与COVID-19结局的表达转录的局部化在细胞状态,细胞类型和器官之间是罕见的
Julian Daniel Sunday Willett1,2,3,4, Tianyuan Lu1,2,3,4, Tomoko Nakanishi1,2,5,6,7,4
1Centre for Clinical Epidemiology, Department of Medicine, Lady Davis Institute, Jewish General Hospital, McGill University, 3755 Cote Ste Catherine, Pavillon H-413, Montréal, Québec, H3T 1E2, Canada.
门德尔随机化 (MR) 努力将基因表达 (eQTL) 与COVID-19的结果联系起来,原因是细胞类型和器官之间的信号不一致. 这突显了将基因表达与疾病风险联系起来所面临的挑战.
科学领域:
- 遗传学和基因组学 遗传学和基因组学
- 传染病流行病学 传染病流行病学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 在全基因组关联研究 (GWAS) 位置识别因果基因对于开发向疗法至关重要.
- 表达量特征位点 (eQTLs) 研究旨在将遗传变异与基因表达联系起来,但往往无法与疾病风险位点结合.
- 这种缺乏局部化可能源于在不适当的细胞类型,生理状态或器官中测量基因表达.
研究的目的:
- 调查孟德尔随机化 (MR) 是否可以识别影响COVID-19结果的基因.
- 确定细胞类型,细胞刺激和器官如何影响基因表达和COVID-19结果的遗传控制的局部化.
主要方法:
- 从单细胞 (scRNA-seq) 和大量RNA测序数据中获得的cis-eQTLs进行了MR分析.
- 测试了各种因素对局部化的影响,包括细胞类型,细胞刺激,RNA测序方式,器官,COVID-19症状和SARS-CoV-2状态.
- 利用了来自主体遗传学倡议第7版的COVID-19严重程度和易感性数据进行局部化分析.
主要成果:
- 大多数通过MRI识别的转录并没有与不同细胞类型,状态和器官的COVID-19结果进行同位化.
- 在不同的条件下,同一个转录的局部化信号往往不一致,这表明由于链接不平衡导致的可变性和潜在的错误阳性.
- 确定了33个转录,这些转录介于COVID-19的结果,但整体的局部化被证明是高度可变的,并受到多种因素的影响.
结论:
- 这项研究强调了在可靠地将基因表达转录与COVID-19等疾病结果联系起来时面临的重大挑战.
- 带有COVID-19结果的eQTLs的局部化部分归因于杂的表达信号,即使经过严格的质量控制.
- 结果强调需要对eQTL MR发现进行批判性评估,考虑到细胞类型,刺激状态和器官特异性的复杂性.
更多相关视频
12:54Real-time Analysis of Transcription Factor Binding, Transcription, Translation, and Turnover to Display Global Events During Cellular Activation
Published on: March 7, 2018
09:54Combining Laser Capture Microdissection and Microfluidic qPCR to Analyze Transcriptional Profiles of Single Cells: A Systems Biology Approach to Opioid Dependence
Published on: March 8, 2020
相关概念视频
Cell Specific Gene Expression
Regulated mRNA Transport
Proteomics
Proteomics is the study of proteomes' function. It involves the large-scale systematic study of the proteome to denote the protein complement expressed by a genome. Scientist Mark Wilkins coined the term...
mRNA Stability and Gene Expression
Cis-acting Elements involved in mRNA stability
What is Gene Expression?
Regulation of Expression at Multiple Steps
