NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Transkriptom ve proteom çapında ilişki çalışmaları (TWAS/PWAS), genetik olarak düzenlenmiş ekspresyonu hastalık riskini modüle eden genler ve proteinlere öncelik vermede başarılı olduklarını kanıtladı, ancak potansiyel eş ifade ve etkileşim etkilerini göz ardı ediyorlar. Bu sınırlamayı ele almak için, genetik olarak düzenlenmiş eş-ifadesi karmaşık özelliklerle ilişkili olan gen çiftlerini veya proteinleri tanımlayabilecek eş-ifadeli ilişki çalışmasını (COWAS) tanıtıyoruz. COWAS ilk olarak genetik varyasyondan ekspresyon ve eş ekspresyonu tahmin etmek için modelleri eğitir ve daha sonra her bir maruziyetten doğrudan etkileri hesaba katarken, dolaylı eş ifade ile ilgi özelliği arasındaki ilişkiyi test eder. Yöntemimizi UK Biobank'tan plazma proteomik konsantrasyonlarına uyguladık, kolesterol seviyeleri, Alzheimer hastalığı ve Parkinson hastalığı ile ilişkili düzinelerce etkileşimli protein çiftini tanımladık. Özellikle, sonuçlarımız, proteinler arasındaki ortak ifadenin, her iki proteinin de kendi başına düşünüldüğünde özelliği etkilediği tespit edilmese bile karmaşık özellikleri etkileyebileceğini göstermektedir. Ayrıca, COWAS'ın doğrudan ve etkileşim etkilerini ayırmaya nasıl yardımcı olabileceğini, hastalık sonuçları üzerinde genetik etkilere aracılık eden moleküler ağların daha zengin bir resmini sağladığını da gösteriyoruz.
Özgün kaynak özetini okuyun
Transcriptome- and proteome-wide association studies (TWAS/PWAS) have proven successful in prioritizing genes and proteins whose genetically regulated expression modulates disease risk, but they ignore potential co-expression and interaction effects. To address this limitation, we introduce the co-expressionwide association study (COWAS) method, which can identify pairs of genes or proteins whose genetically regulated co-expression is associated with complex traits. COWAS first trains models to predict expression and co-expression from genetic variation, and then tests for association between imputed co-expression and the trait of interest while also accounting for direct effects from each exposure. We applied our method to plasma proteomic concentrations from the UK Biobank, identifying dozens of interacting protein pairs associated with cholesterol levels, Alzheimer’s disease, and Parkinson’s disease. Notably, our results demonstrate that co-expression between proteins may affect complex traits even if neither protein is detected to influence the trait when considered on its own. We also show how COWAS can help to disentangle direct and interaction effects, providing a richer picture of the molecular networks that mediate genetic effects on disease outcomes.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.