GWASはヒトの形質や疾患に関連するゲノム領域の同定に成功したが、これらのリスク変異体の生物学的影響は不明である。ここでクロマチン相互作用プロファイルを用いたGWASリスク変異体の推定標的遺伝子を計算的に予測するプロトコルの概要を説明する。しばしばリスク遺伝子の同定は、疾患のメカニズムを理解し、通常の治療アプローチを可能にする第一歩である。
この研究の結果が、最終的にはアルツハイマー病を診断し、治療するための最終的な戦略につながることを願っています。この技術の主な利点は、3Dクロモトン接触周波数を使用することで、アルツハイマー病のリスク分散の影響を受ける遺伝子を特定できることです。このプロトコルを試す際には、RまたはXペアシステムに精通していることが重要です。
この計算プロトコルを実行するには、テキスト原稿または画面上のコードを参照してください。まず、Rに設定して、信頼できる単核間多型またはSNPS用のG範囲オブジェクトを生成する。位置マッピングの場合、Rで設定するとプロモーターとエキポニック領域がロードされ、G範囲オブジェクトが生成されます。
信頼できるSNPSをエキソン領域およびプロモーター領域と重ね合う。クロマトン相互作用を使用してSNPSを推定対象遺伝子にリンクするには、Hi C データセットをロードして G 範囲オブジェクトを生成します。信頼できる SNPS を Hi C G 範囲オブジェクトとオーバーラップします。
そして、位置マッピングおよびクロモトン相互作用プロファイルによって定義されるAD候補遺伝子をコンパイルする。次に、発達軌道を探ります。R でセットアップし、式のメタデータを処理します。
発達段階を指定し、皮質領域を選択します。ADリスク遺伝子の発達発現プロファイルを抽出し、出生前と出生後の発現レベルを比較します。Rで設定し、ADリスクの細胞発現プロファイルを抽出することによって細胞型発現プロファイルを調査する。
最後に、ADリスク遺伝子の遺伝子注釈濃縮解析を行う。ホーマーをダウンロードして設定します。その後、ホーマーを実行し、R Studioで豊富な用語をプロット.
このプロセスを使用して、800の信頼できるSPのセットが調査されました。位置マッピングにより、103のSPがプロモーターと重なり、42のSPがExonsと重なっているのに対し、84%のSPは無名のままであった。成人の脳でHi-Cデータセットを使用して、さらに208のSPが物理的な近接性に基づいて64個の遺伝子にリンクされました。
合計で、284のAD信頼できるSPが112のADリスク遺伝子にマッピングされました。ADリスク遺伝子は、アミロイド前駆体タンパク質、アミロイドベータ形成および免疫応答と関連しており、これは疾患の既知の生物学を反映している。ADリスク遺伝子の発達発現プロファイルは、疾患の年齢に関連する高いリスクを示す顕著な出生後濃縮を示した。
最後に、遺伝子は、ADが強い免疫基盤を有するという再発知見を支える脳内の原発性免疫細胞をミクログリアで高発現した。ここでは、脳組織からのHi-Cデータを使用して、アルツハイマー病リスク分散の生物学的影響を分析します。しかし、この方法を別のGWAS研究に適用するには、関連する組織における新しいHi-Cデータのレベルが重要である。
これらの結果は、より鮮明なベースの技術、エンハンサーレポーターアッセイ、またはEQTLなどの他の機能的ゲノムデータセットと交差することによって、さらに研究され、検証することができます。ここでは、アルツハイマー病リスク遺伝子の数十を識別し、これらの遺伝子の同定は、アルツハイマー病における彼らの未知の役割を理解するのに役立つと期待しています。
