සම්පූර්ණ ජීනෝම් අනුපිළිවෙල
චීන ජනගහණයේ ව්‍යුහ ප්‍රභේද සහ ෆීනෝටයිප්, රෝග සහ ජනගහන අනුවර්තනය කෙරෙහි ඒවායේ බලපෑම
නැනෝපෝර් |PacBio |සම්පූර්ණ ජාන නැවත අනුක්‍රමණය |ව්‍යුහාත්මක විචලනය ඇමතීම
මෙම අධ්‍යයනයේදී, Nanopore PromethION අනුපිළිවෙල Biomarker Technologies විසින් සපයන ලදී.
ඉස්මතු කිරීම්
මෙම අධ්‍යයනයේ දී, මානව ජෙනෝමයේ ව්‍යුහාත්මක වෙනස්කම් (SVs) පිළිබඳ සමස්ත භූ දර්ශනයක් Nanopore PromethION වේදිකාවේ සිට දිගු-කියවන අනුපිළිවෙලෙහි ආධාරයෙන් හෙළිදරව් කරන ලදී.
පර්යේෂණාත්මක නිර්මාණය
සාම්පල: ෆීනෝටයිපික් සහ සායනික මිනුම් 68 ක් සමඟ සම්බන්ධ නොවූ චීන පුද්ගලයින් 405 දෙනෙකුගේ (පිරිමි 206 සහ ගැහැණු 199) පර්යන්ත රුධිර ලියුකෝසයිට්.සියලුම පුද්ගලයින් අතර, පුද්ගලයන් 124 දෙනෙකුගේ පාරම්පරික ප්‍රදේශ උතුරේ පළාත් විය, පුද්ගලයන් 198 දෙනෙකුගේ ඒවා දකුණ, 53 නිරිතදිග සහ 30 ක් නොදනී.
අනුක්‍රමික උපාය: නැනෝපෝර් 1D කියවීම් සහ PacBio HiFi කියවීම් සමඟ සම්පූර්ණ ජෙනෝමය දිගු-කියවන අනුක්‍රමය (LRS).
අනුක්‍රමික වේදිකාව: Nanopore PromethION;PacBio අනුක්‍රමික II
ව්යුහය විචලනය කැඳවීම
රූපය 1. SV ඇමතුම් සහ පෙරීමේ කාර්ය ප්‍රවාහය
ප්රධාන ජයග්රහණ
ව්යුහය විචලනය සොයා ගැනීම සහ වලංගු කිරීම
නැනෝපෝර් දින සටහන: PromethION අනුක්‍රමික වේදිකාව මත ජනනය කරන ලද 20.7 Tb පිරිසිදු කියවීම්, නියැදියකට සාමාන්‍යයෙන් 51 Gb දත්ත ලබා ගනී, දළ වශයෙන්.ගැඹුර 17 ගුණයකින්.
යොමු ප්‍රවේණි පෙළගැස්ම(GRCh38): සාමාන්‍ය සිතියම්කරණ අනුපාතය 94.1% ලබා ගන්නා ලදී.සාමාන්‍ය දෝෂ අනුපාතය (12.6%) පූර්ව මිණුම් සලකුණු අධ්‍යයනයකට සමාන විය (12.6%) (රූපය 2b සහ 2c)
ව්‍යුහ විචලනය (SV) ඇමතීම: මෙම අධ්‍යයනයේ යෙදුණු SV ඇමතුම්කරුවන්ට Sniffles, NanoVar සහ NanoSV ඇතුළත් විය.අධි-විශ්වාසය SV යනු අවම වශයෙන් ඇමතුම් දෙන්නෙකු විසින් හඳුනාගෙන ඇති SVs ලෙස අර්ථ දක්වා ඇති අතර ගැඹුර, දිග සහ කලාපය මත පෙරහන් සම්මත කර ඇත.
එක් එක් නියැදියක සාමාන්‍ය 18,489 (15,439 සිට 22,505 දක්වා) අධි-විශ්වාසය SV හඳුනා ගන්නා ලදී.(රූපය 2d, 2e සහ 2f)
රූප සටහන 2. නැනෝපෝර් දත්ත කට්ටලය මගින් හඳුනාගත් SV වල සමස්ත භූ දර්ශනය
PacBio මගින් වලංගු කිරීම: එක් නියැදියක (HG002, ළමයා) හඳුනා ගත් SVs PacBio HiFi දත්ත කට්ටලයක් මගින් වලංගු කරන ලදී.සමස්ත ව්‍යාජ සොයාගැනීම් අනුපාතය (FDR) 3.2%ක් වූ අතර, නැනෝපෝර් කියවීම් මගින් සාපේක්ෂ විශ්වාසනීය SV හඳුනාගැනීමක් පෙන්නුම් කරයි.
අතිරික්ත නොවන SVs සහ ජානමය විශේෂාංග
අනවශ්‍ය SVs: DELs 67,405, INS 60,182, DUPs 3,956 සහ INVs 769 ඇතුළත් සියලුම සාම්පලවල SVs ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් අනවශ්‍ය SVs 132,312 කට්ටලයක් ලබා ගන්නා ලදී.(රූපය 3a)
පවතින SV දත්ත කට්ටල සමඟ සැසඳීම: මෙම දත්ත කට්ටලය ප්‍රකාශිත TGS හෝ NGS දත්ත කට්ටලය සමඟ සංසන්දනය කර ඇත.සසඳන විට දත්ත කට්ටල හතර තුළ, LRS15, දිගු කියවන අනුක්‍රමික වේදිකාවෙන් (PacBio) ඇති එකම දත්ත කට්ටලය ද වන අතර, මෙම දත්ත කට්ටලය සමඟ විශාලතම අතිච්ඡාදනය බෙදා ගන්නා ලදී.එපමනක් නොව, මෙම දත්ත කට්ටලයේ SV වලින් 53.3% (70,471) ප්‍රථම වරට වාර්තා විය.එක් එක් SV වර්ගය දෙස බැලීමෙන්, දිගු-කියවන අනුක්‍රමික දත්ත කට්ටලයක් සහිත ප්‍රතිසාධනය කරන ලද INS සංඛ්‍යාව ඉතිරි කෙටි-කියවන ඒවාට වඩා විශාල විය, එයින් පෙන්නුම් කරන්නේ දිගු-කියවන අනුක්‍රමය INS හඳුනාගැනීමේදී විශේෂයෙන් කාර්යක්ෂම වන බවයි.(රූපය 3b සහ 3c)
රූපය 3. එක් එක් SV වර්ගය සඳහා අතිරික්ත නොවන SV වල ගුණ
ප්‍රවේණික ලක්ෂණ: SVs සංඛ්‍යාව වර්ණදේහ දිග සමඟ සැලකිය යුතු ලෙස සම්බන්ධ වී ඇති බව සොයා ගන්නා ලදී.ජාන ව්‍යාප්තිය, පුනරාවර්තන, DELs(කොළ), INS(නිල්), DUP(කහ) සහ INV(තැඹිලි) Circos රූප සටහනක ප්‍රදර්ශනය කරන ලද අතර එහිදී වර්ණදේහ බාහු අවසානයේ SV හි සාමාන්‍ය වැඩි වීමක් දක්නට ලැබුණි.(රූපය 3d සහ 3e)
SV වල දිග: PacBio HiFi දත්ත කට්ටලය මගින් හඳුනාගත් ඒවා සමග එකඟ වූ DUPs සහ INVs වලට වඩා INS සහ DEL වල දිග සැලකිය යුතු ලෙස කෙටි බව සොයා ගන්නා ලදී.හඳුනාගත් සියලුම SV වල දිග 395.6 Mb දක්වා එකතු කරන ලද අතර, එය සමස්ත මානව ජෙනෝමයෙන් 13.2%ක් අත්පත් කරගෙන ඇත.SVs සාමාන්‍යයෙන් පුද්ගලයෙකුට 23.0 Mb (ආසන්න වශයෙන් 0.8%) ජෙනෝමයට බලපෑවේය.(රූපය 3f සහ 3g)
SVs හි ක්‍රියාකාරී, ෆීනෝටයිපිකල් සහ සායනික බලපෑම්
පුරෝකථනය කරන ලද ක්‍රියාකාරීත්වය (pLoF) SVs: pLoF SVs CDS සමඟ අන්තර්ක්‍රියා කරන SV ලෙස අර්ථ දක්වා ඇත, එහිදී කේතීකරණ නියුක්ලියෝටයිඩ මකා හෝ ORF වෙනස් කරන ලදී.ජාන 1,681 ක CDS වලට බලපාන pLoF SVs 1,929 ක් සටහන් කර ඇත.ඒවා තුළ, ජාන 38ක් GO පොහොසත් කිරීමේ විශ්ලේෂණයේ දී “ඉමියුනොග්ලොබුලින් ප්‍රතිග්‍රාහක බන්ධනය” ඉස්මතු කර ඇත.මෙම pLoF SVs පිළිවෙළින් GWAS, OMIM සහ COSMIC මගින් තවදුරටත් සටහන් කරන ලදී.(රූපය 4a සහ 4b)
Phenotypically සහ සායනිකව අදාළ SVs: nanopore දත්ත කට්ටලයේ SV ගණනාවක් ෆීනෝටයිපික් සහ සායනිකව අදාළ බව පෙන්වා දී ඇත.ඇල්ෆා තැලසීමියාව ඇති කරන බව දන්නා 19.3 kb ක දුර්ලභ විෂම DEL එකක් පුද්ගලයන් තිදෙනෙකුගෙන් හඳුනාගෙන ඇති අතර, එය Hemoglobin Subunit Alpha 1 සහ 2 (HBA1 සහ HBA2) ජාන අක්‍රිය විය.Hemoglobin Subunit Beta(HBB) ජාන කේතීකරණය මත තවත් DEL 27.4 kb වෙනත් පුද්ගලයෙකුගෙන් හඳුනා ගන්නා ලදී.මෙම SV බරපතල hemoglobinopathies ඇති කරන බව දැන සිටියේය.(රූපය 4c)
රූපය 4. pLoF SVs phenotypes සහ රෝග සමඟ සම්බන්ධ වේ
Growth Homone Receptor(GHR) හි 3 වන exon හි සම්පූර්ණ කලාපය ආවරණය කරන සමජාතීය වාහක 35 සහ 67 විෂම වාහක 2.4 kb හි පොදු DEL නිරීක්ෂණය කරන ලදී.සමජාතීය වාහකයන් විෂම වාහකයන්ට වඩා සැලකිය යුතු තරම් කෙටි බව සොයා ගන්නා ලදී (p=0.033).(රූපය 4d)
තවද, මෙම SVs කලාපීය කණ්ඩායම් දෙකක් අතර ජනගහන පරිණාමීය අධ්‍යයනයන් සඳහා සකසන ලදී: උතුරු සහ දකුණු චීනය.සැලකිය යුතු අවකල්‍ය SVs Chr 1, 2, 3, 6,10,12,14 සහ 19 යන දිනවල බෙදා හැර ඇති බව සොයා ගන්නා ලද අතර, ඒවා තුළ ඉහළම ඒවා IGH, MHC වැනි ප්‍රතිශක්තිකරණ කලාප සමඟ සම්බන්ධ වී ඇත. එය අනුමාන කිරීම සාධාරණ ය. මෙම SVs වල වෙනස්කම් ජානමය ප්ලාවිතය සහ චීනයේ උප-ජනගහනය සඳහා විවිධ පරිසරයන්ට දිගු කාලීනව නිරාවරණය වීම හේතුවෙන් විය හැක.
යොමුව
Wu, Zhikun, et al."චීන ජනගහනයේ ව්‍යුහාත්මක ප්‍රභේද සහ ෆීනෝටයිප්, රෝග සහ ජනගහන අනුවර්තනය කෙරෙහි ඒවායේ බලපෑම."bioRxiv(2021).
පුවත් සහ විශේෂ අවස්ථා Biomarker Technologies සමඟ නවතම සාර්ථක සිද්ධීන් බෙදාගැනීම, නව විද්‍යාත්මක ජයග්රහණ මෙන්ම අධ්‍යයනයේදී යොදාගත් ප්‍රමුඛ තාක්ෂණික ක්‍රම ග්‍රහණය කර ගැනීම අරමුණු කරයි.
පසු කාලය: ජනවාරි-06-2022