CNV 어디까지 알아보고 오셨나요?

오늘도 UK Biobank 자료를 활용한 자료를 가져와봤습니다.

제목은 Protein-altering variants at copy number-variable regions influence diverse human phenotypes이고, CNV에 대한 내용인데, 24년도 갱장히 따끈따끈합니다.  :)

doi는 10.1038/s41588-024-01684-z 입니다.

최근에는 clova-x만 활용했는데, 자주 사용하다 보니 clova-x도 개조식으로 설명하는 행태가 보여서 gemini를 다시 사용해봤습니다. 그랬더니 gemini가 좀 서술식으로 설명을 해주더라구요. 

다음은 clova-X와 gemini에게 논문 내용 설명해줘라고 요청한 결과 입니다.

gemini

Hujoel et al.는 UK Biobank (UKB)를 통해 발견된 새로운 유전자-형질 관계를 연구한 논문을 발표했습니다. 그들은 100bp 해상도로 단백질을 변형시키는 CNV를 감지하기 위한 새로운 유형의 접근 방식을 사용했습니다. 이 접근 방식은 이전 방법보다 더 많은 CNV를 감지할 수 있게 해주었습니다.

연구진은 CNV가 키, 혈압, 제2형 당뇨병 위험 및 크로노타입과 같은 다양한 특성에 관련되어 있음을 발견했습니다. 또한, 신속하게 진화하는 유전자군 내의 CNV가 이러한 특성에 대한 변이의 가장 큰 기여를 한다고 발견했습니다.

연구의 가장 흥미로운 발견 중 하나는 RGL3 유전자의 엑손 6 일부를 삭제하는 저빈도 삭제가 혈압을 낮추는 것과 관련이 있다는 것입니다. 이 삭제는 공통적인 RGL3 돌연변이보다 혈압에 더 큰 영향을 미쳤습니다. 삭제는 또한 혈청 칼슘 수치 감소와 관련이 있었습니다.

저자들은 이러한 발견이 지금까지 대규모 분석에서 벗어났던 유전적 변이로부터 새로운 유전적 통찰력을 제공할 수 있는 잠재력을 보여준다고 결론지었습니다.

연구의 구체적인 발견은 다음과 같습니다.

* 연구진은 UKB의 전장 유전체 시퀀싱 데이터에서 개인당 평균 93.4개의 CNV를 발견했습니다. 이는 최근 UKB WES의 중간 릴리스 분석에 비해 두 배 증가한 수치입니다.

* 대부분의 삭제와 대략 절반의 중복은 최대 한 개의 엑손을 영향을 미쳤습니다.

* 가장 영향력 있는 변이는 드문 경우였습니다. 18,651개의 유전자 중에서 전체 유전자 중복과 LOF를 일으킬 것으로 예측되는 CNV는 각각 중간 8개와 11개에서 발견되었습니다.

* RGL3 유전자의 엑손 6 일부를 삭제하는 저빈도 삭제가 혈압을 낮추는 것과 관련이 있었습니다. 삭제는 또한 혈청 칼슘 수치 감소와 관련이 있었습니다.

* 연구진은 일반적인 CNV를 감지하기 위한 새로운 접근 방식을 개발했습니다. 이 접근 방식은 41,042개의 유전적 영역에서 일반적인 CNV를 감지했습니다. 이러한 일반적으로 CNV 변이가 있는 영역은 11%의 상염색체 유전자의 코딩 엑손과 겹쳤습니다.

저자들은 이러한 발견이 인간 질병의 유전적 기초에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있다고 제안합니다.

이 연구의 결과는 다음과 같습니다.

* CNV는 키, 혈압, 제2형 당뇨병 위험 및 크로노타입과 같은 다양한 특성에 관련되어 있습니다.

* 신속하게 진화하는 유전자군 내의 CNV가 이러한 특성에 대한 변이의 가장 큰 기여를 한다고 연구진은 발견했습니다.

* RGL3 유전자의 엑손 6 일부를 삭제하는 저빈도 삭제가 혈압을 낮추는 것과 관련이 있다는 것이 연구의 가장 흥미로운 발견 중 하나입니다.

이러한 발견은 이전에 알려지지 않은 유전적 요인이 인간의 건강과 질병에 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.

clova-x 

본 연구는 CNVs가 인간 유전자 발현과 표현형에 미치는 영향을 조사하였다.

1. CNVs는 인간 유전자 발현에 영향을 미치며, 이는 질병과 관련될 수 있다.

2. CNVs는 단백질 코딩 변이를 유발하며, 이로 인해 다양한 표현형에 영향을 미칠 수 있다.

3. 이번 연구에서는 haplotypeinformed methods를 이용하여 proteinaltering CNVs를 탐지하고 분석하였다.

4. Gene LOF에 대한 proteincoding variation은 인간의 유전적 변이에 대한 새로운 통찰력을 제공한다.

5. CNVs의 영향을 평가하기 위해서는 인간의 유전자형을 분석해야 하며, 이를 위해 SNP 배열과 전체 유전체 시퀀싱 데이터가 필요하다.

6. 이번 연구에서는 negative binomial distributions를 이용하여 model exome sequencing read counts를 model 하였다.

 이 연구의 의의는 다음과 같습니다.

1. 대규모 인구 기반 연구를 통해 CNVs와 질병의 연관성을 확인하였습니다.

2. CNVs와 관련된 유전자와 단백질 코딩 변이를 식별하였습니다.

3. CNVs가 인간 유전자 발현과 표현형에 미치는 영향을 확인하였습니다.

이 연구 결과는 CNVs와 질병의 연관성을 이해하는 데 도움이 되며, 질병 예방 및 치료에 활용될 수 있는 정보를 제공합니다. 또한, 이 연구는 유전체 연구의 발전에 기여하며, 인간 유전자와 질병의 관계를 밝히는 데 중요한 역할을 합니다.

이전에 gemini가 개조식으로 답변을 줘서 clova-x를 사용해봤는데, 이제는 다시 gemini의 답변이 좀 갠춘해 보입니다.

여튼 UK Biobank 접근해서 한번 데이터를 다뤄보고 싶긴합니다.

어떻게 데이터를 모아놓은것이길래 이런 연구도 가능한건지... 

절래절래 (.. )( ..)(.. )( ..) 

출처: @ye._.vely618