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Nat & Nat Biotechnol:全基因组及转录组测序揭示人类机体功能性的遗传突变

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来源:生物谷 2013-09-17 00:05

2013年9月17日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,刊登在国际著名杂志Nature和Nature Biotechnology上的两篇研究报道中,来自瑞士日内瓦大学等处的研究者通过研究绘制出了不同人群之间的遗传性差异,同时该项研究也为在RNA水平上将人类基因组和基因活性联系起来提供了一定的思路。

2013年9月17日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,刊登在国际著名杂志NatureNature Biotechnology上的两篇研究报道中,来自瑞士日内瓦大学等处的研究者通过研究绘制出了不同人群之间的遗传性差异,同时该项研究也为在RNA水平上将人类基因组和基因活性联系起来提供了一定的思路。

理解每一个个体对疾病易感或者耐受的特殊基因组是今日科学研究的重大挑战,遗传学家在不断研究个体遗传特性的不同如何影响其机体基因的开启或者关闭,从而为研究一系列的遗传性疾病/障碍提供了思路。

有史以来最大的人类RNA测序研究

研究中,来自欧洲9个国家超过50名科学家通过对来自462名个体机体细胞中的RNA进行测序,从而测定了其机体基因的活性(即基因表达程度),机体遗传突变的丰度影响着很多基因的表达,当然对于科学家来讲最为重要的还是揭示人类基因组工作的规则,而不是单单研究单一个体的基因;研究者Peter't Hoen表示,这项研究中,我们对大型的RNA测序的数据组设定了一系列产生、分析及发布标准。

对个体化医学的促进作用

在众多个体中,如果我们知道哪些遗传突变可以引发基因活性的表达差异,那么就可以为临床上进行不同疾病的诊断、预后以及干预措施提供帮助,研究者Emmanouil Dermitzakis表示,这对于基因组医学具有广泛的意义,理解疾病诱发突变体的细胞效应可以帮助我们探究疾病的内在发病机制。

遗传学领域的重要数据资源

这项研究中所获得的研究数据对外完全免费,开放的数据和结果将使得很多研究者从不同角度来深入剖析研究数据,并且对数据进行再分析以加速其领域的研究。最后研究者表示,“欧洲健康和疾病领域的遗传突变研究项目”(GEUVADIS)是由Xavier Estivill教授发起的,通过该计划的实施,我们得到了许多关于全人类基因组的有价值的数据,这对于很多科学家研究很多疾病的发生提供了非常多的信息及帮助。(生物谷Bioon.com)

Transcriptome and genome sequencing uncovers functional variation in humans

Tuuli Lappalainen, Michael Sammeth, Marc R. Friedländer, Peter A. C. ‘t Hoen, Jean Monlong, Manuel A. Rivas, Mar Gonzàlez-Porta, Natalja Kurbatova, Thasso Griebel, Pedro G. Ferreira, Matthias Barann, Thomas Wieland, Liliana Greger, Maarten van Iterson, Jonas Almlöf, Paolo Ribeca, Irina Pulyakhina, Daniela Esser, Thomas Giger, Andrew Tikhonov, Marc Sultan, Gabrielle Bertier, Daniel G. MacArthur, Monkol Lek, Esther Lizano et al.

Genome sequencing projects are discovering millions of genetic variants in humans, and interpretation of their functional effects is essential for understanding the genetic basis of variation in human traits. Here we report sequencing and deep analysis of messenger RNA and microRNA from lymphoblastoid cell lines of 462 individuals from the 1000 Genomes Project—the first uniformly processed high-throughput RNA-sequencing data from multiple human populations with high-quality genome sequences. We discover extremely widespread genetic variation affecting the regulation of most genes, with transcript structure and expression level variation being equally common but genetically largely independent. Our characterization of causal regulatory variation sheds light on the cellular mechanisms of regulatory and loss-of-function variation, and allows us to infer putative causal variants for dozens of disease-associated loci. Altogether, this study provides a deep understanding of the cellular mechanisms of transcriptome variation and of the landscape of functional variants in the human genome.

Reproducibility of high-throughput mRNA and small RNA sequencing across laboratories

Peter A C 't Hoen,1, 2 Marc R Friedländer,3, 4, 5, 6, 15 Jonas Almlöf,7, 15 Michael Sammeth,3, 4, 5, 8, 14 Irina Pulyakhina,1 Seyed Yahya Anvar,1, 9 Jeroen F J Laros,1, 2, 9 Henk P J Buermans,1, 9 Olof Karlberg,7 Mathias Brännvall,7 The GEUVADIS Consortium,10 Johan T den Dunnen,1, 2, 9 Gert-Jan B van Ommen,1 Ivo G Gut,8 Roderic Guigó,3, 4, 5 Xavier Estivill,3, 4, 5, 6 Ann-Christine Syvänen,7 Emmanouil T Dermitzakis11, 12, 13 & Tuuli Lappalainen11, 12, 13

RNA sequencing is an increasingly popular technology for genome-wide analysis of transcript sequence and abundance. However, understanding of the sources of technical and interlaboratory variation is still limited. To address this, the GEUVADIS consortium sequenced mRNAs and small RNAs of lymphoblastoid cell lines of 465 individuals in seven sequencing centers, with a large number of replicates. The variation between laboratories appeared to be considerably smaller than the already limited biological variation. Laboratory effects were mainly seen in differences in insert size and GC content and could be adequately corrected for. In small-RNA sequencing, the microRNA (miRNA) content differed widely between samples owing to competitive sequencing of rRNA fragments. This did not affect relative quantification of miRNAs. We conclude that distributing RNA sequencing among different laboratories is feasible, given proper standardization and randomization procedures. We provide a set of quality measures and guidelines for assessing technical biases in RNA-seq data.

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