Name: mapping alzheimer's disease variants to their target genes using computational analysis of chromatin configuration
Uploaded: 2020-01-09T13:00:00
Duration: 4 min 41 s
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इस काम को NIH अनुदान R00MH113823 (H.W.) और R35GM128645 (D.H.P.), NARSAD युवा अन्वेषक पुरस्कार (H.W.), और सिमंस फाउंडेशन आत्मकेंद्रित अनुसंधान पहल (SFARI, एनएम और एचडब्ल्यू) से स्पार्क अनुदान द्वारा समर्थित किया गया था ।

<ol>
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लेखकों के पास खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

यहां हम एक विश्लेषणात्मक ढांचे का वर्णन करते हैं जिसका उपयोग स्थितीय मानचित्रण और क्रोमेटिन इंटरैक्शन के आधार पर जीडब्ल्यूएस लोकी को कार्यात्मक रूप से एनोटेट करने के लिए किया जा सकता है। इस प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं (अधिक जानकारी के लिए इस समीक्षा13को देखें)। सबसे पहले, यह देखते हुए कि क्रोमेटिन इंटरैक्शन प्रोफाइल अत्यधिक सेल-प्रकार विशिष्ट हैं, उपयुक्त कोशिका/ऊतक प्रकारों से प्राप्त हाय-सी डेटा जो विकार के अंतर्निहित जीव विज्ञान को सबसे अच्छा कैप्चर करते हैं। यह देखते हुए कि विज्ञापन एक न्यूरोडीजेनेरेटिव डिसऑर्डर है, हमने जीडब्ल्यूएस लोकी को एनोटेट करने के लिए वयस्क मस्तिष्क हाय-सी डेटा9 का उपयोग किया। दूसरा, प्रत्येक जीडब्ल्यूएस लोकस में अक्सर सैकड़ों एसएनपीएस होते हैं जो लिंकेज डिजिलिब्रियम (एलडी) के कारण विशेषता से जुड़े होते हैं, इसलिए गणनात्मक कारण की भविष्यवाणी करके ख्यात कारण ('विश्वसनीय') एसएनपी प्राप्त करना महत्वपूर्ण है फाइन-मैपिंग एल्गोरिदम21,22 के उपयोग के माध्यम से या प्रायोगिक रूप से उच्च-थ्रूपुट दृष्टिकोणों का उपयोग करके नियामक गतिविधियों का परीक्षण करना जैसे बड़े पैमाने पर समानांतर रिपोर्टर परख (एमपीआरए)23 या सक्रिय नियामक क्षेत्र अनुक्रमण को आत्म-पार करना ( स्टार-seq)24। यहां वर्णित काम के लिए, हम विश्वसनीय SNPs Jansen एट अल14में रिपोर्ट का इस्तेमाल किया । तीसरा, प्रमोटर और एक्सोनिक एसएनपी स्थितीय मानचित्रण के आधार पर एनोटेट किया जाता है। हमने एक सरल स्थितीय मानचित्रण रणनीति का उपयोग किया जिसमें एसएनपीएस को जीन के लिए मैप किया गया था जब वे प्रमोटरों के साथ छा गए थे (ट्रांसक्रिप्शन स्टार्ट साइट के 2 केबी अपस्ट्रीम के रूप में परिभाषित) या exons। हालांकि, इस दृष्टिकोण को एक्सोनिक एसएनपी के कार्यात्मक परिणामों का आकलन करके और विस्तार से बताया जा सकता है, जैसे कि क्या एसएनपी बकवास मध्यस्थता क्षय, गलत भिन्नता या बकवास भिन्नता को प्रेरित करता है। चौथा, उपयुक्त ऊतक/कोशिका प्रकार से क्रोमेटिन इंटरैक्शन प्रोफाइल का उपयोग भौतिक निकटता के आधार पर अपने ख्यात लक्ष्य जीन को एसएनपी असाइन करने के लिए किया जा सकता है । हमने प्रमोटरों के लिए लंगर डाले गए इंटरैक्शन प्रोफाइल का उपयोग किया, लेकिन हम एन्हांसियर गतिविधियों (हिस्टोन एच3 के27 एसिटिलेशन या क्रोमेटिन एक्सेसिबिलिटी द्वारा निर्देशित) या एक्सोनिक इंटरैक्शन को ध्यान में रखकर इंटरैक्शन प्रोफाइल को और परिष्कृत या विस्तारित कर सकते हैं। इस प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण विचार लगातार मानव जीनोम निर्माण का उपयोग करना है। उदाहरण के लिए, यदि सारांश आंकड़ों की जीनोमिक स्थितियां एचजी19 (यानी एचजी18 या एचजी38) पर आधारित नहीं हैं, तो संदर्भ जीनोम का एक उपयुक्त संस्करण प्राप्त किया जाना चाहिए या सारांश आंकड़ों कोलिफ्टओवर 25का उपयोग करके एचजी19 में परिवर्तित करने की आवश्यकता है।
हमने विज्ञापन जीडब्ल्यूए के लिए ख्यात लक्ष्य जीन की पहचान करने के लिए इस ढांचे को लागू किया, ११२ विज्ञापन जोखिम जीन के लिए २८४ SNPs निर्दिष्ट । विकासात्मक अभिव्यक्ति प्रोफाइल26 और सेल-प्रकार विशिष्ट अभिव्यक्ति प्रोफाइल9का उपयोग करते हुए, हमने तब दिखाया कि यह जीन सेट विज्ञापन विकृति के बारे में जाना जाता है, सेल प्रकार (माइक्रोग्लिया), जैविक कार्यों (प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया और एमिलॉयड बीटा) और उम्र पर ऊंचा जोखिम का खुलासा करने के अनुरूप था।
जब तक हम एक रूपरेखा है कि विज्ञापन और उसके अंतर्निहित जीव विज्ञान के संभावित लक्ष्य जीन चित्रित प्रस्तुत किया, यह ध्यान दें कि हाय सी आधारित एनोटेशन किसी भी गैर कोडिंग भिन्नता एनोटेट करने के लिए विस्तारकिया जा सकता है । के रूप में और अधिक पूरे जीनोम अनुक्रमण डेटा उपलब्ध हो जाता है और गैर कोडिंग दुर्लभ भिन्नता के बारे में हमारी समझ बढ़ता है, हाय सी रोग से जुड़े आनुवंशिक वेरिएंट की व्याख्या के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन प्रदान करेगा । इसलिए कई ऊतकों और कोशिका प्रकारों से प्राप्त हाय-सी संसाधनों का एक संग्रह विभिन्न मानव लक्षणों और रोग में जैविक अंतर्दृष्टि जुटाने के लिए इस ढांचे के एक विस्तृत अनुप्रयोग को सुविधाजनक बनाने के लिए महत्वपूर्ण होगा।

जीनोम-वाइड एसोसिएशन अध्ययन (जीडब्ल्यूएएस) ने मानव लक्षणों और बीमारियों की एक श्रृंखला के आनुवंशिक आधार को उजागर करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। इस बड़े पैमाने पर जोनोटाइपिंग ने ऊंचाई से लेकर सिजोफ्रेनिया जोखिम तक फेनोटाइप से जुड़े हजारों जीनोमिक वेरिएंट का पर्दाफाश किया है । हालांकि, रोग और विशेषता जुड़े loci की पहचान करने में GWAS की भारी सफलता के बावजूद, कैसे इन वेरिएंट फेनोटाइप में योगदान की एक यंत्रवादी समझ चुनौतीपूर्ण रहा है क्योंकि सबसे फेनोटाइप जुड़े वेरिएंट गैर कोडिंग में रहते है मानव जीनोम का अंश। चूंकि ये वेरिएंट अक्सर भविष्यवाणी किए गए नियामक तत्वों के साथ ओवरलैप होते हैं, इसलिए वे पास के जीन के प्रतिलेखन नियंत्रण को बदलने की संभावना रखते हैं। हालांकि, गैर कोडिंग loci एक मेगाबेस से अधिक रैखिक दूरी पर जीन के प्रतिलेखन को प्रभावित कर सकते हैं, प्रत्येक संस्करण से प्रभावित जीन की पहचान करने के लिए मुश्किल बना रही है । त्रि-आयामी (3 डी) क्रोमेटिन संरचना दूर के नियामक लोकी और जीन प्रमोटरों के बीच कनेक्शन मध्यस्थता करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है और इसका उपयोग फेनोटाइप संबद्ध एकल-न्यूक्लियोटाइड बहुरूपता (एसएनपी) से प्रभावित जीन की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।
जीन विनियमन एक जटिल प्रक्रिया द्वारा मध्यस्थता की जाती है, जिसमें वृद्धि सक्रियण और क्रोमेटिन लूप गठन शामिल है जो जीन प्रमोटरों से शारीरिक रूप से बढ़ाने वालों को जोड़ता है जिससे प्रतिलेखन मशीनरी को1,2,3निर्देशित किया जा सकता है। क्योंकि क्रोमेटिन छोरों अक्सर कई सौ किलोकुर्सियां (केबी) अवधि, जीन नियामक तंत्र को समझने के लिए 3 डी क्रोमेटिन वास्तुकला के विस्तृत नक्शे की आवश्यकता होती है। 3 डी क्रोमेटिन आर्किटेक्चर4की पहचान करने के लिए कई क्रोमेटिन संरचना कैप्चर प्रौद्योगिकियों का आविष्कार किया गया है। इन प्रौद्योगिकियों में, हाय-सी सबसे व्यापक वास्तुकला प्रदान करता है, क्योंकि यह जीनोम-वाइड 3 डी क्रोमेटिन इंटरैक्शन प्रोफाइल को कैप्चर करता है। हाई-सी डेटासेट को गैर-कोडिंग जीनोम-वाइड महत्वपूर्ण (जीडब्ल्यूएस) लोकी5,6,7,8,9,10,11,12,13की व्याख्या करने के लिए जल्दी से अनुकूलित किया गया है, क्योंकि यह क्रोमेटिन इंटरैक्शन प्रोफाइल के आधार पर गैर-कोडिंग वेरिएंट को उनके ख्यात लक्ष्य जीन से जोड़ सकता है।
इस लेख में, हम क्रोमेटिन इंटरैक्शन प्रोफाइल का उपयोग करके जीडब्ल्यूए जोखिम वेरिएंट के ख्यात लक्ष्य जीन की गणना करने के लिए एक प्रोटोकॉल की रूपरेखा तैयार करते हैं। हम वयस्क मानव मस्तिष्क9में हाय-सी डेटासेट का उपयोग करके अपने लक्षित जीन के लिए विज्ञापन जीडब्ल्यूएस लोकी14 को मैप करने के लिए इस प्रोटोकॉल को लागू करते हैं। परिणामस्वरूप विज्ञापन जोखिम जीन अन्य कार्यात्मक जीनोमिक डेटासेट की विशेषता है जिसमें एकल सेल ट्रांसक्रिप्टोमिक और विकासात्मक अभिव्यक्ति प्रोफाइल शामिल हैं।

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>10 kb resolution Hi-C interaction profiles in the adult brain from psychencode</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a target="_blank" href="http://adult.psychencode.org/Datasets/Integrative/Promoter-anchored_chromatin_loops.bed">http://adult.psychencode.org/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Developmental expression datasets</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a target="_blank" href="http://www.brainspan.org/api/v2/well_known_file_download/267666527">http://www.brainspan.org/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fine-mapped credible SNPs for AD (Supplementary Table 8 from Jansen et al.14)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a target="_blank" href="https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41588-018-0311-9/MediaObjects/41588_2018_311_MOESM3_ESM.xlsx">https://static-content.springer.com/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HOMER</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a target="_blank" href="http://homer.ucsd.edu/homer/configureHomer.pl">http://homer.ucsd.edu/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R (version 3.5.0)</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a target="_blank" href="https://www.r-project.org/">https://www.r-project.org/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RStudio Desktop</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a target="_blank" href="https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/">https://www.rstudio.com/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Single cell expression datasets</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a target="_blank" href="http://adult.psychencode.org/Datasets/Derived/SC_Decomp/DER-20_Single_cell_expression_processed_TPM_backup.tsv">http://adult.psychencode.org/</a></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

mapping alzheimer's disease variants to their target genes using computational analysis of chromatin configuration

जीनोम-वाइड एसोसिएशन स्टडीज (जीडब्ल्यूएएस) ने सैकड़ों जीनोमिक लोकी की सफलतापूर्वक पहचान की है जो मानव लक्षणों और बीमारी से जुड़े हुए हैं। हालांकि, क्योंकि जीनोम-वाइड महत्वपूर्ण (जीडब्ल्यूएस) लोकी का अधिकांश हिस्सा गैर-कोडिंग जीनोम पर पड़ता है, इसलिए कई का कार्यात्मक प्रभाव अज्ञात रहता है। हाई-सी या इसके डेरिवेटिव द्वारा पहचाने गए त्रि-आयामी क्रोमेटिन इंटरैक्शन गैर-कोडिंग वेरिएंट को उनके क्रियात्मक जीन से जोड़कर इन लोकी को एनोटेट करने के लिए उपयोगी उपकरण प्रदान कर सकते हैं। यहां, हम मानव वयस्क मस्तिष्क ऊतक से अल्जाइमर रोग (विज्ञापन) जीडब्ल्यूएएस और हाय-सी डेटासेट का उपयोग करके अपने ख्यात जीन के लिए जीडब्ल्यूएएस गैर-कोडिंग वेरिएंट को मैप करने के लिए एक प्रोटोकॉल की रूपरेखा तैयार करते हैं। ख्यात कारण एकल-न्यूक्लियोटाइड बहुरूपता (SNPs) की पहचान फाइन-मैपिंग एल्गोरिदम के आवेदन द्वारा की जाती है। इसके बाद एसएनपी को हाय-सी के आधार पर एन्हांस्ड-प्रमोटर इंटरैक्शन का उपयोग करके अपने ख्यात लक्ष्य जीन के लिए मैप किया जाता है । परिणामस्वरूप जीन सेट विज्ञापन जोखिम जीन का प्रतिनिधित्व करता है, क्योंकि वे संभावित विज्ञापन जोखिम वेरिएंट द्वारा विनियमित कर रहे हैं । विज्ञापन अंतर्निहित आणविक तंत्र में आगे जैविक अंतर्दृष्टि जुटाने के लिए, हम विकासात्मक मस्तिष्क अभिव्यक्ति डेटा और मस्तिष्क एकल सेल अभिव्यक्ति प्रोफाइल का उपयोग कर विज्ञापन जोखिम जीन की विशेषता है । इस प्रोटोकॉल को विभिन्न मानव लक्षणों और रोगों में अंतर्निहित ख्यात लक्ष्य जीन और आणविक तंत्र की पहचान करने के लिए किसी भी जीडब्ल्यूए और हाई-सी डेटासेट में विस्तारित किया जा सकता है।

यहां वर्णित प्रक्रिया को 800 विश्वसनीय एसएनपी के एक सेट पर लागू किया गया था जिसे मूल अध्ययन14द्वारा परिभाषित किया गया था । स्थितीय मानचित्रण से पता चला है कि १०३ SNPs प्रमोटरों (४३ अद्वितीय जीन) और ४२ SNPs exons (27 अद्वितीय जीन) के साथ छा के साथ छा । स्थितीय मानचित्रण के बाद, 84% (669) एसएनपी अनोटेट रहे। वयस्क मस्तिष्क में हाय-सी डेटासेट का उपयोग करके, हम शारीरिक निकटता के आधार पर 64 जीन के लिए एक अतिरिक्त 208 SNPs को जोड़ने में सक्षम थे। कुल मिलाकर, हमने 284 विज्ञापन विश्वसनीय SNPs को 112 विज्ञापन जोखिम जीन(चित्रा 1ए)में मैप किया। विज्ञापन जोखिम जीन एमिलॉयड अग्रदूत प्रोटीन, एमिलॉयड-बीटा गठन, और प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया के साथ जुड़े थे, विज्ञापन15,16,17,18 (चित्रा 1बी-डी)के ज्ञात जीव विज्ञान को दर्शाती है । विज्ञापन जोखिम जीन के विकासात्मक अभिव्यक्ति प्रोफाइल चिह्नित प्रसवोत्तर संवर्धन, विज्ञापन(चित्रा 2ए)के उंर से जुड़े ऊंचा जोखिम का संकेत दिखाया । अंत में, विज्ञापन जोखिम जीन अत्यधिक माइक्रोग्लिया, मस्तिष्क में प्राथमिक प्रतिरक्षा कोशिकाओं(चित्रा 2बी)में व्यक्त किए गए थे । यह आवर्ती निष्कर्षों से सहमत है कि विज्ञापन का प्रतिरोधक आधार है और माइक्रोग्लिया विज्ञापन रोगजनन14,19,20में केंद्रीय खिलाड़ी हैं .
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60428/60428fig1b.jpg"> चित्रा 1: विज्ञापन जीडब्ल्यूएस लोकी के ख्यात लक्ष्य जीन को परिभाषित करना। (A)शीर्ष 29 ईस्वी लोकी से प्राप्त विश्वसनीय एसएनपीएस को प्रमोटर एसएनपीएस, एक्सोनिक एसएनपी और अननोटेटेड नॉन-कोडिंग एसएनपी में वर्गीकृत किया गया था । प्रमोटर और एक्सोनिक SNPs सीधे स्थितीय मानचित्रण द्वारा अपने लक्ष्य जीन को सौंपा गया था, जबकि वयस्क मस्तिष्क में क्रोमेटिन बातचीत प्रोफाइल अतिरिक्त शारीरिक बातचीत के आधार पर SNPs नक्शा करने के लिए इस्तेमाल किया गया । (बी-डी) विज्ञापन जोखिम जीन में जीओ(बी),केजीईजी(सी),और प्रतिक्रिया(डी)शब्दों का संवर्धन प्रोटोकॉल धारा 6 में वर्णित होमर का उपयोग करके किया गया था। एक्स एक्सिस झूठी खोज दर (एफडीआर) सही-log10 (पी-वैल्यू) का प्रतिनिधित्व करता है। एफडीआर और एलटी; 0.1 के साथ समृद्ध शर्तों की साजिश रची गई थी। ग्रे वर्टिकल लाइनें एफडीआर = 0.05 का प्रतिनिधित्व करती हैं। एपीपी एमिलॉयड अग्रदूत प्रोटीन। संख्यात्मक, प्रत्येक शब्द में प्रतिनिधित्व विज्ञापन जोखिम जीन की संख्या; भाजक, प्रत्येक शब्द में जीन की संख्या। <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60428/60428fig1alarge.jpg" target="_blank">कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60428/60428fig2.jpg"> चित्रा 2: विज्ञापन जोखिम जीन का लक्षण वर्णन। (A)विज्ञापन जोखिम जीन प्रसव पूर्व प्रांतस्था की तुलना में प्रसवोत्तर प्रांतस्था में अत्यधिक व्यक्त कर रहे हैं । (ख)वायलिन भूखंड प्रांतस्था से विभिन्न कोशिका प्रकारों में जीन अभिव्यक्ति मूल्यों (सामान्यीकृत अभिव्यक्ति) के वितरण को दर्शाती है। इन परिणामों से पता चलता है कि विज्ञापन जोखिम जीन अत्यधिक माइक्रोग्लिया में व्यक्त कर रहे हैं, पिछले अध्ययन14के अनुरूप । <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60428/60428fig2large.jpg" target="_blank">कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।</a>
अनुपूरक फाइल 1. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60428/Gencode19_exon.bed" target="_blank">कृपया इस फ़ाइल को देखने के लिए यहां क्लिक करें (डाउनलोड करने के लिए सही क्लिक करें)।</a>
अनुपूरक फाइल 2. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60428/Gencode19_promoter.bed" target="_blank">कृपया इस फ़ाइल को देखने के लिए यहां क्लिक करें (डाउनलोड करने के लिए सही क्लिक करें)।</a>
अनुपूरक फाइल 3। <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60428/geneAnno.rda" target="_blank">कृपया इस फ़ाइल को देखने के लिए यहां क्लिक करें (डाउनलोड करने के लिए सही क्लिक करें)।</a>

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Mapping Alzheimer's Disease Variants to Their Target Genes Using Computational Analysis of Chromatin Configuration

हम तीन आयामी क्रोमेटिन इंटरैक्शन का उपयोग करके जीनोम-वाइड एसोसिएशन स्टडीज (जीडब्ल्यूएएस) द्वारा पहचाने गए गैर-कोडिंग वेरिएंट के कार्यात्मक प्रभावों की पहचान करने के लिए एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं।

क्रोमेटिन विन्यास के कम्प्यूटेशनल विश्लेषण का उपयोग करके अल्जाइमर रोग वेरिएंट को उनके लक्ष्य जीन के लिए मैपिंग

Genome-wide association studies (GWAS) have successfully identified hundreds of genomic loci that are associated with human traits and disease. However, ...

जबकि GWAS सफलतापूर्वक मानव लक्षण और रोगों के साथ जुड़े जीनोमिक क्षेत्रों की पहचान की है, इन जोखिम वेरिएंट के जैविक प्रभाव अस्पष्ट है । यहां हम क्रोमेटिन इंटरैक्शन प्रोफाइल का उपयोग करके जीडब्ल्यूए जोखिम वेरिएंट के ख्यात लक्ष्य जीन की गणना करने के लिए एक प्रोटोकॉल की रूपरेखा तैयार करते हैं। अक्सर जोखिम जीन की पहचान रोग तंत्र को समझने के लिए एक पहला कदम है, और सामान्य चिकित्सीय दृष्टिकोण के लिए अनुमति देते हैं।हमें आशा है कि इस काम के परिणाम अंततः अंतिम रणनीतियों के निदान और अल्जाइमर रोग का इलाज करने के लिए नेतृत्व कर सकते हैं । इस तकनीक का मुख्य लाभ यह है कि 3 डी क्रोमोटन संपर्क आवृत्तियों का उपयोग करके हम अल्जाइमर रोग जोखिम विचरण से प्रभावित जीन की पहचान कर सकते हैं, भले ही वे हजारों या यहां तक कि लाखों आधार जोड़े दूर हों। इस प्रोटोकॉल का प्रयास करते समय, आर या एक्स पेयर सिस्टम के साथ परिचित महत्वपूर्ण है क्योंकि उपयोगकर्ता से पूरे प्रोटोकॉल को सिस्टम के साथ संचालित करने की उम्मीद है।इस कंप्यूटेशनल प्रोटोकॉल को करने के लिए, टेक्स्ट पांडुलिपि या ऑनस्क्रीन कोड का उल्लेख करें। आर में स्थापित करके, विश्वसनीय, एकल न्यूक्लिटाइड बहुरूपता या एसएनपी के लिए जी पर्वतमाला वस्तु उत्पन्न करने के लिए शुरू करें। स्थितीय मानचित्रण के लिए, आर में सेटअप फिर प्रमोटर और एक्सोनिक क्षेत्र लोड करें और जी रेंज ऑब्जेक्ट उत्पन्न करें।एक्सोनिक क्षेत्रों और प्रमोटर क्षेत्रों के साथ विश्वसनीय एसएनपीएस को ओवरलैप करें। क्रोमाटन इंटरैक्शन का उपयोग करके एसएनपीएस को उनके ख्यात लक्ष्य जीन से जोड़ने के लिए, हाय सी डेटासेट लोड करें और जी रेंज ऑब्जेक्ट उत्पन्न करें। हाय सी जी रेंज ऑब्जेक्ट के साथ विश्वसनीय एसएनपीएस ओवरलैप करें।और विज्ञापन उम्मीदवार जीन संकलित करें, जो स्थितीय मानचित्रण और क्रोमोटन इंटरैक्शन प्रोफाइल द्वारा परिभाषित किया गया है। इसके बाद, विकास पथ का पता लगाएं। आर में सेटअप और अभिव्यक्ति मेटाडेटा प्रक्रिया।विकासात्मक चरणों को निर्दिष्ट करें और कॉर्टिकल क्षेत्रों का चयन करें। विज्ञापन जोखिम जीन के विकासात्मक अभिव्यक्ति प्रोफाइल निकालें और प्रसव पूर्व बनाम प्रसवोत्तर अभिव्यक्ति के स्तर की तुलना करें। आर में स्थापित करके और विज्ञापन जोखिम के सेलुलर अभिव्यक्ति प्रोफाइल निकालने के द्वारा सेल-प्रकार अभिव्यक्ति प्रोफाइल की जांच करें।अंत में, विज्ञापन जोखिम जीन के जीन एनोटेशन संवर्धन विश्लेषण करें। होमर को डाउनलोड करें और कॉन्फ़िगर करें। फिर होमर चलाने के लिए और आर स्टूडियो के साथ समृद्ध शब्दों की साजिश ।इस प्रक्रिया का उपयोग करके 800 विश्वसनीय एसएनपी के एक सेट की जांच की गई थी। स्थितीय मानचित्रण से पता चला है कि १०३ SNPs प्रमोटरों के साथ छा और ४२ SNPs Exons के साथ छा, जबकि ८४% SNPs unannotated रहे । वयस्क मस्तिष्क में हाई-सी डेटासेट का उपयोग करके, एक अतिरिक्त 208 एसएनपी शारीरिक निकटता के आधार पर 64 जीन से जुड़े थे।कुल मिलाकर, २८४ विज्ञापन विश्वसनीय SNPs ११२ विज्ञापन जोखिम जीन के लिए मैप किया गया । विज्ञापन जोखिम जीन एमिलॉयड अग्रदूत प्रोटीन, एमिलॉयड बीटा गठन और प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया के साथ जुड़े थे, जो रोग के ज्ञात जीव विज्ञान को दर्शाता है । विज्ञापन जोखिम जीन के विकासात्मक अभिव्यक्ति प्रोफाइल ने इस बीमारी के आयु से जुड़े ऊंचा जोखिम का संकेत देते हुए पोस्टनेल संवर्धन को चिह्नित दिखाया ।अंत में, जीन अत्यधिक माइक्रोग्लिया में मस्तिष्क में प्राथमिक प्रतिरक्षा कोशिकाओं को व्यक्त किया गया जो आवर्ती निष्कर्षों का समर्थन करता है कि विज्ञापन एक मजबूत प्रतिरक्षा आधार है । यहां हम अल्जाइमर रोग जोखिम विचरण के जैविक प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए मस्तिष्क के ऊतकों से हाई-सी डेटा का उपयोग करते हैं। हालांकि, इस विधि को एक और GWAS अध्ययन करने के लिए लागू करने के लिए प्रासंगिक ऊतक में नए हाय-सी डेटा का स्तर महत्वपूर्ण है।इन परिणामों का आगे अध्ययन किया जा सकता है और क्रिस्पर-आधारित प्रौद्योगिकियों, एन्हांसर रिपोर्टर परख, या ईक्यूटीएल जैसे अन्य कार्यात्मक जीनोमिक डेटासेट के साथ छेड़छाड़ करके, का अध्ययन और मान्य किया जा सकता है। यहां हम अल्जाइमर रोग जोखिम जीन के दर्जनों की पहचान और हम उंमीद है कि इन जीन की पहचान हमें अल्जाइमर रोग में उनकी पहले से अज्ञात भूमिका को समझने में मदद कर सकते हैं ।

Research

JoVE Journal

Genetics

Mapping RNA-RNA Interactions Globally Using Biotinylated Psoralen

वैश्विक बायोटिनिलेटेड Psoralen का उपयोग आरएनए-आरएनए अंतरण मैपिंग

Knowing how RNAs interact with themselves and with others is key to understanding RNA based gene regulation in the cell. While examples of RNA-RNA ...

Sequential Salt Extractions for the Analysis of Bulk Chromatin Binding Properties of Chromatin Modifying Complexes

क्रोमेटिन को संशोधित करने के थोक क्रोमेटिन बाइंडिंग गुणों के विश्लेषण के लिए अनुक्रमिक नमक निकालने के परिसरों

Elucidation of the binding properties of chromatin-targeting proteins can be very challenging due to the complex nature of chromatin and the heterogeneous ...

Analysis of the c-KIT Ligand Promoter Using Chromatin Immunoprecipitation

क्रोमैटिन इम्युनोपर्रेबिज़ का उपयोग करने वाली सी-केट लिगेंड प्रमोटर का विश्लेषण

Multiple cellular processes, including DNA replication and repair, DNA recombination, and gene expression, require interactions between proteins and DNA. ...

Retroviral Scanning: Mapping MLV Integration Sites to Define Cell-specific Regulatory Regions

रेट्रोवायरल स्कैनिंग: सेल-विशिष्ट विनियामक क्षेत्रों को परिभाषित करने के लिए मानचित्रण एमएलवी एकीकरण साइटें

Moloney murine leukemia (MLV) virus-based retroviral vectors integrate predominantly in acetylated enhancers and promoters. For this reason, mLV ...

Mapping Genome-wide Accessible Chromatin in Primary Human T Lymphocytes by ATAC-Seq

मानचित्रण जीनोम-वाइड सुलभ क्रोमेटिन प्राथमिक मानव टी लिम्फोसाइटों में ATAC-Seq द्वारा

Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput sequencing (ATAC-seq) is a method used for the identification of open (accessible) regions ...

Immunostaining for DNA Modifications: Computational Analysis of Confocal Images

डीएनए संशोधनों के लिए Immunostaining: फोकल छवियों की गणना विश्लेषण

For several decades, 5-methylcytosine (5mC) has been thought to be the only DNA modification with a functional significance in metazoans. The discovery of ...

Using Sniper-Cas9 to Minimize Off-target Effects of CRISPR-Cas9 Without the Loss of On-target Activity Via Directed Evolution

का उपयोग निशानची-Cas9 का लक्ष्य कम करने के लिए crispr-Cas9 के नुकसान के बिना निर्देशित विकास के माध्यम से पर लक्ष्य गतिविधि की हानि के लिए

The development of clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)-associated protein 9 (Cas9) into therapeutic modalities requires the ...

An In Vitro Protocol for Evaluating MicroRNA Levels, Functions, and Associated Target Genes in Tumor Cells

ट्यूमर कोशिकाओं में MicroRNA स्तर, कार्यों, और एसोसिएटेड लक्ष्य जीन का मूल्यांकन करने के लिए एक इन विट्रो प्रोटोकॉल

MicroRNAs (miRNAs) are small regulatory RNAs which are recognized to modulate numerous intracellular signaling pathways in several diseases including ...

In Vivo Functional Study of Disease-associated Rare Human Variants Using Drosophila

In Vivo Functional Study of Disease-associated Rare Human Variants Using Drosophila

रोग से जुड़े दुर्लभ मानव वेरिएंट Drosophila का उपयोग कर के Vivo कार्यात्मक अध्ययन में

Advances in sequencing technology have made whole-genome and whole-exome datasets more accessible for both clinical diagnosis and cutting-edge human ...