ASTWAS:在核心驱动的TWAS中建模替代多基和SNP效应,揭示了复杂特征的新型遗传关联
Yan Wang1, Lei Wang1,2, Nan Sheng1
1Key laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, College of Computer Science and Technology, Jilin University, No. 2699 Qianjin Street, Chaoyang District, 130012 Changchun, Jilin, China.
替代多氨基基化 (APA) 影响基因表达,但在遗传关联研究中尚未研究. 我们的新工具,ASTWAS,提高了检测APA使用的遗传影响的功率,特别是复杂的相互作用.
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.
- 分子生物学分子生物学
背景情况:
- 替代多氨基化 (APA) 通过改变3'未翻译区域 (3'UTR) 长度和调节元素来调节基因表达.
- APA影响mRNA稳定性,局部化和翻译效率.
- 传统的全转录组关联研究 (TWAS) 往往忽略了APA,因为它们依赖于线性模型.
研究的目的:
- 开发一种新的框架,ASTWAS,用于分析APA使用的遗传结构.
- 通过结合对APA的线性和非线性遗传效应来提高TWAS的统计能力.
- 通过考虑APA变异来识别具有复杂特征的新型遗传关联.
主要方法:
- ASTWAS采用了两阶段的框架:首先,通过BLUP,弹性网,LASSO和TOP1等模型预测APA的使用情况.
- 其次,使用核心方法聚合加权SNP效应,以捕捉复杂的遗传相互作用 (epistasis等). ) 的情况.
- 通过广泛的模拟进行评估,并应用于1型糖尿病和类风湿性关节炎队列.
主要成果:
- ASTWAS显示出比线性APA-TWAS ($3^{\prime}$aTWAS) 更高的统计能力,特别是在低遗传性和SNP相互作用的情况下.
- 该方法成功地在疾病队列中确定了已知的易感基因.
- ASTWAS建议新的候选基因 (例如,GABBR1,RGL2) 参与免疫相关途径.
结论:
- ASTWAS提供了一种强大的方法来剖析APA的遗传基础.
- 该框架通过将APA.计算在内,增强了对复杂特征的遗传关联的发现.
- 这项工作强调了APA在理解基因调节和疾病遗传学方面的重要性.
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