Investigation of pleiotropy in the context of gene expression
Creators: name: Γαλανόπουλος, Άγγελος Κλεάνθη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: πλειοτροπία
γονιδιακή έκφραση
οντολογία γονιδίων
πρωτεϊνικές αλληλεπιδράσεις
ανάλυση διαφορικής έκφρασης
αλληλούχιση RNA
σημασιολογική ομοιότητα
pleiotropy
gene expression
gene ontology
protein interactions
differential expression analysis
RNA-seq
semantic similarity

description: Pleiotropy, the phenomenon where one genomic locus influences multiple seemingly unrelated traits, is a cornerstone concept in evolutionary biology and genetics. At the molecular level, pleiotropy can result from multiple molecular functions of a single gene product (type I) or multiple morphological and physiological consequences of a single molecular function (type II). Pleiotropy's significance spans various domains, including human health, drug development, and evolutionary theory. In human health, understanding pleiotropy is vital for unraveling the genetic basis of complex diseases, as evidenced by its prevalence in genetic disorders and its role in the development of targeted therapies. Pleiotropic effects also impact drug development, where knowledge of associations can aid in predicting side effects and understanding drug efficacy beyond primary targets. From an evolutionary perspective, pleiotropy plays a pivotal role in theories such as William's antagonistic pleiotropy and explaining the evolutionary origins of aging by highlighting the trade-offs between early-life fitness and longevity. Overall, studying pleiotropy enhances our understanding of the interconnectedness and complexity of genetic and biological systems, offering valuable insights across scientific disciplines. This thesis explores the role of pleiotropy in gene expression. Research indicates that proteins with more interactions exhibit slower amino acid substitution rates and reduced expression variance. Empirical evidence highlights that gene pleiotropy constrains gene expression changes, particularly in response to environmental factors. This study investigates the significance of considering pleiotropy levels when interpreting gene expression, prompting an analysis of publicly available RNAseq data to explore its relevance on differentially expressed genes. The level of a gene’s pleiotropy can be inferred through the number of Gene Ontology terms and protein interactions associated with its protein(s). We utilized the Homo sapiens GAF file (from the Gene Ontology website) to extract gene ontology terms associated with human proteins. After filtering and semantic similarity reduction, data were processed using the R language and the Revigo API. The human MITAB file (from the iRefIndex resource) was analyzed in Python to extract protein-protein interactions. Pleiotropy data were aggregated by merging the GO terms and protein interactions files. Afterwards, we employed the Refine.bio resource for transcriptome data, selecting the datasets SRP079684 (non-small cell lung cancer) and SRP155976 (inflammatory bowel diseases). The count matrices were filtered and prepared for DESeq2 analysis. Fold change estimates were obtained, and significant genes were identified based on adjusted for multiple testing p-values and fold change threshold. Overall, we examined pleiotropy's role in gene expression using over 15.000 well-annotated UniProt IDs, finding differential expressed genes to be marginally more pleiotropic (in comparison to the average pleiotropy levels), an outcome that contradicts our original hypothesis. Methodological improvements are suggested, including refining pleiotropy metrics and considering diverse datasets beyond healthy-disease scenarios. For future research directions, we propose integrating multi-omics data and contextualizing pleiotropy across various conditions. Overall, this thesis underscores the complexity of pleiotropy in gene expression and emphasizes the need for comprehensive approaches in future studies.
description: Η πλειοτροπία, το φαινόμενο κατά το οποίο ένας γενετικός τόπος επηρεάζει πολλαπλά, φαινομενικά άσχετα, χαρακτηριστικά, αποτελεί ακρογωνιαίο λίθο της εξελικτικής βιολογίας και γενετικής. Σε μοριακό επίπεδο, η πλειοτροπία μπορεί να προκύψει από πολλαπλές λειτουργίες ενός και μόνο γονιδιακού προϊόντος (τύπος Ι) ή από μεμονωμένες μοριακές λειτουργίες που εμπλέκονται σε πολλαπλές βιολογικές διεργασίες (τύπος ΙΙ). Η σημασία της πλειοτροπίας εκτείνεται σε τομείς όπως η ανθρώπινη υγείας, ο σχεδιασμός φαρμάκων και η εξελικτική θεωρία. Στην υγεία, η κατανόηση της πλειοτροπίας είναι σημαντική για τη διαλεύκανση της γενετικής πολύπλοκων ασθενειών, όπως αποδεικνύεται από την μελέτη της στα πλαίσια γενετικών διαταραχών και το ρόλο της στην ανάπτυξη στοχευμένων θεραπειών. Οι πλειοτροπικές επιδράσεις επηρεάζουν επίσης την ανάπτυξη φαρμάκων, όπου η γνώση των διαφόρων συσχετίσεων μπορεί να βοηθήσει στην πρόβλεψη των παρενεργειών και στην κατανόηση της αποτελεσματικότητας των φαρμάκων. Από εξελικτική άποψη, η πλειοτροπία διαδραματίζει κεντρικό ρόλο σε θεωρίες όπως της ανταγωνιστικής πλειοτροπίας του William και της εξελικτικής προέλευσης της γήρανσης. Συνολικά, η μελέτη της πλειοτροπίας ενισχύει την κατανόηση της διασύνδεσης και της πολυπλοκότητας των γενετικών και βιολογικών συστημάτων, προσφέροντας απαντήσεις σε πολλούς επιστημονικούς κλάδους. Η παρούσα εργασία διερευνά το ρόλο της πλειοτροπίας στη γονιδιακή έκφραση. Η βιβλιογραφία δείχνει ότι πρωτεΐνες με περισσότερες αλληλεπιδράσεις παρουσιάζουν βραδύτερους ρυθμούς αντικατάστασης αμινοξέων και μειωμένη διακύμανση έκφρασης. Εμπειρικά στοιχεία αναδεικνύουν ότι η γονιδιακή πλειοτροπία περιορίζει τις μεταβολές της γονιδιακής έκφρασης, ιδίως κατά την απόκριση σε περιβαλλοντικούς παράγοντες. Η παρούσα μελέτη διερευνά τη σημασία της συνεκτίμησης των επιπέδων πλειοτροπίας κατά την ερμηνεία της γονιδιακής έκφρασης, μέσω της ανάλυσης δημόσια διαθέσιμων δεδομένων RNAseq για τη διερεύνηση της πλειοτροπίας στα διαφορικά εκφραζόμενα γονίδια. Το επίπεδο πλειοτροπίας ενός γονιδίου μπορεί να συναχθεί μέσω του αριθμού των όρων γονιδιακής οντολογίας και των πρωτεϊνικών αλληλεπιδράσεων που σχετίζονται με την πρωτεΐνη (ή τις πρωτεΐνες) του. Για το λόγο αυτό, χρησιμοποιήσαμε το αρχείο GAF του ανθρώπου (ιστότοπος Gene Ontology) για να εξάγουμε όρους γονιδιακής οντολογίας σχετιζόμενους με ανθρώπινες πρωτεΐνες. Τα δεδομένα επεξεργάστηκαν χρησιμοποιώντας τη γλώσσα R και το API της ιστοσελίδας Revigo. Το αρχείο MITAB για τον άνθρωπο (από τον ιστότοπο iRefIndex) αναλύθηκε στην Python για την εξαγωγή αλληλεπιδράσεων πρωτεΐνης-πρωτεΐνης. Τα δεδομένα πλειοτροπίας συγκεντρώθηκαν με τη συγχώνευση των όρων γονιδιακής οντολογίας και των αλληλεπιδράσεων πρωτεϊνών. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήσαμε δεδομένα RNAseq (ιστότοπος) Refine.bio, επιλέγοντας τα σύνολα δεδομένων SRP079684 (μη μικροκυτταρικός καρκίνος του πνεύμονα) και SRP155976 (φλεγμονώδης νόσος του εντέρου). Οι πίνακες καταμέτρησης (count matrices) αναλύθηκαν με το πακέτο DESeq2 στην R. Στη συνέχεια, εντοπίστηκαν στατιστικά σημαντικά διαφορικά εκφρασμένα γονίδια. Συνολικά, εξετάσαμε τον ρόλο της πλειοτροπίας στη γονιδιακή έκφραση χρησιμοποιώντας πάνω από 15.000 καλά σχολιασμένα UniProt IDs, διαπιστώνοντας ότι τα γονίδια με διαφορική έκφραση είναι οριακά πιο πλειοτροπικά (συγκριτικά με τη μέση πλειοτροπία), κάτι που αντιτίθεται της αρχική μας υπόθεσης. Τέλος, προτείνονται μεθοδολογικές βελτιώσεις, συμπεριλαμβανομένων της βελτίωσης των μέτρων της πλειοτροπίας και της εξέτασης διαφορετικών συνόλων δεδομένων πέραν των σεναρίων που αφορούν υγιείς-ασθένειες. Για μελλοντικές ερευνητικές κατευθύνσεις, προτείνουμε την ενσωμάτωση δεδομένων multi-omics και την μελέτη της πλειοτροπίας σε διάφορες καταστάσεις. Συνολικά, η διατριβή υπογραμμίζει την πολυπλοκότητα της πλειοτροπίας στη γονιδιακή έκφραση και τονίζει την ανάγκη για ολοκληρωμένες προσεγγίσεις στο μέλλον.