Till innehåll på sidan
Till KTH:s startsida

Towards understanding of complex disease etiology using sequence Capture Hi-C (HiCap) and associated high throughput functional assays

Tid: Fr 2020-12-18 kl 10.00

Plats: https://kth-se.zoom.us/j/68351334868?pwd=MDBORVRFbnBEOWd6N3RmeGJWNXJ3QT09, Solna, Sweden (English)

Ämnesområde: Bioteknologi

Respondent: Sailendra Pradhananga , Genteknologi, Science for Life Laboratory, SciLifeLab

Opponent: Professor Benedicte Alexandra Lie, Department of Medical Genetics, University of Oslo

Handledare: Assoc. Prof. Pelin Sahlén, Science for Life Laboratory, SciLifeLab, Genteknologi; Professor Joakim Lundeberg, Science for Life Laboratory, SciLifeLab, Genteknologi

Exportera till kalender

Abstract

Ett mänskligt genom som läggs ut i en rak linje skulle mäta två meter från ena änden till den andra,men i levande celler viks det ihop till en kompakt struktur förvarad i en liten instängd avdelningmed en diameter på två µm. Detta kompakta genom är hierarkiskt organiserat och utförspatiotemporal reglering av genuttryck via promotor- och enhancer-kromatinloopar. Storskaligagenomstudier har dessutom identifierat enhancer-regioner berikade med riskvarianter associerademed komplexa sjukdomar, men att utröna deras bidrag till patologin är fortfarande utmanande.

Denna avhandling beskriver genomtäckande generering och analys av regulatoriska ochfunktionella regioner i celltyper relevanta vid komplexa sjukdomar. High throughputsekvenseringsmetoder, inkluderande helgenom/exomsekvensering, Capture Hi-C (HiCap), RNAsekvensering och ChIP-sekvensering, användes för att skapa en ögonblicksbild av det funktionellaoch genomiska landskapet för celltyper som är relevanta för komplexa sjukdomar.

Artikel I presenterar en teknisk jämförelse av så kallade “variant calls”, genererade med hjälp avtvå olika tekniker för bestämning av den genetiska uppsättningen: helexom- ochhelgenomsekvensering (WGS och WES). Denna jämförelse visar otvivelaktigt att den statistiskastyrkan för enbaspolymorfi från WGS med lågt sekvenseringsdjup är tillräckligt hög ochöverensstämmer väl med vad man erhåller från djupare sekvenserad WES. Artikel II och IIIbeskriver hur man med hjälp av HiCap och andra funktionella analyser kan bestämma vilka genersom påverkas av SNPs tidigare associerade med kardiovaskulära sjukdomar, men som återfinns iicke-kodande regioner av genomet utan självklar gen-tillhörighet.. Resultatet är identifikation avbåde kända och nya biologiska processer relaterade till hjärt- och kärlpatologi. Slutligen beskriverartikel IV en metod för att kombinera data från helgenomsekvensering och Capture Hi-C för attidentifiera sällsynta varianter i hypotetiska enhancer-regioner i celler från en patient med medfötthjärtfel. Den erhållna datan används även för att avslöja och kategorisera flertalet processer ochgener med trolig påverkan för den patologiska statusen.

Sammanfattningsvis påvisar denna avhandling att Capture Hi-C i kombination med highthroughput-sekvenseringsmetoder kan förbättra vår förståelse gällande etiologin bakom komplexasjukdomar. Vi tror att den mekanistiska förståelsen av komplexa sjukdomar kommer att möjliggöra effektiv intervention med hjälp av läkemedel som är inriktade på just dessa identifieraderegulatoriska processer.

urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-286086