Busca avançada
Ano de início
Entree

Um método estatístico para detecção de variação no número de cópias usando dados de sequenciamento de nova geração

Processo: 19/12333-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2020
Vigência (Término): 30 de junho de 2021
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Genética - Genética Humana e Médica
Pesquisador responsável:Iscia Teresinha Lopes Cendes
Beneficiário:Barbara Henning Silva
Supervisor no Exterior: Heather Christy Mefford
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Washington, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:16/19484-6 - Análise proteômica quantitativa de tecido neuronal obtido de pacientes e modelos animais de epilepsia, BP.PD
Assunto(s):Sequenciamento de nova geração   Epilepsia   Biologia computacional

Resumo

Epilepsia é um termo que engloba um grupo de doenças caracterizadas por convulsões recorrentes, sendo uma das condições neurológicas mais comuns. Acredita­-se que fatores genéticos são a causa da grande maioria dos casos de epilepsia. Variações no número de cópias (CNV, do inglês copy number variation) são definidas como deleção ou duplicações de trechos de DNA e a identificação dessas variações tem contribuído significativamente para a elucidação da etiologia em muitos pacientes com epilepsia. Tradicionalmente, CNVs tem sido detectadas a partir de dados de experimentos de SNP (do inglês, single nucleotide polymorphism) arranjo. Entretanto, sequenciamento de nova geração (NGS, do inglês next­-generation sequencing) tem se tornado uma estratégia popular para genotipagem. Com isso, é desejável utilizar esses dados de sequenciamento também para a detecção de CNVs. Muitos métodos tem sido propostos para a detecção de CNVs a partir de dados de NGS, cada um desses métodos tem suas vantagens e limitações. Apesar de ter havido grande progresso, nenhum dos métodos disponíveis atualmente é capaz de detectar as CNVs de modo satisfatoriamente abrangente. O objetivo principal desse projeto é desenvolver um método estatístico para detecção de CNV a partir de dados de sequenciamento de exoma completo (WES, do inglês whole exome sequencing) e de painel de sequenciamento, usando a deteção de CNVs a partir de experimentos de SNP arranjo como padrão­ ouro. Especificamente, nós iremos propor estimadores para as estatísticas LRR (do inglês, log R-­ratio) e BAF (do inglês, B-­allele frequency), adaptados para dados gerados através de experimentos de WES/Painel genético desenhados especificamente para doenças neurológicas, para obter as chamadas de CNVs. Nós já geramos dados para um grande grupo de indivíduos usando diferentes configurações de plataformas: a) SNP arranjo e painel de sequenciamento; ou b) SNP arranjo e WES. Nesse projeto, propomos usar esses dados combinados para ajustar um modelo para chamadas de CNV usando dados de WES/Painel genético. Iremos concentrar nosso esforço na população brasileira, uma população mista comumente sub­representada em estudos genômicos. Essa é a população sobre a qual nós geramos os dados supracitados, e essa abordagem nos permitirá investigar a associação entre eventos de número de cópias e fatores populacionais específicos.