra hele genomsekvensen (WGS) fra TOPMed og methylomic data, data og andre omics data som kan utnyttes på ekstremt lave kostnader for å maksimere effekten av en investering i RNA-seq.

Fremkomsten av høykapasitets RNA-seq-teknologi har revolusjonert transkriptomisk profilering i en enestående skala, noe som har ført til oppdagelsen av nye RNA-arter og utdypet vår forståelse av transkriptomisk dynamikk. Sammenlignet med mikroarray-basert RNA-profilering, er RNA-seq verdsatt for sin evne til å avsløre kompleksiteten til transkriptomet, som omfatter tidligere ukjente kodende og lncRNA-arter, nye transkriberte regioner, alternativ spleising, allelspesifikk ekspresjon og fusjonsgener. Dette prosjektet foreslår. å bygge videre på og utvide arbeidet som utføres ved bruk av genekspresjonsmatriser i FHS ved å undersøke komplekse transkriptomiske funksjoner som ikke kan bestemmes ved hjelp av mikroarray-baserte ekspresjonsdata.

I dette forslaget fokuserer vi på ekspresjonsnivåer av proteinkodende RNA, lncRNA, alternativ spleising og allelspesifikk ekspresjon. Det er ~18 000 mRNA-transkripsjoner på gennivå for proteinkodende RNA. Alternativ spleising er en tett regulert prosess som produserer forskjellige mRNA-isoformer fra gener som inneholder flere eksoner. En viktig anvendelse av RNA-seq er å oppdage selv subtile forskjeller i eksonspleising. lncRNA er ikke-proteinkodende transkripsjoner lengre enn 200 nukleotider og har vært involvert i mange biologiske prosesser. For eksempel påvirker noen lncRNA-er uttrykket av nærliggende proteinkodende gener, noen kan binde seg til enzymer som regulerer transkripsjonsmønstre, og andre lncRNA-er er forløpere til små RNA-er. En rekke beregningsmetoder er utviklet for å oppdage alternativ spleising og lncRNA fra RNA-seq-data. Identifikasjon av alternativ spleising og lncRNA vil bli standardisert på tvers av TOPMed studier og vi vil gjennomføre analyser på sentralt kalt spleisedata samt lncRNA. Allel-spesifikk ekspresjon (ASE), som ikke kan måles ved hjelp av mikromatriser, tillater differensiering mellom transkripsjoner fra de to haplotypene til et individ på heterozygote steder. ASE muliggjør en mer granulær forståelse av hvordan en sykdomsrelatert genotype påvirker genuttrykk. ASE har vært knyttet til menneskelig sykdom i små prøvesett, men har ikke blitt undersøkt fullt ut i store populasjoner. Standard

bioinformatikkverktøy er utviklet for å studere ASE. I tillegg, med TOPMed WGS-data om foreldre fra FHS Offspring-kohorten, vil det være mulig å studere opprinnelses-ASE, og dermed fremme vår evne til å dissekere faktorer som bidrar til den transgenerasjonelle arven av kardiometabolsk sykdom.

I denne søknaden foreslår vi å utvide undersøkelsen av transkriptomikk i FHS tredje generasjons kohorteksamen 2-deltakere. Målene med å gjennomføre RNA-seq i FHS tredje generasjons kohortspeil og utvider målene til vår originale mikroarray-baserte genekspresjonsprofilering. Spesifikt vil vi undersøke assosiasjonen av kompleks transkriptomisk variasjon til: 1) kardiometabolske sykdomsutfall, 2) genetisk sekvensvariasjon og 3) flere lag med omiske data (Mål 1-3). Med de foreslåtte RNA-seq-dataene, vil etterforskere så vel som det generelle vitenskapelige samfunnet (via dbGaP-tilgang) ha muligheten til å studere transkriptomikk fra forskjellige perspektiver ved å alltid utnytte eksisterende ressurser for å fremme den vitenskapelige verdien av dette prosjektet. For å maksimere avkastningen på investeringen, vil sekvensering utføres av et utpekt TOPMed RNA-seq laboratorium, og målene for dette prosjektet vil bli koordinert med andre

TOPMed studier som utfører RNA-seq.