Hair follicle gene expression profiling in the SubPopulations and InteRmediate Outcome Measures in COPD Study (SPIROMICS)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transcriptomic analysis is common in large cohort studies but is generally restricted to cells in blood, which limits inferences about organs of interest, and direct organ sampling is mostly infeasible in large cohorts. New techniques for RNA-seq from noninvasive biosamples may provide the opportunity to profile transcriptomes of additional tissues for more organ-relevant insights at scale. We investigated the feasibility and utility of hair follicle gene expression profiling in a multi-center study of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). METHODS: Bulk RNA-seq was performed on hair follicles collected in the SubPopulations and InteRmediate Outcome Measures in COPD Study (SPIROMICS), a multi-center longitudinal study of COPD (n = 97). The resulting hair follicle gene expression data were characterized and compared both to gene expression in whole blood and bronchial epithelium previously measured in SPIROMICS and to Genotype-Tissue Expression (GTEx) project tissue gene expression by principal component analysis and single-sample gene enrichment analysis, used to estimate hair follicle cell type proportions, and tested for association with disease-relevant lung phenotypes. eQTL discovery was also performed and colocalization with a genome-wide association study for lung function was tested. RESULTS: Hair follicles reliably produced transcriptomic data of sufficient quality and number for cell type composition, which revealed mostly epithelial and fibroblast cells. Comparison to other tissues previously profiled in SPIROMICS and GTEx project demonstrated transcriptomes from hair follicles were much more similar to those from lung parenchyma than blood. Combining these data with rich clinical, imaging, and genomic profiling in SPIROMICS, we found that they provided an attractive approach for discovery of associations with complex lung phenotypes, particularly of the airways. Finally, we investigated hair follicle genetic architecture through expression quantitative trait locus (eQTL) discovery and demonstrated better colocalization with lung-related genetic associations than blood. CONCLUSION: Here, we demonstrated that RNA-seq applied to hair follicle transcriptomic profiling can be scaled up successfully in a multi-center study to yield inferences not available from blood transcriptomics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».