Santesteban Azanza, Regina Sanz Remón, Joaquín Bruscolini, Pierpaolo 2020 2020 En este trabajo, se propone una metodología para inferir redes causales de regulación<br />genética a partir de datos transcriptómicos de RNA-seq, combinados con datos<br />genéticos recolectados en los mismos individuos.<br />Para la implementación de dicha metodología, se estudian e integran tres tipos de<br />análisis distintos que se aplican normalmente de manera independiente: 1. la<br />caracterización de redes de coexpresión, 2. el mapado de EQTLs y 3. la randomización<br />mendeliana. Partiendo de relaciones simétricas de coexpresión entre genes (1), se<br />pretende usar los efectos genéticos independientes que ambos genes sufren,<br />asociados a la presencia de variantes genéticas en sus vecindades (cis-eQTLs, 2) para<br />discernir la direccionalidad de la eventual relación causal existente entre los genes<br />coexpresados. Este último paso se lleva a cabo aplicando randomización mendeliana<br />(3). De este modo, se pretende caracterizar qué fracción de los niveles de correlación<br />encontrados entre diversos pares de genes es explicado por efectos genéticos sobre<br />cada uno de los genes que participan en la interacción, o dicho de otro modo, cuál es la componente de dichas correlaciones que puede rastrearse a un efecto genético (i.e. es<br />heredable). Para ello se analizarán, a modo de ejemplo, datos transcriptómicos correspondientes a macrófagos humanos, extraídos de un panel de 90 donantes voluntarios, cuyos genotipos fueron caracterizados independientemente en el contexto de un proyecto<br />de investigación en curso en el que participan los tutores de este TFG.<br />A nivel formativo, este TFG tiene como principal objetivo la exposición de las principales metodologías experimentales en genómica<br />contemporánea, especialmente transcriptómica y caracterización genotípica de<br />variantes genéticas, así como la exploración de herramientas computacionales de<br />amplia implantación en el campo, combinadas alrededor del pipeline analítico<br />descrito.<br /><br />