Çoklu-omik epigenom çapında ilişkilendirme çalışması (multi-omics EWAS)

Standart bir EWAS, yalnızca metilasyon verilerini kullanarak bir fenotip ile istatistiksel olarak ilişkili CpG bölgelerini belirler. Çoklu-omik EWAS, en az bir ek omik katmanı — tipik olarak gen ifadesi, genetik varyantlar veya proteomik — ekler ve metilasyon sinyaline uyumlu moleküler değişikliklerin eşlik edip etmediğini test etmek için bunları resmi olarak entegre eder, bu da mekanistik yorumlama ve daha güçlü nedensel çıkarım sağlar.

Metilasyon taraması için güç, tipik olarak ilgilenilen fenotip kontrastına sahip en az 200-500 örnek gerektirir; yaygın hastalıklarda iyi güçlü EWAS'lar genellikle binlerce örnek kullanır. Her ek omik katmanı aynı bireylerde ölçülmelidir, bu nedenle pratik kısıtlama genellikle eşleştirilmiş çoklu-omik verilerin maliyeti ve mevcudiyetidir. Yaklaşık 200 eşleştirilmiş örneğin altında, sıkı eşik değerleriyle bile yanlış keşif riski yüksektir.

Seçim araştırma sorusuna bağlıdır. meQTL / mQTL haritalama, hangi CpG'lerin yakındaki genetik varyantlar tarafından düzenlendiğini ve bu CpG'lerin sırayla ifadeyi düzenleyip düzenlemediğini sorar — Mendel rastgeleleştirmesi yoluyla nedensel çıkarım için önemlidir. Aracılık analizi, metilasyonun bilinen bir maruziyet-sonuç yolunu istatistiksel olarak aracılık edip etmediğini test eder. MOFA ve benzeri gizli faktör yöntemleri hipotez üreticidir: önceden biyolojik bir yön varsaymadan tüm katmanlar arasında ortak varyasyon eksenleri bulurlar. En kapsamlı çalışmaların çoğu birden fazla strateji kullanır.

Evet. TCGA, birçok kanser türü için eşleştirilmiş metilasyon ve ifade verileri sağlar. UK Biobank ve Generation Scotland, popülasyon düzeyinde eşleştirilmiş metilasyon ve genetik veriler sağlar. GTEx, metilasyonu dokular arasında ifadeye bağlar. Bu kaynakları birleştirmek, örnek tanımlayıcılarının dikkatli uyumlaştırılmasını ve bağımsız olarak işlenmiş veri kümeleri arasında parti düzeltmesini gerektirir ve elde edilen herhangi bir sonuç, ayrılmış veya bağımsız bir kohortta tekrarlanmalıdır.

Kan, bireyler arasında oranları değişen ve metilasyon seviyelerini karıştıran hücre tiplerinin (granülositler, lenfositler, monositler vb.) bir karışımıdır. Standart yaklaşım, referans tabanlı ayrıştırma (Houseman algoritması, EpiDISH veya benzeri) kullanarak hücre tipi oranlarını tahmin etmek ve tahmin edilen oranları regresyon modelinde kovaryant olarak dahil etmektir. Birincil ilgi fenotipi kan dışı bir doku ise, kan metilasyonunun geçerli bir vekil olup olmadığını da düşünmelisiniz.