Systematic analysis of functional 3’ UTR genetic variants and their relevance to Alzheimer’s Disease

功能性 3™ UTR 遗传变异及其与阿尔茨海默病的相关性的系统分析

基本信息

  • 批准号:
    10563224
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 55.13万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-02-15 至 2026-11-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Project Summary The goal of this project is to identify and characterize functional 3’ UTR genetic variants that alter post-transcriptional regulation of mRNA abundance, with a focus on variants relevant to Alzheimer’s disease (AD). Recently, an increasing number of genetic variants have been cataloged that confer risks to human diseases, including AD. However, it remains a great challenge to identify causal variants and elucidate their potential function relevant to disease pathogenesis and progression. Compared to the progress in pinpointing genetic variants that alter transcriptional regulation or protein-coding sequences, how genetic variants may affect post-transcriptional processes is poorly understood. Many of the newly identified AD-associated variants reside in non-coding regions, such as introns and 3’ UTRs, that may confer regulatory function to the related gene, especially at the level of post-transcriptional regulation. In particular, the 3’ UTRs of human genes are enriched with many cis-regulatory elements recognized by trans-factors, such as RNA-binding proteins (RBPs). Together, these cis-elements and trans-factors dictate many aspects of the mRNA that affect the final expression of a gene. mRNA abundance of a number of well-known AD-relevant genes are regulated by RBPs or microRNAs bound to their 3’ UTRs. Genetic variants that affect these regulatory mechanisms will lead to abnormal mRNA expression, thus significantly altering related functional pathways. In this project, we will leverage the large collection of public data sets on RBP-RNA interaction profiling, RNA-seq and genotyping data collected from AD and control subjects, and our in-house data generation. We will develop and apply novel methodologies to make full use of these data sets, complemented by further bioinformatic prediction and high-throughput experimental testing, to pinpoint 3’ UTR genetic variants that alter mRNA abundance in AD. This work will allow a previously unattained level of understanding of genetic variants in post-transcriptional regulation and provide new means to tackle the imperative task of functional interpretation of genetic variants in AD.
项目概要 该项目的目标是识别和表征功能性 3' UTR 遗传变异,这些变异改变了 mRNA丰度的转录后调控,重点关注与相关的变异 最近,越来越多的遗传变异被发现。 然而,它对人类疾病(包括 AD)的风险仍然很大。 识别因果变异并阐明其与疾病相关的潜在功能的挑战 与确定遗传变异的进展相比。 改变转录调控或蛋白质编码序列,遗传变异如何影响 许多新发现的与 AD 相关的转录后过程尚不清楚。 变异体位于非编码区域,例如内含子和 3'UTR,可能会赋予监管 相关基因的功能,特别是在转录后调控水平。 人类基因的 3' UTR 富含许多被 反式因子,例如 RNA 结合蛋白 (RBP),这些顺式元件和 反式因子决定了影响基因最终表达的 mRNA 的许多方面。 许多众所周知的 AD 相关基因的丰度受到 RBP 或 microRNA 的调节 与它们的 3' UTR 结合,影响这些调节机制的基因变异将导致 mRNA 表达异常,从而显着改变相关功能途径。 项目中,我们将利用 RBP-RNA 相互作用分析的大量公共数据集, 从 AD 和对照受试者收集的 RNA-seq 和基因分型数据以及我们的内部数据 我们将开发和应用新的方法来充分利用这些数据集, 辅之以进一步的生物信息预测和高通量实验测试, 查明改变 AD 中 mRNA 丰度的 3’UTR 遗传变异。 对转录后调控中遗传变异的理解达到了前所未有的水平 并提供新的方法来解决遗传功能解释的迫切任务 公元后的变体

项目成果

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功能性 3™ UTR 遗传变异及其与阿尔茨海默病的相关性的系统分析
  • 批准号:
    10344561
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 55.13万
  • 项目类别:
Exploiting public genomic and transcriptomic data to uncover cancer-RNA editing relationships
利用公共基因组和转录组数据揭示癌症-RNA 编辑关系
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    10453867
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 55.13万
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    2022
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    2022
  • 资助金额:
    $ 55.13万
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  • 批准号:
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    2021
  • 资助金额:
    $ 55.13万
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    10748600
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 55.13万
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    2020
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    $ 55.13万
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    10521265
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    2020
  • 资助金额:
    $ 55.13万
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    9370754
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 55.13万
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    10211993
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    2017
  • 资助金额:
    $ 55.13万
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  • 资助金额:
    $ 55.13万
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    10725416
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 55.13万
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  • 批准号:
    10739502
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 55.13万
  • 项目类别:
Genetic and pharmacologic elimination of myotonia from myotonic dystrophy type 1
通过遗传和药物消除 1 型强直性肌营养不良引起的肌强直
  • 批准号:
    10750357
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 55.13万
  • 项目类别:
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  • 批准号:
    10678195
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 55.13万
  • 项目类别:
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