مکمل جینوم کی تلاش
چینی آبادی میں ساخت کی مختلف حالتیں اور فینوٹائپس، بیماریوں اور آبادی کے موافقت پر ان کے اثرات
نانوپور |PacBio |مکمل جینوم کی دوبارہ ترتیب |ساختی تغیر کالنگ
اس مطالعہ میں، Nanopore PromethION کی ترتیب بائیو مارکر ٹیکنالوجیز نے فراہم کی تھی۔
جھلکیاں
اس مطالعے میں، انسانی جینوم میں ساختی تغیرات (SVs) کا ایک مجموعی منظرنامہ Nanopore PromethION پلیٹ فارم پر طویل پڑھنے والی ترتیب کی مدد سے سامنے آیا، جو فینوٹائپس، بیماریوں اور ارتقاء میں SVs کی سمجھ کو گہرا کرتا ہے۔
تجرباتی نمونہ
نمونے: 68 فینوٹائپک اور طبی پیمائش کے ساتھ 405 غیر متعلقہ چینی افراد (206 مرد اور 199 خواتین) کے پیریفرل بلڈ لیوکوائٹس۔تمام افراد میں سے 124 افراد کے آبائی علاقے شمال کے صوبے تھے، 198 افراد میں سے جنوبی، 53 جنوب مغربی اور 30 کے بارے میں معلوم نہیں تھا۔
ترتیب کی حکمت عملی: نانوپور 1D ریڈز اور PacBio HiFi ریڈز کے ساتھ مکمل جینوم لانگ ریڈ سیکوینسنگ (LRS)۔
ترتیب دینے والا پلیٹ فارم: نانو پور پرومیتھیون؛PacBio سیکوئل II
ساخت کی تبدیلی کالنگ
شکل 1. SV کالنگ اور فلٹرنگ کا ورک فلو
اہم کامیابیاں
ساخت کی مختلف حالتوں کی دریافت اور توثیق
نینو پور ڈیٹسیٹ: PromethION سیکوینسنگ پلیٹ فارم پر مجموعی طور پر 20.7 Tb کلین ریڈز جنریٹ کیے گئے، فی نمونہ اوسطاً 51 Gb ڈیٹا حاصل کرتے ہوئے، تقریباً۔گہرائی میں 17 گنا۔
حوالہ جینوم الائنمنٹ (GRCh38): 94.1% کی اوسط میپنگ کی شرح حاصل کی گئی۔اوسط غلطی کی شرح (12.6%) پہلے کے بینچ مارکنگ اسٹڈی (12.6%) سے ملتی جلتی تھی (شکل 2b اور 2c)
ساخت میں تغیر (SV) کالنگ: اس مطالعہ میں SV کال کرنے والوں میں Sniffles، NanoVar اور NanoSV شامل تھے۔اعلی اعتماد والے SVs کی تعریف کم از کم دو کال کرنے والوں کے ذریعہ شناخت کردہ SVs کے طور پر کی گئی تھی اور گہرائی، لمبائی اور علاقے پر فلٹریشن پاس کیے گئے تھے۔
ہر نمونے میں اوسطاً 18,489 (15,439 سے 22,505 تک) اعلیٰ اعتماد والے SVs کی نشاندہی کی گئی۔(شکل 2d، 2e اور 2f)
شکل 2. نانوپور ڈیٹاسیٹ کے ذریعہ شناخت شدہ SVs کا مجموعی منظر
PacBio کے ذریعے توثیق: ایک نمونے (HG002، بچے) میں شناخت شدہ SVs کی توثیق PacBio HiFi ڈیٹاسیٹ کے ذریعے کی گئی۔مجموعی طور پر جھوٹی دریافت کی شرح (FDR) 3.2% تھی، جو نانوپور ریڈز کے ذریعہ نسبتاً قابل اعتماد SV شناخت کو ظاہر کرتی ہے۔
غیر فالتو SVs اور جینومک خصوصیات
غیر فالتو SVs: تمام نمونوں میں SVs کو ملا کر 132,312 غیر فالتو SVs کا ایک سیٹ حاصل کیا گیا، جس میں 67,405 DELs، 60,182 INSs، 3,956 DUPs اور 769 INVs شامل ہیں۔(شکل 3a)
موجودہ SV ڈیٹاسیٹ کے ساتھ موازنہ: اس ڈیٹاسیٹ کا موازنہ شائع شدہ TGS یا NGS ڈیٹاسیٹ سے کیا گیا۔مقابلے میں چار ڈیٹاسیٹس کے اندر، LRS15، جو کہ لانگ ریڈ سیکوینسنگ پلیٹ فارم (PacBio) کا واحد ڈیٹاسیٹ بھی ہے، اس ڈیٹاسیٹ کے ساتھ سب سے بڑے اوورلیپس کا اشتراک کیا ہے۔مزید یہ کہ، اس ڈیٹاسیٹ میں 53.3% (70,471) SVs پہلی بار رپورٹ ہوئے ہیں۔ہر SV قسم کو دیکھ کر، طویل پڑھے جانے والے سیکوینسنگ ڈیٹاسیٹ کے ساتھ بازیافت شدہ INSs کی تعداد باقی شارٹ ریڈ والے سے بہت زیادہ تھی، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ INSs کا پتہ لگانے میں طویل پڑھنے والی ترتیب خاص طور پر کارگر ہے۔(شکل 3b اور 3c)
شکل 3. ہر SV قسم کے لیے غیر فالتو SVs کی خصوصیات
جینومک خصوصیات: SVs کی تعداد کروموسوم کی لمبائی کے ساتھ نمایاں طور پر منسلک پائی گئی۔جینز کی تقسیم، تکرار، ڈی ای ایل (سبز)، آئی این ایس (نیلے)، ڈی یو پی (پیلا) اور INV (نارنجی) کو سرکوس ڈایاگرام پر دکھایا گیا تھا، جہاں کروموسوم بازوؤں کے اختتام پر SV میں عمومی اضافہ دیکھا گیا تھا۔(شکل 3d اور 3e)
SVs کی لمبائی: INSs اور DELs کی لمبائی DUPs اور INVs کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم پائی گئی، جو PacBio HiFi ڈیٹاسیٹ کے ذریعے شناخت کیے گئے لوگوں سے متفق ہیں۔تمام شناخت شدہ SVs کی لمبائی 395.6 Mb تک شامل کی گئی، جس نے پورے انسانی جینوم کے 13.2% پر قبضہ کیا۔SVs نے اوسطاً فی فرد 23.0 Mb (تقریباً 0.8%) جینوم کو متاثر کیا۔(شکل 3f اور 3g)
SVs کے فنکشنل، فینوٹائپیکل اور طبی اثرات
فنکشن (pLoF) SVs کے نقصان کی پیش گوئی: pLoF SVs کی تعریف SVs کے ساتھ CDS کے ساتھ کی گئی تھی، جہاں کوڈنگ نیوکلیوٹائڈز کو حذف کر دیا گیا تھا یا ORFs کو تبدیل کر دیا گیا تھا۔مجموعی طور پر 1,929 pLoF SVs جو 1,681 جینوں کے CDS کو متاثر کرتے ہیں۔ان کے اندر، GO افزودگی کے تجزیہ میں 38 جینوں نے "امیونوگلوبلین ریسیپٹر بائنڈنگ" کو اجاگر کیا۔ان pLoF SVs کو بالترتیب GWAS، OMIM اور COSMIC نے مزید تشریح کی تھی۔(شکل 4a اور 4b)
فینوٹائپیکل اور طبی لحاظ سے متعلقہ SVs: نینو پور ڈیٹاسیٹ میں SV کی ایک بڑی تعداد کو فینوٹائپیکل اور طبی لحاظ سے متعلقہ دکھایا گیا ہے۔19.3 kb کا ایک نایاب heterozygous DEL، جو الفا تھیلیسیمیا کا سبب جانا جاتا ہے، تین افراد میں شناخت کیا گیا، جس نے ہیموگلوبن سبونیٹ الفا 1 اور 2 (HBA1 اور HBA2) کے جین کو غیر فعال کر دیا۔جین کوڈنگ ہیموگلوبن سبونیٹ بیٹا (HBB) پر 27.4 kb کا ایک اور DEL دوسرے فرد میں شناخت کیا گیا۔یہ SV سنگین ہیموگلوبینو پیتھیز کے لیے جانا جاتا تھا۔(شکل 4c)
شکل 4. pLoF SVs جو فینوٹائپس اور بیماریوں سے وابستہ ہیں۔
35 ہوموزائگس اور 67 ہیٹروزائگس کیریئرز میں 2.4 kb کا ایک عام DEL دیکھا گیا، جو گروتھ ہومون ریسیپٹر (GHR) کے تیسرے ایکسون کے مکمل علاقے کا احاطہ کرتا ہے۔ہوموزائگس کیریئرز heterzygous والوں (p = 0.033) سے نمایاں طور پر چھوٹے پائے گئے۔(شکل 4d)
مزید برآں، ان SVs پر دو علاقائی گروپوں: شمالی اور جنوبی چین کے درمیان آبادی کے ارتقائی مطالعات کے لیے کارروائی کی گئی۔1، 2، 3، 6،10،12،14 اور 19 کو نمایاں طور پر تفریق والے SVs کی تقسیم پائی گئی، جس کے اندر، سب سے اوپر والے استثنیٰ والے علاقوں، جیسے کہ IGH، MHC، وغیرہ سے وابستہ تھے۔ یہ قیاس کرنا مناسب ہے کہ ان SVs میں تفریق چین میں ذیلی آبادیوں کے لیے جینیاتی بڑھے ہوئے اور طویل مدتی متنوع ماحول کے سامنے آنے کی وجہ سے ہو سکتی ہے۔
حوالہ
وو، زیکون، وغیرہ۔"چینی آبادی میں ساختی تغیرات اور فینوٹائپس، بیماریوں اور آبادی کے موافقت پر ان کے اثرات۔"bioRxiv(2021)۔
خبریں اور جھلکیاں اس کا مقصد بائیو مارکر ٹیکنالوجیز کے ساتھ تازہ ترین کامیاب کیسز کا اشتراک کرنا، نئی سائنسی کامیابیوں کے ساتھ ساتھ مطالعہ کے دوران استعمال کی جانے والی نمایاں تکنیکوں کو حاصل کرنا ہے۔
پوسٹ ٹائم: جنوری 06-2022