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Nuovo strumento collega la genetica dei ratti ai tratti umani

RatXcan rivela collegamenti tra la genetica dei ratti e caratteristiche come la lunghezza del corpo e l'IMC.

Hae Kyung Im, N. Santhanam, S. Sanchez-Roige, S. Mi, Y. Liang, A. Chitre, D. Munro, D. Chen, F. Nyasimi, J. Gao, A. M. George, A. F. Gileta, K. Holl, A. Hughson, C. P. King, A. C. Lamparelli, C. D. Martin, A. G. Martinez, C. L. St. Pierre, J. Tripi, T. Wang, H. Chen, S. Flagel, K. Ishiwari, P. Meyer, O. Polesskaya, L. Saba, L. S. Woods, A. A. Palmer

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Negli ultimi anni, gli scienziati hanno fatto grossi passi avanti nella comprensione di come i nostri geni influenzino caratteristiche fisiche importanti. Analizzando il DNA di tante persone, i ricercatori hanno trovato un'ampia gamma di marcatori genetici legati a tratti come altezza, peso e indice di massa corporea (BMI). Tuttavia, prendere questi risultati e farli diventare soluzioni concrete per problemi di salute è ancora piuttosto difficile. Una delle ragioni è che la maggior parte delle variazioni genetiche trovate non si trovano nei geni che controllano direttamente i tratti, rendendo complicato capire come queste variazioni influenzino i nostri corpi.

La Sfida della Traduzione Genetica

Un grosso problema in questa ricerca è che una grande percentuale dei marcatori trovati negli studi non è direttamente collegata a geni specifici. Spesso si trovano in aree del DNA che aiutano a controllare l'attività genica. Questo rende difficile per gli scienziati determinare quali geni siano effettivamente responsabili di certi tratti. Per affrontare questo problema, i ricercatori hanno sviluppato nuovi metodi per analizzare come l'attività genica influisce sui tratti.

Uno di questi metodi sfrutta i dati provenienti da animali utilizzati nella ricerca, noti come organismi modello. Questi animali permettono ai ricercatori di condurre esperimenti che testano come le variazioni genetiche influenzino comportamenti o caratteristiche fisiche specifiche in un ambiente controllato. Tuttavia, c'è stato dibattito su se i modelli genetici osservati in questi organismi modello siano gli stessi trovati negli esseri umani.

Presentando RatXcan

Nel tentativo di colmare il divario tra la ricerca umana e animale, gli scienziati hanno creato un nuovo strumento chiamato RatXcan. Questo strumento è progettato specificamente per ratti di laboratorio outbred, che sono un tipo di ratto ben studiato e con un background genetico variegato. RatXcan aiuta i ricercatori a identificare quali geni sono causalmente legati a tratti complessi analizzando l'Espressione genica, cioè quanto è attivo un gene nel produrre i suoi effetti.

Usando RatXcan, i ricercatori volevano scoprire se tratti simili sia nei ratti che negli esseri umani-come altezza e BMI-siano influenzati dagli stessi fattori genetici. Attraverso questo metodo, i ricercatori sperano di dimostrare che le connessioni tra geni e tratti sono coerenti tra le diverse specie.

Setup Sperimentale

Per addestrare lo strumento RatXcan, gli scienziati hanno prima raccolto dati sull'espressione genica nei ratti. Hanno studiato il patrimonio genetico di 88 ratti e raccolto informazioni da cinque diverse aree del cervello. Questa fase di addestramento ha permesso ai ricercatori di costruire modelli che prevedono quanto attivo è ciascun gene in base alle informazioni genetiche dei ratti.

Nella fase di associazione, questi modelli sono stati poi utilizzati per analizzare un gruppo più ampio di oltre 5.000 ratti, tutti con dati sulla loro lunghezza corporea e BMI. Applicando il metodo RatXcan, i ricercatori sono stati in grado di testare i legami tra l'attività genica prevista e i tratti fisici, tenendo conto dell'alto grado di parentela tra i ratti a causa della loro selezione genetica.

Comprendere l'Espressione Genica nei Ratti

I ricercatori volevano capire come funziona l'espressione genica nei ratti, quindi hanno studiato una specifica area del cervello chiamata nucleo accumbens. Quest'area è stata dimostrata essere coinvolta in vari comportamenti e risposte. Hanno calcolato quanto della differenza nell'attività genica potesse essere spiegata dalla genetica e hanno scoperto che molti geni avevano una notevole ereditabilità, il che significa che i loro livelli di attività erano per lo più influenzati da fattori genetici.

Lo studio ha anche confrontato le espressioni geniche dei ratti con quelle degli esseri umani. Hanno scoperto che entrambe le specie hanno modelli simili nell'espressione genica in relazione a certi tratti. Questa scoperta conferisce credibilità all'uso dei ratti come modello adatto per studiare la genetica umana.

Addestramento dei Modelli Predittivi

Per creare modelli predittivi utili, gli scienziati hanno usato un metodo chiamato regressione elastic net. Questo approccio consente di determinare come i geni influenzino i tratti considerando l'influenza di molteplici Varianti genetiche diverse. Hanno addestrato modelli per migliaia di geni in diverse aree cerebrali.

Il risultato è stata una serie di modelli che hanno previsto con successo l'attività genica nei ratti, che poi potevano essere utilizzati per esplorare le relazioni tra l'espressione genica e tratti come lunghezza corporea e BMI.

Confronto delle Prestazioni Predittive

Dopo aver sviluppato i modelli, i ricercatori hanno testato quanto bene le previsioni corrispondessero alle reali espressioni geniche in un gruppo separato di ratti. Hanno scoperto che le migliori previsioni mostravano alti tassi di correlazione, il che significa che i modelli riflettevano accuratamente l'attività genica osservata.

Inoltre, hanno esaminato le previsioni geniche attraverso diverse aree cerebrali e hanno trovato che i geni che performavano bene in un'area tendevano a performare bene anche in altre. Questo indicava che l'architettura genetica è piuttosto simile nelle diverse parti del cervello dei ratti.

Struttura di RatXcan

Con una solida comprensione dei modelli di espressione genica nei ratti, i ricercatori hanno ampliato la struttura di RatXcan. Hanno integrato le conoscenze ottenute dal toolkit PrediXcan, specificamente progettato per la genetica umana.

La struttura di RatXcan ha incorporato metodi per tenere conto delle somiglianze genetiche nella popolazione di ratti. In questo modo, ha corretto qualsiasi pregiudizio che potesse sorgere dall'alta parentela tra i singoli ratti. Lo strumento consente ai ricercatori di condurre studi di associazione genetica sui ratti che possono essere confrontati con studi sui tratti umani.

Testare Lunghezza Corporea e BMI

I ricercatori hanno applicato la struttura di RatXcan per studiare la lunghezza corporea e il BMI nei ratti. Hanno cercato geni che fossero significativamente legati a questi tratti. Utilizzando una combinazione di risultati provenienti da diversi tessuti cerebrali, sono stati in grado di identificare geni importanti associati alla lunghezza corporea e al BMI.

Tra i geni significativi, una scoperta notevole era collegata a un recettore che era stato precedentemente associato all'obesità e al metabolismo energetico. Questa scoperta era coerente con studi passati condotti sia sui ratti che sugli esseri umani, sostenendo ulteriormente la rilevanza del metodo RatXcan nel collegare risultati genetici tra le specie.

Analisi di arricchimento

Per vedere se i geni identificati negli studi sui ratti erano anche connessi a tratti umani, i ricercatori hanno eseguito un'analisi di arricchimento. Hanno confrontato i geni associati alla lunghezza corporea dei ratti con quelli legati all'altezza umana e hanno trovato una sostanziale sovrapposizione. Allo stesso modo, hanno valutato la relazione tra BMI dei ratti e tratti di peso umano e hanno trovato associazioni significative.

Questa analisi di arricchimento ha dimostrato che le influenze genetiche sulla lunghezza corporea e sul BMI nei ratti sono rilevanti per comprendere questi tratti negli esseri umani. Fornisce prove preziose che possono promuovere un miglior utilizzo dei modelli animali nella ricerca sulla salute umana.

Limitazioni dello Studio

Tuttavia, la ricerca ha delle limitazioni. Ad esempio, la dimensione del campione utilizzato per addestrare i modelli predittivi era relativamente piccola, il che potrebbe influenzare l'accuratezza delle previsioni. Inoltre, i tessuti specifici scelti per l'analisi potrebbero non rappresentare pienamente le migliori opzioni per studiare tratti come lunghezza corporea e BMI.

Ci sono anche preoccupazioni su quanto siano strettamente collegati i geni nel genoma, il che può complicare l'interpretazione dei risultati. Questo è particolarmente rilevante negli organismi modello dove le somiglianze genetiche possono confondere i risultati.

Conclusione

Lo sviluppo di RatXcan rappresenta un passo importante per colmare il divario tra la genetica animale e umana. Consentendo ai ricercatori di analizzare l'espressione genica e la sua connessione a vari tratti nei ratti, possono comprendere meglio le basi genetiche di tratti complessi che sono significativi per la salute umana.

Questa ricerca apre la porta a nuove possibilità nello studio delle malattie genetiche e dei tratti utilizzando organismi modello. I risultati evidenziano il potenziale dei modelli animali nel fornire intuizioni che possono portare a migliori interventi e trattamenti per gli esseri umani.

Collegando in modo più efficace le informazioni genetiche tra le specie, RatXcan affronta una sfida di lunga data nella ricerca genetica. Anche se c'è ancora lavoro da fare, questa metodologia promette di migliorare la nostra comprensione di come i geni influenzino tratti e risultati di salute sia negli esseri umani che nei modelli animali.

Fonte originale

Titolo: RatXcan: A framework for cross-species integration of genome-wide association and gene expression data

Estratto: Genome-wide association studies (GWAS) have implicated specific alleles and genes as risk factors for numerous complex traits. However, translating GWAS results into biologically and therapeutically meaningful discoveries remains extremely challenging. Most GWAS results identify noncoding regions of the genome, suggesting that differences in gene regulation are the major driver of trait variability. To better integrate GWAS results with gene regulatory polymorphisms, we previously developed PrediXcan (also known as "transcriptome-wide association studies" or TWAS), which maps SNPs to predicted gene expression using GWAS data. In this study, we developed RatXcan, a framework that extends this methodology to outbred heterogeneous stock (HS) rats. RatXcan accounts for the close familial relationships among HS rats by modeling the relatedness with a random effect that encodes the genetic relatedness. RatXcan also corrects for polygenic-driven inflation because of the equivalence between a relatedness random effect and the infinitesimal polygenic model. To develop RatXcan, we trained transcript predictors for 8,934 genes using reference genotype and expression data from five rat brain regions. We found that the cis genetic architecture of gene expression in both rats and humans was sparse and similar across brain tissues. We tested the association between predicted expression in rats and two example traits (body length and BMI) using phenotype and genotype data from 5,401 densely genotyped HS rats and identified a significant enrichment between the genes associated with rat and human body length and BMI. Thus, RatXcan represents a valuable tool for identifying the relationship between gene expression and phenotypes across species and paves the way to explore shared biological mechanisms of complex traits. Author SummaryUnderstanding how genetic variation affects phenotypic variation is critical to leveraging the wealth of genetic studies to make biologically and therapeutically useful discoveries. Since most of the genetic loci associated with complex diseases are regulatory in nature--meaning that they do not alter protein coding but rather subtly affect gene expression--transcriptome-wide association studies have been developed. However, these apply only to human data where large samples of unrelated individuals are available. For animal models, relatedness is much higher, causing higher false-positive rates. We propose a computationally efficient method to address this problem and find shared biology between humans and rats. Taken together, our development paves the way to further explore shared biological mechanisms of complex traits across species.

Autori: Hae Kyung Im, N. Santhanam, S. Sanchez-Roige, S. Mi, Y. Liang, A. Chitre, D. Munro, D. Chen, F. Nyasimi, J. Gao, A. M. George, A. F. Gileta, K. Holl, A. Hughson, C. P. King, A. C. Lamparelli, C. D. Martin, A. G. Martinez, C. L. St. Pierre, J. Tripi, T. Wang, H. Chen, S. Flagel, K. Ishiwari, P. Meyer, O. Polesskaya, L. Saba, L. S. Woods, A. A. Palmer

Ultimo aggiornamento: 2024-10-19 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.06.03.494719

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.06.03.494719.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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