Identifying expression quantitative trait loci in patients with inflammatory bowel disease

Abstract

Denne masteroppgaven er en pilotstudie for å undersøke forholdet mellom genotypede SNP og genuttrykket til et gen. Vi bruker genet ITGAL som et prototype-gen, og analyserer prøver fra individer med og uten kroniske tarmsykdommer. De valgte SNP-ene ligger inne i ITGAL-genet. Genuttrykket til ITGAL er målt og preprosessert ved hjelp av to ulike teknologier: microarray og RNASeq. I microarray-datasettet er det 62 prøver, og i RNASeq-datasettet er det 75 prøver. For hver prøve har vi genuttrykket for ITGAL, sykdomsstatus og SNP-status for de valgte SNP-ene. Alle prøvene fra pasienter med kroniske tarmsykdommer har spesifisert om de er tatt i betent eller ikke-betent vev. Datasettet er hentet fra forskningsgruppen for IBD på Institutt for klinisk og molekylær medisin ved NTNU. Metodene som er brukt i dette prosjektet, er multiple lineære modeller og generaliserte lineære modeller, hvor responsen er genuttrykket for ITGAL, og kovariatene er sykdomsstatus og interaksjonen mellom SNP-status og sykdomsstatus. Vi er interessert i hvordan genuttrykket forandrer seg når SNP-status og sykdomsstatus endres. Det er nesten ingen signifikante resultater for microarray-datasettet selv om vi korrigerer for multippel testing. For RNA-datasettet er det ingen kovariater med interaksjon som er signifikante, selv om vi ikke korrigerer for multippel testing. Vi har også sammenlignet prøver fra betent og ikke-betent vev, uavhengig av sykdom. I tillegg har vi sett på SNP-er som ligger like utenfor ITGAL, og korrelasjonen mellom SNP-ene med signifikante resultater. Neste steg er å utvide pilotstudien til andre gener.

This thesis is a pilot study, conducted in order to investigate the possible relationships between genotyped SNPs and the gene expression of a gene. We will use the gene ITGAL as a prototype gene, and analyse the samples from individuals with and without chronic bowel diseases. The selected SNPs are located within the ITGAL gene. The gene expression of ITGAL is measured and preprocessed with two different technologies, microarray and RNASeq. From the microarray data we have 62 samples, and from the RNASeq data we have 75 samples. For all samples, we have the ITGAL gene expression, disease status and SNP status for the selected SNPs. For each sample from patients with chronic bowel disease, it is specified whether the gene expression of ITGAL is measured in inflamed or uninflamed tissue. The data set is compiled by the IBD research group at the Department of Clinical and Molecular Medicine, NTNU. The methods considered in this project are multiple linear models and generalized linear models, where the response is the gene expression of ITGAL, and the covariates are disease status and the interaction between disease status and SNP status. We are interested in how the gene expression of ITGAL is affected when the disease status and SNP status change. There are very few significant results for the microarray data when we correct for multiple testing. For the RNASeq data, no covariates with the interaction term is significant even if we do not correct for multiple testing. We have also compared the two groups of inflamed and uninflamed tissues, regardless of disease. In addition, we have looked at the genotyped SNPs within a distance from ITGAL, and the correlation between the SNPs with significant results. The next step is to expand the pilot study to other genes.