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Science Advances:預測組織特異性基因表達的新方法

復雜疾病往往涉及到多種組織中的轉錄失調。因此,了解組織特異性的基因表達有望提供某個人健康狀況的重要信息。然而,許多受到疾病影響的組織不容易采樣和分析。于是,美國國家癌癥研究所(NCI)的研究人員想了解是否能夠從全血轉錄組來推斷組織特異性的基因表達。

國家癌癥研究所的Sridhar Hannenhalli及其同事利用基因型-組織表達(GTEx)項目數據來測試模型,以便根據全血樣本來預測組織特異性的基因表達。他們發現,對于30多種不同的組織類型,其中一種模型可以預測約60%基因的組織特異性表達水平,其中骨骼肌的基因比例更高。

這項成果于上周五發表在《Science Advances》雜志上。研究人員認為,此類轉錄組標志物可作為疾病預后的標志物。同時,他們開發出一個名為TEEBoT的軟件,可以用來預測組織特異性的基因表達。

研究人員采用了32種主要組織的GTEx數據來開發模型,這些組織至少有65個人的樣本以及全血轉錄組和人口統計學數據。對于每種組織和基因,他們擬合了三個嵌套回歸模型,以預測組織特異性的基因表達數據。最好的模型稱為M2,涵蓋了全血基因表達和全血剪接數據,以及與年齡、種族和性別有關的人口統計學因素。

對于32種組織中的17,031個基因,研究人員進行了擬合,并對其準確性進行了估計。他們指出,基本模型M1可預測一部分表達的基因,但是像M2那樣添加全血剪接數據后,預測的基因數可以提高40%以上。另一個模型則添加了SNP數據,但他們發現,它僅僅改善了少數基因的預測,同時還需要全基因組測序。

總的來說,M2模型能夠預測各種組織中59%的基因的組織特異性基因表達水平,而對于骨骼肌組織,這個比例高達81%。研究人員還指出,組織特異性可預測基因具有某些特征,例如,它們傾向于參與基本的細胞過程,并且與其他基因(包括看家基因)有更多的聯系。

研究人員發現,在預測某些疾病狀態方面,這一模型幾乎與特定組織的實際基因表達水平相當。他們比較了用實際的組織特異性基因表達,預測的組織特異性基因表達和全血基因表達水平來預測疾病狀態的能力。他們發現,預測的組織特異性基因表達要比全血基因表達更好,并且與實際的組織特異性基因表達相當。

此外,研究人員還公開了TEEBoT軟件的代碼。他們希望加入其他蛋白質組學和代謝組學數據,對這一模型進行改進。同時,他們還在探索根據癌癥患者的血液轉錄組來預測腫瘤轉錄組。


Predicting tissue-specific gene expression from whole blood transcriptome

Science Advances  02 Apr 2021: Vol. 7, no. 14, eabd6991,DOI: 10.1126/sciadv.abd6991


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