FC-R2: A comprehensive atlas of human long non-coding RNAs expression using a standardized pipeline

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Eddie Luidy Imada
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
• Palavras-chave em Português: LncRNA; FANTOM; Recount; Database; Expression
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/30015

Recentemente, estudos à fundo das funções e estrutura de genomas revelou que RNAs não codificadores desempenham um papel essencial no controle e regulação de processos biológicos e celulares através da regulação da expressão gênica. Estes mecanismos também começaram a ser elucidados em doenças humanas, destacando a importância da caracterização dos papéis desempenhados pelos RNAs não-codificadores em doenças, como o câncer. Neste trabalho, nós construímos um atlas de expressão gênica do transcriptoma humano contendo mais de 100.000 genes fazendo uso de dois recursos públicos: o transcriptoma associado à CAGE do projeto FANTOM (do inglês FANTOM-CAT) e o recount2, denominado FC-R2. O FANTOM-CAT é uma meta-montagem completa do transcriptoma humano contendo ambos genes codificadores e não-codificadores, incluindo promotores, enhancers e RNAs não codificadores longos. Recount2 é a maior coleção disponível de dados de RNA-seq humano processados e quantificados utilizando um pipeline unificado contendo mais de 4,4 trilhões de bases e mais de 70.000 amostras humanas derivadas do SRA e dos projetos TCGA e GTEx. Utilizando dados do GTEx derivados do FC-R2, nós validamos nossa abordagem ao reproduzir diversas descobertas importantes descritas recentemente pelo projeto FANTOM e do Pan-cancer atlas do TCGA. Em dois estudos de caso, nós também demonstramos a utilidade e capacidade do FC-R2 em recuperar novos RNAs não-codificadores longos potencialmente envolvidos em fenótipos de importância clínica. Concluindo, nós disponibilizamos o atlas FC-R2 como uma ferramenta publica para permitir que outros pesquisadores sejam capazes de identificar novos RNAs não-codificadores em fenótipos de interesse.