直接识别数以百计的表达式调节变体,使用多重复的报告测试
Ryan Tewhey1, Dylan Kotliar1, Daniel S Park2
1Center for Systems Biology, Department of Organismic and Evolutionary Biology, Harvard University, Cambridge, MA 02138, USA; Broad Institute, Cambridge, MA 02142, USA.
这项研究采用了大规模并行报告测试 (MPRA) 来识别直接影响基因表达的遗传变异. 该方法成功地确定了842种变异,包括与疾病相关的变异,为非编码DNA提供了新的洞察力.
科学领域:
- 基因组学
- 分子生物学
- 人类遗传学
背景情况:
- 鉴定人类特征和疾病的因果基因是具有挑战性的,特别是对于非编码变体.
- 已经确定了与人类特征和疾病相关的数百个基因位点,但确定特定的因果变异仍然是一个重大障碍.
- 非编码变体在基因调节和疾病中起着至关重要的作用,但它们的功能影响往往难以确定.
研究的目的:
- 适应和应用大规模并行报告测试 (MPRA) 来识别直接调节基因表达的变异.
- 确定与人类特征和疾病相关的因果基因,特别是非编码变异.
- 创建功能性遗传变异的资源,并证明MPRA在询问非编码多态性的实用性.
主要方法:
- 适应大规模并行报告测试 (MPRA) 来评估遗传变异的调节功能.
- 将MPRA应用于3,642个cis表达量特征位点 (eQTL) 和对照区域的32,373个变体.
- MPRA检测与监管功能已确定的措施之间的相关性分析.
主要成果:
- MPRA检测显示与监管功能的测量有很强的相关性.
- 鉴定了842种表现出不同基因特异性的变体.
- 发现了53种与疾病和特征相关的注释良好的变体,其中包括一种非编码变体,影响与缩性脊髓炎相关的前列腺素EP4受体表达.
结论:
- MPRA是确定因果基因的强大工具,特别是调节基因表达的非编码变体.
- 这项研究提供了功能变异的宝贵资源, 对人类生物学和疾病的理解有潜在影响.
- 这种方法为全面调查非编码多态体在人类健康和疾病中的作用提供了有希望的策略.
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