Kromatiini avatust mõjutavate geneetiliste variantide mõõdetud ja ennustatud efekti ühildumise hindamine
Nimi
Kristiina Kuningas
Kokkuvõte
Genoomiülesed assotsiatsiooniuuringud on tuvastanud mitmeid geneetilise variante, mida on seostatud mõne tunnuse või haigusega. Samas on nende assotsiatsioonide aluseks olevatest molekulaarsetest tunnustest arusaamine keeruline. Kromatiini avatusega seotud kvantitatiivsete tunnuste lookuste (caQTL) uuringud on näidanud, et kromatiini avatus on üks nendest tunnustest, mida on seostatud suurenenud haiguse riskiga. Kui kromatiin pole ligipääsetav, siis ei saa transkriptsioonifaktorid sinna seonduda ning seega ei saa ka geen ekspresseeruda ega proteiini süntees toimuda. See võibki viia suurenenud riskini mõne haiguse osas. Seetõttu on oluline uurida kromatiini avatusega seotud kvantitatiivsete tunnuste lookuseid. Üks lähenemistest, kuidas neid seoseid leida, on caQTL kaardistamine. See meetod kasutab kromatiini avatuse andmeid ning genotüüpide imputeerimist, et leida seoseid QTLide ja kromatiini avatuse vahel. Täppiskaardistamine aitab nende seoste seast leida potentsiaalselt põhjuslikud variandid. Selleks, et veelgi paremini mõista geneetiliste variantide ja fenotüübi tunnuste seoste aluseks olevaid bioloogilisi mehhanisme, on uuringutesse lisatud ka süvaõppemudeleid, mis ennustavad geneetilise variandi mõju molekulaarsetele tunnustele. Küll aga on nendes mudelites kaheldud nende ennustuste täpsuse osas. Selles töös luuakse täppiskaardistamise tulemuse põhjal viis caQTL andmestikku viiele erinevale rakutüübile. Neid andmestikke kasutatakse ka hetkel parima, Enformeri mudeli ennustuste valideerimiseks. Olgugi et ka teised on valideerinud Enformeri mudeli täpsust, on nad teinud seda geeni ekspressiooni vaatepunktist RNA andmetel. Siin töös võrdleme aga täppiskaardistamise mõõdetud geneetiliste variantide mõõdetuid mõju suuruste tulemusi kromatiini avatusele Enformeri mõju suuruste ennustustega kromatiini avatusele. Võrdleme nii mõju suurust kui ka suunda. See töö annab esialgse ülevaate, kuidas Enformer kromatiini andmetel töötab. Tulemused näitasid, et Enformer ennustab päris hästi, eriti kui ta ennustab variandile suuremat mõju. Lisaks sellele olid Enformeri tulemused oodatavad ka siis, kui võrreldi ühe raku mõõdetud efekte sellest erineva raku ennustatud efektidega ehk vastupidiseid efekte oli rohkem kui oleks sarnase rakutüübiga. Teisalt aga ennustas Enformer ka palju nullilähedasi geneetilise variandi efekti mõjusid, kuigi mõõdetud mõju oli suurem.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Andmeteadus
Juhendaja(d)
Kaur Alasoo
Kaitsmise aasta
2023