Новый многоцелевой метод исследует, как некодирующая ДНК влияет на экспрессию генов

Новый многоцелевой метод исследует, как некодирующая ДНК влияет на экспрессию генов
                Предоставлено: Сюзанна М. Гамильтон, Broad Communications.

Приблизительно 98 процентов генома человека состоит из некодирующей ДНК, включая энхансеры, промоторы и другие элементы, которые регулируют активность генов. Методы изучения этих регионов, как правило, дорогостоящие, трудоемкие и в основном малопроизводительные.
                                                                                       

Однако, чтобы действительно понять функциональную географию некодирующего генома, исследователям необходим способ изолировать и охарактеризовать от тысячи до миллионов регуляторных элементов ДНК в нем одновременно, быстро и с высоким разрешением. Потребность в этом велика, поскольку более 90 процентов вариантов, выявленных в исследованиях признаков и заболеваний в рамках геномной ассоциации, находятся в некодирующей ДНК.

Объединив два мощных анализа на основе секвенирования с инструментом, основанным на машинном обучении, исследовательская группа во главе с Xinchen Wang и ассоциированными членами Melina Claussnitzer и Manolis Kellis в программах Broad по метаболизму и эпигеномике, соответственно, разработала новый мощный подход. для измерения способности отдельных некодирующих сегментов ДНК контролировать экспрессию генов и делать это как в широком масштабе, так и с высоким разрешением.

Этот подход, получивший название HiDRA (для анализа регулятивной деятельности с высоким разрешением), объединяет ряд широко используемых инструментов:

  • ATAC-seq (анализ для транспозазо-доступного хроматина с высокопроизводительным секвенированием) — метод, разработанный расширенным ассоциированным членом Джейсоном Буэнростро, который просматривает весь геном на предмет нерасмотанных транскрибируемых областей ДНК;
  • STARR-seq (само-транскрибирующееся секвенирование активной регуляторной области), анализ, разработанный Kellis lab alum Alexander Stark для измерения активности экспрессии некодирующих сегментов ДНК; и
  • SHARPR-RE, алгоритм машинного обучения, основанный на инструменте SHARPR, разработанном в лаборатории Келлиса для анализа данных из массивно-параллельных репортерских анализов.
  • Опираясь на эти подходы, HiDRA позволяет исследователям создавать массивные библиотеки регуляторной ДНК и изучать их влияние на экспрессию генов при разрешении на уровне нуклеотидов.

    Как сообщили в Nature Communications, команда применила HiDRA к линии клеток крови, чтобы протестировать около семи миллионов некодирующих фрагментов ДНК на предмет тех, которые регулируют экспрессию генов, в результате чего было идентифицировано 65 000. Они включали сегменты, четко обозначенные как энхансеры и промоторы, а также сегменты, не имеющие таких меток, что позволяет предположить, что в геноме могут содержаться дополнительные виды контролирующих экспрессию элементов, которые нам еще предстоит обнаружить.

    Кроме того, команда использовала HiDRA для изучения того, как варианты ДНК риска заболевания в регуляторных элементах влияют на экспрессию генов по сравнению с вариантами, которые не повышают риск — благо для исследователей, стремящихся изучить, как мелкие вариации последовательности в промоторах и энхансерах могут влиять на человека черты и болезненные состояния.

    Результаты исследования показывают, что HiDRA является обобщаемым методом для анализа нюансов генной регуляции и роли, которую различные функциональные элементы играют в заболевании человека./p>

    Похожие новости

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *