El recurso EN-TEx de epigenomas personales de varios tejidos y modelos de impacto de variantes

Área de la Ciencia:

• La genómica
• Biología molecular
• La bioinformática

Sus antecedentes:

• La genómica funcional tiene como objetivo vincular las variantes genéticas a los fenotipos moleculares.
• Los métodos actuales están limitados por el uso de un solo genoma de referencia haploide.
• Comprender la regulación genética específica del alelo es crucial para la medicina personalizada.

Objetivo del estudio:

• Introducir el recurso EN-TEx, una colección completa de datos de genómica funcional.
• Desarrollar métodos para analizar la actividad génica específica del alelo en genomas diploides.
• Explorar el impacto de las variantes genéticas en los fenotipos moleculares y las asociaciones de enfermedades.

Principales métodos:

• Generación de 1.635 conjuntos de datos de acceso abierto en diversos tejidos y ensayos de cuatro donantes.
• Mapeo de conjuntos de datos para genomas diploides emparejados utilizando la fase de larga lectura y la identificación de variantes estructurales.
• Desarrollo de un modelo transformador de aprendizaje profundo para predecir la actividad específica del alelo a partir del contexto de la secuencia.

Principales resultados:

• Creación de un catálogo de más de 1 millón de loci específicos de alelos con actividad de haplotipo coordinada.
• Identificación de motivos de secuencia sensibles a las variantes que influyen en la expresión génica específica del alelo.
• Demostración de fuertes asociaciones entre los loci específicos del alelo, los loci GWAS y los eQTL.
• Desarrollo de modelos para la transferencia de información eQTL a tejidos con perfil insuficiente.

Conclusiones:

• EN-TEx proporciona un recurso valioso para el estudio de la regulación génica específica del alelo en los genomas diploides.
• Los modelos predictivos basados en el contexto de la secuencia pueden capturar con precisión la actividad específica del alelo.
• El recurso facilita la integración de datos de genómica funcional con estudios de asociación genética para una mejor comprensión de las enfermedades.
• EN-TEx permite una genómica funcional personalizada más precisa y una predicción del riesgo de enfermedad.