基于全基因组关联数据的人类遗传相互作用网络的构建与功能分析
分子网络
2015-03-17 v1 基因组学
摘要
遗传相互作用衡量不同基因如何共同作用于一个表型，并能揭示遗传扰动下通路间的功能补偿和缓冲。最近，针对遗传相互作用的全基因组筛选揭示了遗传相互作用网络，这些网络无论是单独分析还是与其他功能基因组数据集整合，都能提供新的见解。对于人类等高等真核生物，上述反向遗传学方法并不直接，因为高等真核生物感兴趣的表型难以在基于细胞的检测中研究。我们提出了一个通用框架，用于从用于复杂疾病病例-对照研究的全基因组单核苷酸多态性数据中构建和分析人类遗传相互作用网络。具体而言，该方法包含三个主要步骤：(1) 估计SNP-SNP遗传相互作用，(2) 识别连锁不平衡区块并将SNP-SNP相互作用映射为区块-区块相互作用，以及(3) 对LD区块进行功能映射。我们对论文中使用的六个数据集分别进行了两组功能分析，并证明：(i) 构建的遗传相互作用网络得到了来自独立生物学数据库的功能证据支持，(ii) 该网络可用于发现与疾病表型联合关联的补偿性基因模块对（通路间模型）。所提出的框架应能提供超越现有方法的新的见解，现有方法要么忽略SNP之间的相互作用，要么分别建模不同的SNP-SNP对及其遗传相互作用。此外，我们的研究提供了证据，表明基于酵母等模式生物反向遗传学的遗传相互作用网络的某些核心特性，也存在于人类群体自然变异所揭示的遗传相互作用中。
引用
@article{arxiv.1101.3343,
title = {Construction and Functional Analysis of Human Genetic Interaction Networks with Genome-wide Association Data},
author = {Gang Fang and Wen Wang and Vanja Paunic and Benjamin Oately and Majda Haznadar and Michael Steinbach and Brian Van Ness and Chad L. Myers and Vipin Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1101.3343},
year = {2015}
}