Transcriptome-wide association study
ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમ-વાઇડ એસોસિએશન સ્ટડી (ટીડબલ્યુએએસ) એ એક આનુવંશિક પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ જનીન અભિવ્યક્તિના આનુવંશિક ઘટકો અને લક્ષણના આનુવંશિક ઘટકોની તુલના કરવા માટે કરી શકાય છે કે કેમ તે નક્કી કરવા માટે કે બે ઘટકો વચ્ચે જોડાણ હાજર છે કે કેમ. ટીડબલ્યુએએસ જીનોમ-વાઇડ એસોસિએશન અભ્યાસોને અનુસરીને ઉમેદવાર જનીન વિશ્લેષણમાં ઉમેદવાર કારણભૂત જનીનોની ઓળખ અને પ્રાથમિકતા માટે ઉપયોગી છે. ટીડબલ્યુએએસ ચોક્કસ પેશીના આરએનએ ઉત્પાદનોને જુએ છે અને સંશોધકોને વ્યક્ત કરવામાં આવતા જનીનો તેમજ જનીન અભિવ્યક્તિનું સ્તર જોવાની ક્ષમતા આપે છે, જે પેશીઓના પ્રકાર પ્રમાણે બદલાય છે. ટીડબલ્યુએએસ મૂલ્યવાન અને લવચીક બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ સાધનો છે જે જનીનોની અભિવ્યક્તિઓ અને જટિલ લક્ષણો અને રોગો વચ્ચેના જોડાણને જુએ છે. જનીન અભિવ્યક્તિ અને વ્યક્ત કરેલા લક્ષણ વચ્ચેના જોડાણને જોઈને, આનુવંશિક નિયમનકારી પદ્ધતિઓની ચોક્કસ લક્ષણો અને રોગોના વિકાસમાં તેમની ભૂમિકા માટે તપાસ કરી શકાય છે. ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમ વિશ્લેષણ ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમ એ તમામ આર. એન. એ. ટ્રાન્સક્રિપ્ટનો સરવાળો છે જે જીવતંત્રની અંદર આપેલ કોષ, પેશીઓ અથવા અંગમાં હાજર હોય છે. ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમમાં એમ. આર. એન. એ. બંનેનો સમાવેશ થાય છે, જે કેન્દ્રીય સિદ્ધાંતના મધ્યવર્તી તરીકે કાર્ય કરે છે; તેમજ નોનકોડિંગ આર. એન. એ. જે પ્રોટીન સંશ્લેષણમાં અન્ય ભૂમિકાઓ ભજવી શકે છે. કેન્દ્રીય માન્યતામાં, તે વર્ણવે છે કે કેવી રીતે ડીએનએ અનુલેખન અને અનુવાદ દ્વારા પ્રોટીન બનાવવા માટે સક્ષમ છે. આર. એન. એ. કોષમાં વિવિધ સાંદ્રતામાં હાજર હોય છે, અને કેન્દ્રીય સિદ્ધાંતની બહાર વિવિધ ભૂમિકાઓ ભજવે છે અને લંબાઈ અને કાર્યના આધારે ઓળખી શકાય છે. તે કાર્યાત્મક ઘટકો દ્વારા છે કે જે જનીનોની ટ્રાન્સક્રિપ્શનલ અને ટ્રાન્સલેશનલ પ્રવૃત્તિઓને નિયંત્રિત કરવામાં સક્ષમ છે. ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમ વિશ્લેષણ હાજર તમામ આર. એન. એ. વિશે માહિતી મેળવવા માટે ફાયદાકારક છે અને પેશીઓ વિશિષ્ટ આનુવંશિક પદ્ધતિઓમાં મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરી શકે છે. ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમની પ્રથમ તપાસ 1990ના દાયકામાં માનવ મગજના આંશિક ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમને ઓળખવા માટે કરવામાં આવેલા પ્રયોગમાં કરવામાં આવી હતી. સંશોધકો 609 એમઆરએનએ સિક્વન્સને ઓળખવામાં સક્ષમ હતા. ત્યારથી, નેક્સ્ટ જનરેશન સિક્વન્સિંગ પદ્ધતિઓમાં ઘણી પ્રગતિ કરવામાં આવી છે. આ પદ્ધતિઓમાં પ્રગતિ અને માઇક્રોએરે અને આરએનએ-સેક જેવી નવી તકનીકોને કારણે ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમ્સ હવે નિયમિત રીતે વિકસાવવામાં સક્ષમ છે. બંને પદ્ધતિઓમાં ગણતરી કરેલ ઇમેજિંગ તેમજ ઉચ્ચ વાંચન અને આંકડાકીય વિશ્લેષણની જરૂર પડે છે. એમ. આર. એન. એ. દ્વારા જનીન અભિવ્યક્તિ વિશે માહિતી મેળવીને, ઘણા ઉપયોગો શોધવામાં આવ્યા છે. ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમ વિશ્લેષણ રોગની પ્રક્રિયાઓ તેમજ રોગની પ્રગતિમાં નિયમનકારી તત્વોને ઓળખવામાં ફાયદાકારક સાબિત થયું છે, રોગની પ્રક્રિયાઓની ઓળખ દ્વારા દવાના વિકાસમાં મદદ કરી છે, ઉપચારાત્મક વ્યૂહરચનાઓની સમજ આપે છે અને જનીનોની ઓળખમાં સુધારો કર્યો છે જે જૈવિક અને અજૈવિક બંનેને પ્રતિસાદ આપવા માટે સક્ષમ છે. જિનોમ-વાઇડ એસોસિએશન સ્ટડી, અથવા જીડબલ્યુએએસ, એક આનુવંશિક સાધન છે જે સિંગલ ન્યુક્લિયોટાઇડ પોલીમોર્ફિઝમ્સ અથવા એસએનપીનો ઉપયોગ કરે છે, તે ઓળખવા માટે કે શું કોઈ લક્ષણ અથવા રોગ ચોક્કસ આનુવંશિક પ્રકાર સાથે સંકળાયેલ છે. આપેલ લક્ષણ સાથે ચોક્કસ સ્વરૂપની આવૃત્તિઓ વધુ સામાન્ય રીતે સંકળાયેલી છે કે અપેક્ષા કરતા વધારે છે કે કેમ તેનું નિરીક્ષણ કરીને; લક્ષણ અને સ્વરૂપ વચ્ચે જોડાણ વિકસાવવામાં આવે છે. જો કે, આમાંથી ઘણા સંગઠનો જોડાણ અસંતુલન અને જીનોમના મોટા કદને કારણે સમગ્ર વ્યક્તિમાં વિકસી શકે છે. જીડબલ્યુએએસ સમગ્ર જિનોમમાં માર્કર્સને ઓળખવા માટે મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે, તેમ છતાં એસએનપીનો મોટો હિસ્સો બિન-કોડિંગ એમઆરએનએ પ્રદેશોમાં હાજર હોય છે, અને ઘણામાં અજ્ઞાત કાર્યો હોય છે જે પ્રમાણભૂત પદ્ધતિઓ દ્વારા નક્કી કરવા મુશ્કેલ હોય છે, કારણ કે જિનોમના આ પ્રદેશો દ્વારા કોઈ ઉત્પાદનનું ઉત્પાદન થતું નથી. ટ્રાન્સક્રિપ્શન-વાઇડ એસોસિએશન અભ્યાસો જીડબલ્યુએએસ પરિણામોમાંથી માહિતી લેવા માટે સક્ષમ છે અને આ પરિણામોનો સંદર્ભ ડેટા તરીકે ઉપયોગ કરવામાં સક્ષમ છે, અને પછી જનીનોને ઓળખવામાં અને પ્રાથમિકતા આપવામાં મદદ કરી શકે છે. આ વિશ્લેષણ કરવા માટે, જનીન અભિવ્યક્તિ માટે સંદર્ભ પેનલ મેળવવી જોઈએ, જેમ કે અભિવ્યક્તિ માત્રાત્મક લક્ષણ લોકી (eQTL), જે જનીન અભિવ્યક્તિ નિયમન દર્શાવવામાં મદદ કરે છે. સંદર્ભ પેનલનો ઉપયોગ કરીને, જનીનોની અભિવ્યક્તિ વિવિધતાને સૂચિત કરવા માટે આગાહીયુક્ત મોડેલ બનાવી શકાય છે. ઇમ્પ્યુટેશન એ એવી પ્રક્રિયા છે જેના દ્વારા તમે સંદર્ભ પેનલના આધારે તેમના જિનોમમાં અસ્તિત્વમાં રહેલી વિવિધતા દ્વારા અન્ય સજીવોમાં જનીનોના અભિવ્યક્તિ સ્તરની આગાહી કરી શકો છો. પેશીઓમાં જનીન અભિવ્યક્તિના સ્તરની આગાહી કરીને, પર્યાવરણ અને એપિજેનેટિક અસરો જેવા અન્ય ચલો દૂર કરવામાં આવે છે કારણ કે આ આગાહી સંપૂર્ણપણે હાજર પ્રકાર અને જનીન અભિવ્યક્તિના અપેક્ષિત સ્તર પર આધારિત છે. જો કે, આ જનીન અભિવ્યક્તિની આગાહીઓ સાથે અચોક્કસતા તરફ દોરી શકે છે કારણ કે પર્યાવરણ અને એપિજેનેટિક ફેરફારો બંને જનીન અભિવ્યક્તિનું સ્તર બદલવામાં સક્ષમ છે. સિસ-આનુવંશિક ઘટકો એ ઇક્યુટીએલનું પ્રાથમિક કેન્દ્ર છે કારણ કે આ એવા ઘટકો છે જે જનીનના 1 મેગાબેઝની અંદર હોય છે. તે અભ્યાસમાંથી નોંધપાત્ર એસ. એન. પી. ની જનીન અભિવ્યક્તિની આગાહી કરવા માટે આગાહીયુક્ત મોડેલ પછી જી. ડબલ્યુ. એ. એસ. નમૂનાઓ પર લાગુ કરી શકાય છે. અભિવ્યક્તિનું સ્તર નિર્ધારિત થયા પછી, જનીન-લક્ષણ જોડાણ પરીક્ષણો વ્યક્તિના ફેનોટાઇપ્સ સાથે અનુમાનિત અભિવ્યક્તિ અને જીનોટાઇપ્સના સ્તરને જોડીને કરવામાં આવે છે. અનિવાર્યપણે, ટીડબલ્યુએએસ જીડબલ્યુએએસ પરિણામો લેવા માટે સક્ષમ છે અને લક્ષણ સાથે સંકળાયેલા જનીનોના અભિવ્યક્તિ સ્તરો પર દરેક સ્વરૂપની અસરોની આગાહી કરવામાં સક્ષમ છે, અને તે સમગ્ર જીનોમમાં લક્ષણ સાથે સંકળાયેલા દરેક સ્થાન માટે આ કરવા માટે સક્ષમ છે. પરિણામોનું અર્થઘટન મેનહટન પ્લોટ પર જીડબલ્યુએએસ પરિણામોની જેમ જ કરી શકાય છે. કોઈપણ સ્થાન કે જેને આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર પરિણામો હોવાનું માનવામાં આવે છે તેનું પી મૂલ્ય ઊંચું હશે, અને આ સૂચવે છે કે સ્થાન સંભવિતપણે લક્ષણ અથવા રોગની તપાસ સાથે સંકળાયેલું છે. કોઈપણ આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર પી-મૂલ્યોમાં લોગ પી-મૂલ્ય વધારે હોય છે અને તે બોનફેરોની સુધારણા રેખાથી ઉપર દેખાય છે. મેનહટન પ્લોટને એવું નામ આપવામાં આવ્યું છે કે આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર જનીનો પ્લોટ પર "ગગનચુંબી ઇમારતો" તરીકે દેખાય છે, અને જ્યારે ઘણા જનીનો હોય છે જે લક્ષણ સાથે સંકળાયેલા હોય છે, ત્યારે પ્લોટ મેનહટન સ્કાયલાઇન જેવું લાગે છે. મેનહટનના પ્લોટની છબી જીડબલ્યુએએસ અભ્યાસ માટે હોવા છતાં, ટીડબલ્યુએએસના પરિણામો એ જ રીતે દર્શાવવામાં આવ્યા છે. આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર સ્થાન એવા જનીનો છે જે એસ. એન. પી. સાથે નોંધપાત્ર રીતે સંકળાયેલા છે જેમની અભિવ્યક્તિ લક્ષણ અથવા રસના રોગ સાથે સંબંધિત છે. પ્રિડીએક્સકેન અને ફ્યુઝન બંને ટીડબલ્યુએએસ સોફ્ટવેર છે જેનો ઉપયોગ જનીન-લક્ષણ સંગઠનોની તપાસ કરવા માટે આનુવંશિક અભ્યાસોમાં કરવામાં આવ્યો છે. પ્રેડીએક્સકેન એ એક સારી રીતે વિકસિત ટીડબલ્યુએએસ સોફ્ટવેર છે જે આનુવંશિક રીતે નિયંત્રિત અભિવ્યક્તિનો અંદાજ કાઢવાની અને તપાસ કરવામાં આવી રહેલા ફીનોટાઇપ સાથે જોડાણ નક્કી કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે. તે અવલોકન કરાયેલ જનીન અભિવ્યક્તિ અને સંદર્ભ ડેટાસેટમાંથી મેળવેલા સી. આઈ. એસ.-એસ. એન. પી. ના સ્તરને વજન આપવા માટે દંડાત્મક રીગ્રેસન મોડેલનો ઉપયોગ કરે છે. સોફ્ટવેર પછી જનીન-લક્ષણ જોડાણ પરીક્ષણો કરવા માટે વ્યક્તિગત જીનોટાઇપ ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. ફ્યુઝન એ અન્ય ટીડબલ્યુએએસ સોફ્ટવેર છે જે સંગઠન પરીક્ષણો બનાવવા માટે અલગ આંકડાકીય વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરે છે. આ મોડેલમાં, આગાહીયુક્ત મોડેલમાંથી આરોપ પદ્ધતિઓની ગણતરી બાયેસિયન વિરલ રેખીય મિશ્ર મોડેલના આધારે કરવામાં આવે છે. આ સોફ્ટવેરનો ફાયદો એ છે કે તે વ્યક્તિગત જીનોટાઇપ ડેટા પર જોડાણ પરીક્ષણો કરવા માટે સક્ષમ છે, પરંતુ આ સોફ્ટવેર ઇમ્પ્યુટેશનનો ઉપયોગ કરીને મોટા પાયે ડેટા સમૂહોમાંથી પણ માહિતી લઈ શકે છે. ફાયદા આ પદ્ધતિના ફાયદા એ છે કે તે સંશોધકોને જનીનોના કાર્ય અને જનીન કાર્યો અને જનીન અભિવ્યક્તિ વચ્ચેના સંબંધમાં આંતરદૃષ્ટિ આપે છે. ટીડબલ્યુએએસમાં જીડબલ્યુએએસમાંથી પરિણામો લેવાની અને રોગની પદ્ધતિઓને સમજવામાં મદદ કરવા માટે પરિણામોને વિસ્તૃત કરવાની ક્ષમતા છે. વધુમાં, આ પદ્ધતિ જીડબલ્યુએએસ વિશ્લેષણ દ્વારા અગાઉ ઓળખવામાં આવેલી લોકીનો ઉપયોગ કરે છે, તેથી ટીડબલ્યુએએસ સાથે સંકળાયેલ પરીક્ષણનો બોજ ઓછો છે કારણ કે ઓછી સાઇટ્સનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવે છે. વિશ્લેષણ કરવામાં આવતા સ્થાનની સંખ્યાને ઘટાડીને, આ વિશ્લેષણ કરવામાં આવેલી સાઇટ્સના વધુ ઊંડાણપૂર્વકના વિશ્લેષણને મંજૂરી આપે છે અને નોંધપાત્ર સ્થાનના કાર્યો અને સંગઠનોને વધુ સમજ આપી શકે છે. ટીડબલ્યુએએસને મૂંઝવણભર્યા પરિબળોની અસરો ઘટાડવાનો પણ ફાયદો છે. આગાહીયુક્ત મોડેલ બનાવતી વખતે, તે માત્ર આનુવંશિક અભિવ્યક્તિને જુએ છે, સંપૂર્ણ અભિવ્યક્તિને નહીં. કુલ અભિવ્યક્તિમાં પર્યાવરણ અને અભિવ્યક્તિના સ્તરોમાં એપિજેનેટિક ફેરફારો જેવા પરિબળોનો સમાવેશ થાય છે, અને તે આગાહીયુક્ત મોડેલમાં ગણવામાં આવતા નથી. આ પરિબળોને ધ્યાનમાં લીધા વિના, તે જનીન અભિવ્યક્તિના અનુમાનિત સ્તરોની ચોકસાઈને ઘટાડી શકે છે; જો કે, તે પરિણામોમાં મૂંઝવણભર્યા ચલની અસરોને પણ ઘટાડે છે. ટી. ડબલ્યુ. એ. એસ. નો બીજો ફાયદો એ છે કે પરિણામો પેશી વિશિષ્ટ હોય છે. જનીન અભિવ્યક્તિનું સ્તર જનીનોની પેશીઓ દ્વારા અલગ પડે છે, કારણ કે દરેક પેશીમાં ચોક્કસ સ્પ્લિસિંગ પેટર્ન અને નિયમનની પેટર્ન હોય છે. પેશીઓ વિશિષ્ટ પરિણામો મેળવવાથી, આ તે માહિતીને આગળ ધપાવે છે જે આ અભ્યાસો દ્વારા મેળવી શકાય છે કારણ કે પરિણામોમાં એ બતાવવાની ક્ષમતા હોય છે કે જનીન નિયમન પેશીઓના પ્રકારો દ્વારા કેવી રીતે અલગ પડે છે તેમજ કાર્યો કેવી રીતે નિયંત્રિત થાય છે અને જો પેશીઓ વચ્ચે સામાન્ય નિયમનકારી પદ્ધતિઓ હોય અથવા જો નિયમનકારી પદ્ધતિઓ હોય તો વિવિધ પેશીઓમાં વિવિધ કાર્યો. ટીડબલ્યુએએસ ક્રોસ ટિશ્યુ પદ્ધતિઓમાં મોટા પાયે રોગો અને લક્ષણો માટે સંભવિત કારણભૂત જનીનોને ઓળખવાની સંભાવના પણ હોય છે, જો કે, સિંગલ ટિશ્યુ પદ્ધતિઓમાં કેસ ચોક્કસ ધોરણે જોડાણ નક્કી કરવાની ક્ષમતા હોય છે. મર્યાદાઓ ટી. ડબલ્યુ. એ. એસ. ના ઘણા ગેરફાયદા જીનોટાઇપ પર આધારિત જનીન અભિવ્યક્તિ સ્તરની આગાહી કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા મોડેલની આગાહી ક્ષમતાઓની અસરો છે. ટીડબલ્યુએએસનો એક ગેરલાભ એ છે કે તે મુખ્યત્વે ઇમ્પ્યુટેશન માટે સિસ-આનુવંશિક ઘટકોને જુએ છે અને મોટાભાગના અભ્યાસોમાં, કોઈપણ ટ્રાન્સ-આનુવંશિક ઘટક સ્વરૂપોને ઓળખતું નથી. આ ટીડબલ્યુએએસ માટે ગેરલાભ તરીકે કામ કરે છે કારણ કે ટ્રાન્સ-આનુવંશિક ઘટક સ્વરૂપો એ કોઈપણ નિયમનકારી પદ્ધતિઓ છે જે જનીનની 1 મેગાબેઝ શ્રેણીની બહાર હોય છે, અને તેમ છતાં તેઓ રસના જનીનથી નોંધપાત્ર અંતર દૂર હોવા છતાં, ઘણી નિયમનકારી પદ્ધતિઓ લાંબા અંતર સુધી કાર્ય કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે અને હજુ પણ અભિવ્યક્તિને અસર કરી શકે છે. આ ઘટકોને ધ્યાનમાં ન લેવાથી, તે અનુમાનિત આનુવંશિક અભિવ્યક્તિ સ્તરની ચોકસાઈને ઘટાડે છે અને અપેક્ષિત અને અવલોકન કરેલ અભિવ્યક્તિ સ્તર વચ્ચે વિચલનનું કારણ બની શકે છે. ઉપર સૂચવ્યા મુજબ, આ અભ્યાસોનો બીજો ગેરલાભ એ છે કે જનીન અભિવ્યક્તિના નિયમન માટે પર્યાવરણીય અને એપિજેનેટિક પદ્ધતિઓને જનીન અભિવ્યક્તિ માટેના આગાહીયુક્ત મોડેલ સાથે ધ્યાનમાં લેવામાં આવતી નથી, જેમાં અનુમાનિત જનીન અભિવ્યક્તિના સ્તરો અને અવલોકન કરેલ અભિવ્યક્તિના સ્તરો સાથે અચોક્કસતા તરફ દોરી જવાની સંભાવના પણ છે. ટીડબલ્યુએએસ માટે બીજો પડકાર એ છે કે જ્યારે જનીનોમાં વારસાગત સ્તર ઓછું હોય ત્યારે ચોક્કસ જનીન અભિવ્યક્તિ સ્તરની આગાહી કરવી મુશ્કેલ બની શકે છે. ઈક્યૂટીએલ વારસાગતતાના સ્તર પર આધાર રાખે છે, અને જ્યારે ઓછી વારસાગતતા જોવા મળે છે, ત્યારે તે ખોટા હકારાત્મકતાના પાલનને અસર કરી શકે છે અને ટીડબલ્યુએએસ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા મોડેલની આગાહી ક્ષમતાઓને નકારાત્મક અસર કરી શકે છે. વધુમાં, ટી. ડબલ્યુ. એ. એસ. માટે અન્ય એક પડકાર, જે જી. ડબલ્યુ. એ. એસ. ના પરિણામો જેવો જ છે, તે એ છે કે આ અભ્યાસો માત્ર પરિણામોમાંથી જોડાણ દર્શાવી શકે છે. તેમ છતાં આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર જોડાણ રસના જનીન અથવા સ્થાન અને લક્ષણ અથવા રોગ વચ્ચે જોઈ શકાય છે, કોઈ કારણભૂત સંબંધ મેળવી શકાતો નથી. કારણભૂત સંબંધ સ્થાપિત કરવા માટે, કારણભૂત સંબંધોને ઓળખવા માટે જનીનોના નોક-આઉટ અથવા સાઇટ-નિર્દેશિત મ્યુટેજેનેસિસ માટે રિવર્સ જિનેટિક્સ અભિગમનો ઉપયોગ કરીને વધુ અભ્યાસો કરવાની જરૂર પડશે. ટીડબલ્યુએએસ પરિણામો સાથેનો બીજો મુદ્દો પેશીના પૂર્વગ્રહ અને કોરગ્યુલેશનની અસરો છે. દરેક પેશીની અંદર આનુવંશિક નિયમન પદ્ધતિઓની વિશિષ્ટતાને કારણે, દરેક સ્થાન સંગઠનની પેશી વિશિષ્ટ પ્રકૃતિ અને આ સંગઠનો પેશીઓના પ્રકારો વચ્ચે કેવી રીતે અલગ પડે છે તે નક્કી કરવા માટે ઘણા પ્રયોગો કરવાની જરૂર પડશે. સહ-નિયમન એક સમયે એકથી વધુ લોકીની અભિવ્યક્તિને નિયંત્રિત કરતી નિયમનકારી પદ્ધતિનું પરિણામ છે. એક કરતાં વધુ સ્થાનોને નિયંત્રિત કરીને, અન્ય જનીનો અથવા સ્થાનો સાથે રસના સ્થાનો વચ્ચે જોડાણ કરી શકાય છે જે સંપૂર્ણપણે સમાન પદ્ધતિ દ્વારા નિયંત્રિત હોય છે અને રસના લક્ષણ અથવા રોગ સાથે કોઈ જોડાણ ન પણ હોય, જે ખોટા હકારાત્મક પરિણામો તરફ દોરી જાય છે. એપ્લિકેશન્સ સ્કિઝોફ્રેનિયા એ ટીડબલ્યુએએસ અભ્યાસ જીડબલ્યુએએસ દ્વારા સ્કિઝોફ્રેનિયા સાથે સંકળાયેલા સ્થાનની તપાસ બાદ કરવામાં આવ્યો હતો. જી. ડબલ્યુ. એ. એસ. ના પરિણામો પરથી, 100થી વધુ જોખમી સ્થાનો મળી આવ્યા હતા. ત્યારબાદ અભિવ્યક્તિ માહિતીનો ઉપયોગ કરીને 157 નોંધપાત્ર સ્થાનોને ઓળખવા માટે ટીડબલ્યુએએસનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો અને ટીડબલ્યુએએસમાંથી ઓળખાયેલ 35 સ્થાનો જીડબલ્યુએએસ સ્થાનો સાથે સંરેખિત નહોતા થયા. ત્યારબાદ નિયમનકારી લક્ષ્ય તપાસનો ઉપયોગ કરીને પરિણામોને વધુ સંકુચિત કરવામાં આવ્યા હતા. આમાંથી 42 જનીનો ક્રોમેટિન ફીનોટાઇપ્સ સાથે આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર જોડાણ ધરાવતા હોવાનું જાણવા મળ્યું હતું, જે એક નિયમનકારી પદ્ધતિ છે જેની વધુ તપાસ કરી શકાય છે. એમ. એ. પી. કે. 3 એ એક સંગઠન હતું જે ન્યુરોડેવલપમેન્ટલ ફીનોટાઇપ્સ પર મોટી અસર કરતું જોવા મળ્યું હતું, અને ઉમેદવાર કારણભૂત જનીન તરીકે તેને વધુ પ્રાથમિકતા આપવામાં આવી હતી. 2018 માં, સ્તન કેન્સર માટે ઉમેદવાર કારણભૂત જનીનોને ઓળખવા માટે ટીડબલ્યુએએસનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. આનુવંશિક નમૂનાઓ તેમજ યુરોપીયન વંશની 229,000 મહિલાઓ સ્થાપિત કરવા માટે કેન્સર જીનોમ એટલાસમાંથી માહિતી એકત્રિત કરવામાં આવી હતી. આ અભ્યાસમાં, 8,597 જનીનોનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવ્યું હતું. જીડબલ્યુએએસ અભ્યાસો દ્વારા, લગભગ 170 લોકી સ્તન કેન્સરના ઓછામાં ઓછા એક પ્રકાર સાથે સંકળાયેલા હતા. આ અભ્યાસમાં, સ્તન કેન્સરના એક પ્રકાર સાથે 177 જનીનનો સંબંધ હોવાનું જાણવા મળ્યું હતું. સંડોવણી ધરાવતા 17 9 જનીનોમાંથી, 48 જનીનોને બોનફેરોની-સુધારણા થ્રેશોલ્ડનો ઉપયોગ કરીને આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર હોવાનું ઓળખવામાં આવ્યું હતું (ઉપરના મેનહટન પ્લોટ પર જોવા મળે છે). આમાંથી 14 અગાઉ ક્યારેય સ્તન કેન્સરના જોખમ સાથે સંકળાયેલા હોવાનું નોંધાયું ન હતું. જાણીતા જોખમ ધરાવતા અન્ય 34 જનીનોમાં 23 જનીનો હતા જેમાં કોઈ સંકળાયેલ જોખમ ધરાવતા એસ. એન. પી. નથી. જનીન નોક-ડાઉન્સનો ઉપયોગ કરીને, અભિવ્યક્તિનું ઉચ્ચ અનુમાનિત સ્તર ધરાવતા 13 જનીનો વધેલા જોખમ સાથે સંકળાયેલા હોવાનું જાણવા મળ્યું હતું. જ્યારે નીચે ફેંકવામાં આવ્યું, ત્યારે અભ્યાસો દર્શાવે છે કે તપાસ કરાયેલા 11 જનીનો સ્તન કેન્સરની કોષ રેખામાં અસર કરે છે, ખાસ કરીને 184A1 સામાન્ય સ્તન કોષોમાં. આ જનીનોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ પી. આઈ. ડી. ડી. 1, એન. આર. બી. એફ. 2, અને એબીએચ. ડી. 8. અભ્યાસમાં ઓળખવામાં આવેલા તમામ જનીનો, ઉપર અને નીચે-નિયંત્રિત બંનેમાં પ્રમાણમાં ઉચ્ચ સિસ-વારસો હતો. પાર્કિન્સન રોગ 2021 માં એક TWAS અભ્યાસ પૂર્ણ થયો હતો જેમાં સૌથી તાજેતરના પાર્કિન્સન રોગ (PD) GWAS નો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો જેમાં 480.000 વ્યક્તિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. તે પરિણામોમાંથી, 18 જનીનો PD સાથે આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર જોડાણ ધરાવતા હોવાનું જાણવા મળ્યું હતું. આમાંથી સૌથી નોંધપાત્ર LRRC37A2 હતું, જે મગજની તમામ 13 પેશીઓમાં સંકળાયેલું હોવાનું જાણવા મળ્યું હતું. ટીડબલ્યુએએસ એટલાસ એ એક એવી સાઇટ છે જે ઘણા ટીડબલ્યુએએસ અભ્યાસોના તારણોને સંકલિત કરવા માટે તૈયાર કરવામાં આવી છે. આ એટલાસ વર્ચ્યુઅલ રીતે અસ્તિત્વમાં છે અને લોકો માટે સુલભ છે. ટીડબલ્યુએએસ એટલાસમાં પ્રકાશિત થયેલા પરિણામો અને તારણો ભવિષ્યના અભ્યાસો અને આનુવંશિક નિયમન પદ્ધતિઓની સમજણમાં મદદ કરવા માટે સંકલિત અને સંયુક્ત થઈ શકે છે. પરિણામોના એકીકરણમાં સુધારો કરવા માટે પરિણામો દ્રશ્ય રીતે રજૂ કરવામાં આવે છે. હાલમાં, 25 એપ્રિલ, 2022 સુધીમાં 257 લક્ષણો અને 22,247 જનીનોમાં ફેલાયેલા 200 પ્રકાશનોમાંથી 401,226 ટીડબલ્યુએએસ સંગઠનો પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યા છે. સંદર્ભો આનુવંશિકતા