Ekspresyjne loci cech ilościowych
Loci cech ilościowych ekspresji ( eQTL ) to loci genomowe , które wyjaśniają zmienność poziomów ekspresji mRNA .
Odpowiednio odległe i lokalne, trans- i cis-eQTL
Ilościowa cecha ekspresji to ilość transkryptu mRNA lub białka . Są to zwykle produkty pojedynczego genu o określonej lokalizacji chromosomalnej. To odróżnia ekspresyjne cechy ilościowe od najbardziej złożonych cech , które nie są produktem ekspresji pojedynczego genu. Loci chromosomalne, które wyjaśniają zmienność cech ekspresji, nazywane są eQTL. eQTL zlokalizowane w pobliżu genu pochodzenia (genu, który wytwarza transkrypt lub białko) są określane jako lokalne eQTL lub cis-eQTL. Natomiast te, które znajdują się daleko od ich genu pochodzenia, często na różnych chromosomach, są określane jako odległe eQTL lub trans-eQTL . Pierwsze badanie ekspresji genów obejmujące cały genom przeprowadzono na drożdżach i opublikowano w 2002 r. Pierwsza fala badań eQTL wykorzystywała mikromacierze do pomiaru ekspresji genów w całym genomie; nowsze badania wykorzystywały masowo równoległe sekwencjonowanie RNA . Wiele ekspresji QTL przeprowadzono na roślinach i zwierzętach, w tym na ludziach, naczelnych i myszach.
Niektóre eQTL cis są wykrywane w wielu typach tkanek , ale większość eQTL trans jest zależna od tkanki (dynamiczna). eQTL mogą działać cis (lokalnie) lub trans (na odległość) na gen . Obfitość transkryptu genu jest bezpośrednio modyfikowana przez polimorfizm elementów regulatorowych . W związku z tym obfitość transkryptu można uznać za cechę ilościową, którą można odwzorować ze znaczną mocą. Zostały one nazwane wyrażeniami QTL (eQTL). Połączenie badań asocjacji genetycznych całego genomu i pomiaru globalnej ekspresji genów umożliwia systematyczną identyfikację eQTL. Dzięki jednoczesnemu badaniu ekspresji genów i zmienności genetycznej w całym genomie u dużej liczby osobników, statystyczne metody genetyczne mogą być wykorzystane do mapowania czynników genetycznych, które leżą u podstaw indywidualnych różnic w ilościowych poziomach ekspresji wielu tysięcy transkryptów. Badania wykazały, że polimorfizmy pojedynczego nukleotydu (SNP) powtarzalnie związane ze złożonymi zaburzeniami, jak również pewne fenotypy farmakologiczne, są znacząco wzbogacone dla eQTL w porównaniu z kontrolnymi SNP o dopasowanej częstotliwości. Integracja eQTL z GWAS doprowadziła do opracowania metodologii badania asocjacyjnego całego transkryptomu (TWAS).
Wykrywanie eQTL
Mapowanie eQTL odbywa się przy użyciu standardowych metod mapowania QTL , które testują powiązania między zmiennością ekspresji a polimorfizmami genetycznymi. Jedyną znaczącą różnicą jest to, że badania eQTL mogą obejmować milion lub więcej mikrocech ekspresji. Można użyć standardowych pakietów oprogramowania do mapowania genów, chociaż często szybsze jest użycie niestandardowego kodu, takiego jak QTL Reaper lub internetowy system mapowania eQTL GeneNetwork . GeneNetwork obsługuje wiele dużych zestawów danych mapowania eQTL i zapewnia dostęp do szybkich algorytmów do mapowania pojedynczych loci i epistatycznych . Jak to jest prawdą we wszystkich badaniach mapowania QTL, ostatnie kroki w definiowaniu wariantów DNA powodujących zmienność cech są zwykle trudne i wymagają drugiej rundy eksperymentów. Dotyczy to zwłaszcza eQTL trans, które nie korzystają z silnego wcześniejszego prawdopodobieństwa, że odpowiednie warianty znajdują się w bezpośrednim sąsiedztwie genu macierzystego. Metody statystyczne, graficzne i bioinformatyczne są wykorzystywane do oceny pozycyjnych genów kandydujących i całych systemów interakcji. Rozwój technologii pojedynczych komórek i równoległy postęp w metodach statystycznych umożliwił zdefiniowanie nawet subtelnych zmian w eQTL w miarę zmian stanów komórek.