将剪接异构体表达整合进基因组尺度模型以刻画乳腺癌代谢
基因组学
2018-09-25 v1
摘要
动机：尽管基因常被视为细胞命运和生理的主要决定因素，但仅凭基因无法预测细胞表型。在基因表达过程中，由于可变剪接，95% 的人类基因可编码多种蛋白质。虽然一个基因的大多数剪接变体具有相同的功能，但某些关键基因内的变体可能具有显著不同的作用。为弥合基因型与表型之间的差距，已构建了条件和组织特异性的代谢模型。然而，当前的代谢模型仅包含基因水平的信息。因此，正如科学界最近所承认的，剪接异构体表达水平变化改变代谢结果的常见情况无法被建模。结果：我们在此提出 GEMsplice，这是首个将剪接异构体表达数据整合进基因组尺度代谢模型的方法。利用 GEMsplice，我们充分利用 RNA-Seq 定量表达谱，首次预测了 1455 名患有 31 种不同乳腺癌类型的患者的代谢中剪接异构体水平变化的影响。我们通过生成关于代谢通路的癌症与正常预测，并与基因水平方法和关于受乳腺癌影响通路的现有文献进行比较，验证了 GEMsplice。GEMsplice 可在 https://github.com/GEMsplice/GEMsplice_code 免费用于学术用途。与最先进的方法相比，我们预期 GEMsplice 将首次实现具有剪接异构体分辨率的转录水平计算分析。
引用
@article{arxiv.1809.08289,
title = {Integrating splice-isoform expression into genome-scale models characterizes breast cancer metabolism},
author = {Claudio Angione},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.08289},
year = {2018}
}