ການສົ່ງຕໍ່ genome ທັງໝົດ
ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງໂຄງສ້າງໃນປະຊາກອນຈີນແລະຜົນກະທົບຂອງມັນຕໍ່ phenotypes, ພະຍາດແລະການປັບຕົວຂອງປະຊາກອນ
ນາໂນໂພ |PacBio |ການຈັດລໍາດັບ genome ທັງຫມົດ |ການເອີ້ນການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງ
ໃນການສຶກສານີ້, ການຈັດລໍາດັບ Nanopore PromethION ໄດ້ຖືກສະຫນອງໃຫ້ໂດຍ Biomarker Technologies.
ຈຸດເດັ່ນ
ໃນການສຶກສານີ້, ພູມສັນຖານໂດຍລວມຂອງການປ່ຽນແປງຂອງໂຄງສ້າງ (SVs) ໃນ genome ຂອງມະນຸດໄດ້ຖືກເປີດເຜີຍໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງການຈັດລໍາດັບທີ່ອ່ານຍາວໃນ Nanopore PromethION platfrom, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງ SVs ເລິກເຊິ່ງໃນລັກສະນະ, ພະຍາດແລະການວິວັດທະນາການ.
ການອອກແບບທົດລອງ
ຕົວຢ່າງ: leukocytes ເລືອດ peripheral ຂອງ 405 ບຸກຄົນຈີນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ (ຊາຍ 206 ແລະຍິງ 199) ທີ່ມີ 68 phenotypic ແລະມາດຕະການທາງດ້ານການຊ່ວຍ.ໃນບັນດາບຸກຄົນທັງຫມົດ, ເຂດບັນພະບູລຸດຂອງ 124 ບຸກຄົນແມ່ນແຂວງພາກເຫນືອ, 198 ບຸກຄົນແມ່ນພາກໃຕ້, 53 ພາກຕາເວັນຕົກສຽງໃຕ້ແລະ 30 ບໍ່ຮູ້ຈັກ.
ຍຸດທະສາດການຈັດລໍາດັບ: ການຈັດລໍາດັບແບບອ່ານຍາວຂອງ genome (LRS) ດ້ວຍການອ່ານ Nanopore 1D ແລະ PacBio HiFi ອ່ານ.
ເວທີການຈັດລໍາດັບ: Nanopore PromethION;PacBio Sequel II
ການເອີ້ນການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງ
ຮູບ 1. ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງການໂທ SV ແລະການກັ່ນຕອງ
ຜົນສໍາເລັດຕົ້ນຕໍ
ການຄົ້ນພົບການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງ ແລະການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ
Nanopore dateset: ໃນຈໍານວນ 20.7 Tb clean reads ສ້າງຂຶ້ນໃນ PromethION sequencing platform, ບັນລຸຂໍ້ມູນສະເລ່ຍ 51 Gb ຕໍ່ຕົວຢ່າງ, ປະມານ.17-ເທົ່າໃນຄວາມເລິກ.
ການຈັດຮຽງ genome ອ້າງອິງ (GRCh38): ອັດຕາການເຮັດແຜນທີ່ສະເລ່ຍຂອງ 94.1% ແມ່ນບັນລຸໄດ້.ອັດຕາຄວາມຜິດພາດສະເລ່ຍ (12.6%) ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບການສຶກສາ benchmarking ກ່ອນ (12.6%) (ຮູບ 2b ແລະ 2c)
ການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງ(SV) ການໂທ: ຜູ້ໂທ SV ທີ່ໃຊ້ໃນການສຶກສານີ້ລວມມີ Sniffles, NanoVar ແລະ NanoSV.SVs ທີ່ມີຄວາມຫມັ້ນໃຈສູງໄດ້ຖືກກໍານົດເປັນ SVs ທີ່ຖືກກໍານົດໂດຍຜູ້ໂທຢ່າງຫນ້ອຍສອງຄົນແລະຜ່ານການກັ່ນຕອງກ່ຽວກັບຄວາມເລິກ, ຄວາມຍາວແລະພາກພື້ນ.
ສະເລ່ຍຂອງ 18,489 (ຕັ້ງແຕ່ 15,439 ຫາ 22,505) SVs ທີ່ມີຄວາມຫມັ້ນໃຈສູງໄດ້ຖືກລະບຸໃນແຕ່ລະຕົວຢ່າງ.(ຮູບ 2d, 2e ແລະ 2f)
ຮູບທີ 2. ພູມສັນຖານໂດຍລວມຂອງ SVs ທີ່ຖືກກໍານົດໂດຍຊຸດຂໍ້ມູນ Nanopore
ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງໂດຍ PacBio: SVs ທີ່ລະບຸໄວ້ໃນຕົວຢ່າງຫນຶ່ງ (HG002, ເດັກ) ໄດ້ຖືກກວດສອບໂດຍຊຸດຂໍ້ມູນ PacBio HiFi.ອັດຕາການຄົ້ນພົບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ (FDR) ໂດຍລວມແມ່ນ 3.2%, ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການກໍານົດ SV ທີ່ຂ້ອນຂ້າງເຊື່ອຖືໄດ້ໂດຍ Nanopore ອ່ານ.
SVs ທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນແລະລັກສະນະ genomic
SVs ທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນ: ຊຸດຂອງ 132,312 SVs ທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນແມ່ນໄດ້ຮັບໂດຍການລວມ SVs ໃນທຸກຕົວຢ່າງ, ເຊິ່ງລວມມີ 67,405 DELs, 60,182 INSs, 3,956 DUPs ແລະ 769 INVs.(ຮູບ 3a)
ການປຽບທຽບກັບຊຸດຂໍ້ມູນ SV ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ: ຊຸດຂໍ້ມູນນີ້ຖືກປຽບທຽບກັບຊຸດຂໍ້ມູນ TGS ຫຼື NGS ທີ່ເຜີຍແຜ່ແລ້ວ.ພາຍໃນສີ່ຊຸດຂໍ້ມູນປຽບທຽບ, LRS15, ເຊິ່ງເປັນຊຸດຂໍ້ມູນດຽວຈາກເວທີການອ່ານລໍາດັບທີ່ອ່ານຍາວ (PacBio) ແບ່ງປັນການທັບຊ້ອນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດກັບຊຸດຂໍ້ມູນນີ້.ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, 53.3% (70,471) ຂອງ SVs ໃນຊຸດຂໍ້ມູນນີ້ໄດ້ຖືກລາຍງານເປັນຄັ້ງທໍາອິດ.ໂດຍການເບິ່ງເຂົ້າໄປໃນແຕ່ລະປະເພດ SV, ຈໍານວນ INSs ທີ່ຟື້ນຕົວດ້ວຍຊຸດຂໍ້ມູນລໍາດັບທີ່ອ່ານຍາວແມ່ນໃຫຍ່ກວ່າອັນທີ່ອ່ານສັ້ນທີ່ເຫລືອ, ເຊິ່ງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າການຈັດລໍາດັບການອ່ານຍາວແມ່ນມີປະສິດທິພາບໂດຍສະເພາະໃນການກວດສອບ INSs.(ຮູບ 3b ແລະ 3c)
ຮູບ 3. ຄຸນສົມບັດຂອງ SVs ທີ່ບໍ່ຊ້ໍາກັນສໍາລັບແຕ່ລະປະເພດ SV
ລັກສະນະທາງພັນທຸກໍາ: ຈໍານວນ SVs ໄດ້ຖືກພົບເຫັນວ່າມີຄວາມສໍາພັນກັບຄວາມຍາວຂອງໂຄໂມໂຊມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.ການແຜ່ກະຈາຍຂອງພັນທຸກໍາ, ການຊໍ້າຄືນ, DELs (ສີຂຽວ), INS (ສີຟ້າ), DUP (ສີເຫຼືອງ) ແລະ INV (ສີສົ້ມ) ໄດ້ຖືກສະແດງຢູ່ໃນແຜນວາດ Circos, ບ່ອນທີ່ການເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍທົ່ວໄປຂອງ SV ໄດ້ຖືກສັງເກດເຫັນໃນຕອນທ້າຍຂອງແຂນ chromosome.(ຮູບ 3d ແລະ 3e)
ຄວາມຍາວຂອງ SVs: ຄວາມຍາວຂອງ INSs ແລະ DELs ໄດ້ຖືກພົບເຫັນວ່າສັ້ນກວ່າ DUPs ແລະ INVs ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຊິ່ງຕົກລົງເຫັນດີກັບຊຸດຂໍ້ມູນ PacBio HiFi.ຄວາມຍາວຂອງ SVs ທັງໝົດທີ່ລະບຸໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນເຖິງ 395.6 Mb, ເຊິ່ງຄອບຄອງ 13.2% ຂອງ genome ຂອງມະນຸດທັງໝົດ.SVs ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ 23.0 Mb (ປະມານ 0.8%) ຂອງ genome ຕໍ່ບຸກຄົນໂດຍສະເລ່ຍ.(ຮູບ 3f ແລະ 3g)
ຜົນກະທົບທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ປະກົດການແລະທາງດ້ານການຊ່ວຍຂອງ SVs
ການສູນເສຍຫນ້າທີ່ຄາດຄະເນ (pLoF) SVs: pLoF SVs ໄດ້ຖືກກໍານົດວ່າເປັນ SVs ພົວພັນກັບ CDS, ບ່ອນທີ່ການເຂົ້າລະຫັດ nucleotides ຖືກລົບຫຼື ORFs ຖືກປ່ຽນແປງ.ໃນຈໍານວນທັງຫມົດ 1,929 pLoF SVs ຜົນກະທົບຕໍ່ CDS ຂອງ 1,681 genes ໄດ້ຖືກບັນທຶກໄວ້.ພາຍໃນນັ້ນ, 38 genes ໄດ້ເນັ້ນໃສ່ "ການຜູກມັດ immunoglobulin receptor" ໃນການວິເຄາະການເສີມສ້າງ GO.pLoF SVs ເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຖືກອະທິບາຍຕື່ມອີກໂດຍ GWAS, OMIM ແລະ COSMIC, ຕາມລໍາດັບ.(ຮູບ 4a ແລະ 4b)
Phenotypically ແລະທາງດ້ານການຊ່ວຍ SVs ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ: ຈໍານວນ SV ໃນຊຸດຂໍ້ມູນ nanopore ໄດ້ຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ phenotypically ແລະທາງດ້ານການຊ່ວຍ.A heterozygous DEL ທີ່ຫາຍາກຂອງ 19.3 kb, ເປັນທີ່ຮູ້ກັນວ່າເປັນສາເຫດຂອງ alpha-thalassemia, ໄດ້ຖືກກໍານົດຢູ່ໃນສາມບຸກຄົນ, ເຊິ່ງ dysfunctioned genes ຂອງ Hemoglobin Subunit Alpha 1 ແລະ 2 (HBA1 ແລະ HBA2).DEL ອີກອັນໜຶ່ງຂອງ 27.4 kb ຢູ່ໃນລະຫັດພັນທຸກໍາຂອງ Hemoglobin Subunit Beta(HBB) ໄດ້ຖືກລະບຸໄວ້ໃນບຸກຄົນອື່ນ.SV ນີ້ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກວ່າເຮັດໃຫ້ເກີດພະຍາດ hemoglobinopathies ຮ້າຍແຮງ.(ຮູບ 4c)
ຮູບທີ 4. pLoF SVs ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ phenotypes ແລະພະຍາດ
A DEL ທົ່ວໄປຂອງ 2.4 kb ໄດ້ຖືກສັງເກດເຫັນຢູ່ໃນ 35 homozygous ແລະ 67 heterozygous carriers, ເຊິ່ງກວມເອົາພາກພື້ນທີ່ສົມບູນຂອງ exon ທີ 3 ຂອງ Growth Homone Receptor (GHR).ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ homozygous ໄດ້ຖືກພົບເຫັນວ່າສັ້ນກວ່າ heterzygous (p=0.033).(ຮູບ 4d)
ນອກຈາກນັ້ນ, SVs ເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຖືກປຸງແຕ່ງສໍາລັບການສຶກສາວິວັດທະນາການປະຊາກອນລະຫວ່າງສອງກຸ່ມພາກພື້ນ: ພາກເຫນືອແລະພາກໃຕ້ຂອງຈີນ.SVs ທີ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໄດ້ຖືກພົບເຫັນແຈກຢາຍຢູ່ໃນ Chr 1, 2, 3, 6,10,12,14 ແລະ 19, ໃນນັ້ນ, ອັນດັບສູງສຸດແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບເຂດພູມຕ້ານທານ, ເຊັ່ນ: IGH, MHC, ແລະອື່ນໆ. ມັນສົມເຫດສົມຜົນທີ່ຈະຄາດເດົາວ່າ ຄວາມແຕກຕ່າງໃນ SVs ເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະເປັນຍ້ອນການລອຍລົມທາງພັນທຸກໍາແລະການເປີດເຜີຍໃນໄລຍະຍາວຕໍ່ກັບສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຫຼາກຫຼາຍສໍາລັບປະຊາກອນຍ່ອຍໃນປະເທດຈີນ.
ອ້າງອິງ
Wu, Zhikun, et al."ການປ່ຽນແປງທາງດ້ານໂຄງສ້າງຂອງປະຊາກອນຈີນແລະຜົນກະທົບຂອງມັນຕໍ່ phenotypes, ພະຍາດແລະການປັບຕົວຂອງປະຊາກອນ."bioRxiv(2021).
ຂ່າວແລະຈຸດເດັ່ນ ມີຈຸດປະສົງເພື່ອແບ່ງປັນກໍລະນີທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຫລ້າສຸດກັບ Biomarker Technologies, ເກັບກໍາຜົນສໍາເລັດທາງວິທະຍາສາດໃຫມ່ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຕັກນິກທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ໃຊ້ໃນລະຫວ່າງການສຶກສາ.
ເວລາປະກາດ: 06-06-2022