通过差异性等位基因表达分析识别41个乳腺癌风险位的候选因果变异和基因
Joana M Xavier1,2, Ramiro Magno3,4, Roslin Russell5,6
1Cintesis@Rise, Universidade do Algarve, Faro, Portugal. jgxavier@ualg.pt.
Scientific reports
|September 28, 2024
概括
鉴定与乳腺癌风险相关的遗传变异是具有挑战性的. 这项研究使用差异性等位基因表达分析来确定乳腺癌风险位点中的调节变异和潜在向基因,为遗传风险评估提供了新的见解.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 分子生物学分子生物学
- 癌症遗传学 癌症遗传学
背景情况:
- 全基因组关联研究 (GWAS) 识别乳腺癌 (BC) 风险位置,但确切确定因果变异和向基因仍然很困难.
- 大多数已识别的基因位点位于基因调节区域,这表明cis调节在BC易感性中的作用.
研究的目的:
- 开发和验证一种用于识别BC风险位置的因果调节变异和向基因的新方法.
- 利用全基因组差异性等位基因表达 (DAE) 分析来绘制正常乳腺组织中具有调节潜力的变异.
主要方法:
- 在64个正常乳腺组织样本上进行全基因组DAE分析,以确定与DAE相关的变异 (daeQTLs).
- 与GWAS数据交叉 daeQTL,以识别候选风险监管变体 (风险-daeQTL).
- 通过5q14.1BC风险位置的变异的功能性表征来验证方法.
主要成果:
- 对6,761个基因 (daeGenes) 确定了超过54,000个daeQTL,其中65%的表达基因显示DAE.
- 发现了1431个与93个风险位点相关的风险daeQTL,其中122个在活跃的监管区域具有强大的cis作用潜力.
- 确定了41个具有潜在新目标基因的风险位点,并在5q14.1位点以ATG10和ATP6AP1L为目标的5q14.1位点功能性地表征了5个变异.
结论:
- DAE分析和daeQTL映射是识别BC风险位置的因果调节变异和向基因的强大工具.
- 这项研究为未来研究乳腺癌遗传学的DAE相关变异提供了宝贵的全基因组资源.
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