Sanz Remón

Joaquín

Bruscolini

Pierpaolo

2020

En este trabajo, se propone una metodología para inferir redes causales de regulación genética a partir de datos transcriptómicos de RNA-seq, combinados con datos genéticos recolectados en los mismos individuos. Para la implementación de dicha metodología, se estudian e integran tres tipos de análisis distintos que se aplican normalmente de manera independiente: 1. la caracterización de redes de coexpresión, 2. el mapado de EQTLs y 3. la randomización mendeliana. Partiendo de relaciones simétricas de coexpresión entre genes (1), se pretende usar los efectos genéticos independientes que ambos genes sufren, asociados a la presencia de variantes genéticas en sus vecindades (cis-eQTLs, 2) para discernir la direccionalidad de la eventual relación causal existente entre los genes coexpresados. Este último paso se lleva a cabo aplicando randomización mendeliana (3). De este modo, se pretende caracterizar qué fracción de los niveles de correlación encontrados entre diversos pares de genes es explicado por efectos genéticos sobre 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 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 de investigación en curso en el que participan los tutores de este TFG. A nivel formativo, este TFG tiene como principal objetivo la exposición de las principales metodologías experimentales en genómica contemporánea, especialmente transcriptómica y caracterización genotípica de variantes genéticas, así como la exploración de herramientas computacionales de amplia implantación en el campo, combinadas alrededor del pipeline analítico descrito.

TAZ