Полногеномный анализ ассоциаций вариаций копийности в контексте стабильности генома

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Классические методы поиска генетических вариантов, ассоциированных с теми или иными фенотипическими признаками, обычно сводятся к анализу однонуклеотидных замен. Вариации копийности и, шире, структурные варианты могут предоставить гораздо больший объем информации в силу масштабности вносимых ими изменений. Однако их использование в анализе полногеномных ассоциаций затруднено недостаточной точностью их локализации в геноме. Тем не менее, в отдельных случаях такой анализ возможен и может дать достоверные результаты. Ранее нами был проведен полногеномный поиск ассоциаций однонуклеотидных замен в геноме льна по отношению к фенотипическим признакам, определяющим качество получаемого волокна. В данной работе мы используем новый набор данных, полученный с большим значением покрытия секвенирования, что позволяет предсказать координаты вариаций копийности с большей точностью. В результате анализа получен список из 41 гена-кандидата, ассоциированных с пятью количественными фенотипическими признаками. Разработанная ранее метрика стабильности генома позволила также классифицировать регионы, содержащие вариации копийности на более и менее стабильные. Результаты анализа позволяют предположить, что менее стабильные, и, как следствие, более пластичные области генома более подвержены изменениям, связанным с изученными фенотипическими признаками.

Об авторах

М. А Дук

Санкт-Петербургскии? государственный университет

Санкт-Петербург, Россия

А. А Канапин

Санкт-Петербургскии? государственный университет

Санкт-Петербург, Россия

Т. А Рожмина

Институт льна - обособленное подразделение Федерального научного центра лубяных культур

Торжок Тверской области, Россия

А. А Самсонова

Санкт-Петербургскии? государственный университет

Email: a.samsonova@spbu.ru
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. S. V. Nuzhdin, M. L. Friesen, and L. M. McIntyre, Trends Genet., 28, 421 (2012).
  2. P. K. Gupta, P. L. Kulwal, and V. Jaiswal, Adv. Genet., 104, 75 (2019).
  3. T. A. Manolio, et al., Nature, 461, 747 (2009).
  4. E. E. Eichler, et al., Nat. Rev. Genet., 11, 446 (2010).
  5. P. H. Sudmant, et al., Nature, 526, 75 (2015).
  6. T. H. Shaikh, Curr Genetic Med. Reports, 5, 183 (2017).
  7. A. Zmienko, et al., Plant Cell, 32, 1797 (2020).
  8. A. Dolatabadian, D. A. Patel, D. Edwards, and J. Batley, Theor. Appl. Genet., 130, 2479 (2017).
  9. C. Goudenhooft, A. Bourmaud, and C. Baley, Front. Plant Sci., 10, 411 (2019).
  10. C. Goudenhooft, A. Bourmaud, and C. Baley, Industrial Crops & Products, 97, 56 (2017).
  11. E. J. Mellerowicz and T. A. Gorshkova, J. Exp. Bot., 63, 551 (2012).
  12. M. J. Roach, et al., Plant Physiol., 156, 1351 (2011).
  13. T. Gorshkova, et al., Sci. Rep.-UK, 8, 14570 (2018).
  14. T. Rozhmina, M. Bankin, A. Samsonova, et al., Data Brief, 37, 107224 (2021).
  15. М. А. Дук, А. А. Канапин, А. А. Самсонова и др., Биофизика, 67, 234 (2022).
  16. A. Abyzov, A. E. Urban, M. Snyder, and M. Gerstein, Genome Res., 21, 974 (2011).
  17. J. Wang and Z. Zhang, Genom Proteom Bioinform., 19, 629-640 (2021).
  18. F. M. You and S. Cloutier, Methods Protoc., 3 (2020). doi: 10.3390/mps3020028
  19. A. Kanapin, et al., Mol. Plant Microbe Interact., 33, 1112 (2020).
  20. A. Kanapin, et al., Int. J. Mol. Sci., 23, 14536 (2022).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».