通过综合计算方法优先考虑与心血管疾病相关的改变NKX2-5结合的变异

科学领域:

• 遗传学 是一个遗传学.
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 心脏病学 心脏病学

背景情况:

• 心血管疾病 (CVD) 是全球主要的死亡原因.
• 大多数与心血管疾病相关的遗传变异都存在于非编码DNA中,影响调节性蛋白质功能.
• 很难从大型全基因组关联研究 (GWAS) 中优先考虑这些变异.

研究的目的:

• 开发和验证一种计算方法,以优先考虑与心血管疾病相关的单核酸多态 (SNP).
• 识别可能改变转录因子 (TF) 结合和心脏基因表达的SNP.

主要方法:

• 实施了结合基于支向量机 (SVM) 的TF结合位点分类和心脏表达量化特征位点 (eQTL) 分析的计算策略.
• 使用心脏TF ChIP-seq数据 (NKX2-5,TBX5) 训练了一个大规模的间隙k-mer SVM (LS-GKM-SVM) 模型.
• 通过使用电泳运动移动转移试验 (EMSA) 验证优先级SNP.

主要成果:

• 在心脏调节区域确定了1,535种与心脏病相关的SNP,以及与心脏基因表达相关的9,309种变异.
• 该LS-GKM-SVM模型成功预测了TF绑定变化.
• 三种优先变异 (rs59310144,rs6715570,rs61872084) 在体外被证实会改变NKX2-5的DNA结合.

结论:

• 介绍了一种新的生物信息学方法,以优先考虑与心血管疾病相关的变异.
• 结合了组织特定的eQTL分析和基于SVM的TF结合预测.
• 成功验证优先变异,为遗传心血管疾病风险的实验研究提供了一条途径.