Sekwencjonowanie RNA w badaniu kohortowym trzeciej generacji Framingham Heart Study 2

Sekwencjonowanie RNA (RNA-seq) to potężne narzędzie do oceny transkryptomu z niesamowitą głębią i przejrzystością. W porównaniu z macierzami ekspresji genów, RNA-seq umożliwia identyfikację i kwantyfikację większego zestawu znanych transkryptów (w tym długich niekodujących RNA [lncRNA]), nowych transkryptów, alternatywnych zdarzeń splicingowych i ekspresji specyficznej dla alleli (w tym ekspresja specyficzna dla allelu pochodzenia); wszystkie ze znacznie wyższym stosunkiem sygnału do szumu w porównaniu z profilowaniem ekspresji genów za pomocą mikromacierzy. Relacje tych cech transkryptomicznych ze zdrowiem i chorobą w bardzo dużych badaniach populacyjnych są niedostatecznie zbadane. Jesteśmy przekonani, że ten proponowany projekt pozwoli zidentyfikować nowe biomarkery ryzyka choroby i zapewni wgląd w patogenezę choroby. Badanie Framingham Heart Study (FHS) jest wyjątkowo przystosowane do przeprowadzania seq RNA ze względu na bogactwo istniejących zasobów fenotypowych w połączeniu z danymi sekwencji całego genomu (WGS) z TOPMed oraz danymi metylomicznymi, danymi i innymi danymi omicznymi, które można wykorzystać w niezwykle niski koszt, aby zmaksymalizować wpływ inwestycji w RNA-seq.

Pojawienie się wysokowydajnej technologii RNA-seq zrewolucjonizowało profilowanie transkryptomiczne na niespotykaną dotąd skalę, prowadząc do odkrycia nowych gatunków RNA i pogłębienia naszego zrozumienia dynamiki transkryptomicznej. W porównaniu z profilowaniem RNA opartym na mikromacierzach, RNA-seq jest doceniane ze względu na swoją zdolność do ujawniania złożoności transkryptomu, obejmującego nieznane wcześniej gatunki kodujące i lncRNA, nowe regiony transkrybowane, alternatywny splicing, ekspresję specyficzną dla alleli i geny fuzyjne. wykorzystać i rozszerzyć prace przeprowadzone przy użyciu macierzy ekspresji genów w FHS, badając złożone cechy transkryptomiczne, których nie można określić za pomocą danych dotyczących ekspresji opartych na mikromacierzach.

W tej propozycji skupiamy się na poziomach ekspresji RNA kodujących białka, lncRNA, alternatywnym splicingu i ekspresji specyficznej dla alleli. Istnieje ~ 18 000 transkryptów mRNA na poziomie genów dla RNA kodujących białka. Splicing alternatywny to ściśle regulowany proces, w wyniku którego powstają różne izoformy mRNA z genów zawierających wiele egzonów. Jednym z głównych zastosowań RNA-seq jest wykrywanie nawet subtelnych różnic w splicingu eksonów. lncRNA to niekodujące białka transkrypty dłuższe niż 200 nukleotydów i biorą udział w wielu procesach biologicznych. Na przykład niektóre lncRNA wpływają na ekspresję pobliskich genów kodujących białka, niektóre mogą wiązać się z enzymami regulującymi wzorce transkrypcji, a inne lncRNA są prekursorami małych RNA. Opracowano szereg metod obliczeniowych do wykrywania alternatywnego splicingu i lncRNA z danych seq RNA. Identyfikacja alternatywnego splicingu i lncRNA zostanie wystandaryzowana w ramach badań TOPMed i przeprowadzimy analizy centralnie nazywanych danych splicingowych, jak również lncRNA. Ekspresja specyficzna dla alleli (ASE), której nie można zmierzyć za pomocą mikromacierzy, umożliwia rozróżnienie transkryptów z dwóch haplotypów osobnika w miejscach heterozygotycznych. ASE umożliwia bardziej szczegółowe zrozumienie, w jaki sposób genotyp związany z chorobą wpływa na ekspresję genów. ASE został powiązany z chorobami ludzi w małych zestawach próbek, ale nie został w pełni zbadany w dużych populacjach. Standard

narzędzia bioinformatyczne zostały opracowane do badania ASE. Ponadto dzięki danym TOPMed WGS dotyczącym rodziców z kohorty FHS Offspring możliwe będzie badanie ASE pochodzenia rodzicielskiego, zwiększając w ten sposób naszą zdolność do analizowania czynników, które przyczyniają się do międzypokoleniowego dziedziczenia chorób kardiometabolicznych.

W tej aplikacji proponujemy rozszerzenie badania transkryptomiki w badaniu kohortowym FHS trzeciej generacji 2 uczestników. Cele przeprowadzenia seq RNA w kohorcie FHS trzeciej generacji odzwierciedlają i rozszerzają cele naszego oryginalnego profilowania ekspresji genów opartego na mikromacierzy. W szczególności zbadamy związek złożonej zmienności transkryptomicznej z: 1) skutkami choroby kardiometabolicznej, 2) zmiennością sekwencji genetycznej oraz 3) wieloma warstwami danych omicznych (Cele 1-3). Dzięki proponowanym danym RNA-seq badacze, a także ogólna społeczność naukowa (poprzez dostęp dbGaP) będą mogli badać transkryptomikę z różnych perspektyw, zawsze wykorzystując istniejące zasoby, aby podnieść wartość naukową tego projektu. Aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji, sekwencjonowanie będzie wykonywane przez wyznaczone laboratorium TOPMed RNA-seq, a cele tego projektu będą skoordynowane z innymi

Badania TOPMed, które prowadzą RNA-seq.