La regione HLA (6p21.3, ~4Mb) contiene un gruppo di geni altamente polimorfici coinvolti nella risposta immunitaria

Locatelli, Elena

Malerba, Giovanni

Mori, Antonio

MORON DALLA TOR, Lucas

Patuzzo, Cristina

Trabetti, Elisabetta

Veschetti, Laura

Zipeto, Donato

Italian

Locatelli Elena

Patuzzo Cristina

Moron Dalla Tor Lucas

VESCHETTI, LAURA

Mori Antonio

Trabetti Elisabetta

Zipeto Donato

Malerba Giovanni

Archivio istituzionale della Ricerca -  Università degli Studi di Parma

Studiare la regione HLA negli esomi

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BABSTRACTLa regione HLA (6p21.3, ~4Mb) contiene un gruppo di geni altamente polimorfici coinvolti nella risposta immunitaria. L’elevata variabilità genica della regione puòrendere il resequencing tramite NGS alquanto confuso, facendo credere all’allineatore che il sequenziamento contenga molti errori piuttosto che vere varianti. Inoltreci si potrebbe chiedere se l’utilizzo del classico genoma di riferimento (GdR) sia la scelta opportuna per condurre l’allineamento e la successiva chiamata dellevarianti in tale regione. Ad esempio, il GdR potrebbe essere privo di alcune regioni geniche presenti in alcuni dei molti alleli della regione HLA, rendendo impossibilel’individuazione delle varianti presenti in tali aplotipi. Con il nostro studio abbiamo cercato di capire se fosse possibile caratterizzare in maggior dettaglio il profilogenetico individuale della regione HLA a partire dai profili ottenuti dal sequenziamento dell’esoma (i.e. vcf file) tramite pipeline di analisi standard. Per semplificare leanalisi abbiamo concentrato l’attenzione sul gene HLA-C, per il quale sono descritte oltre 1000 sequenze diverse (presenti nel database IPD-IMGT/HLA). Tutte lesequenze del gene HLA-C sono state allineate contro il GdR (hg19 e hg38) permettendo di individuare le varianti di ogni aplotipo e di riportare le loro coordinaterispetto al GdR. Abbiamo così costruito un database che contiene e descrive le oltre 800 varianti note del gene HLA-C contenute nei diversi aplotipi di IPD-IMGT/HLA. Lo studio sta procedendo con lo sviluppo di metodi che puntano a suggerire quali siano i diplotipi compatibili con il profilo genotipico individuale del geneHLA-C. Questo approccio potrebbe permettere di organizzare e sintetizzare l’informazione genotipica della regione HLA per condurre in maniera efficiente studi diassociazione della regione con malattie comuni all’interno di studi esomici.RISULTATIReferencesCONCLUSIONIAllineamento del genoma di riferimento e di tutti gli alleli noti di HLA-C(2416) per l’identificazione delle varianti presenti.Controllo di qualità dei risultati ottenuti: > 1200 varianti.Costruzione di un database contenente le varianti per ogni aplotipo diHLA-C.Analisi di classificazione di ogni sierogruppo di HLA-C.Comparazione dei genotipi di file VCF contro il database di riferimento,utilizzando un metodo «sliding window».Classificazione dei sierogruppi di HLA-CLa tabella «a» mostra la posizione degli SNP secondo cui ognisierogruppo viene classificato.La figura «b» mostra un esempio di classificazione con bassaprobabilità di errore per C*01 su tutto il database.[1] IPD-IMGT/HLA: https://www.ebi.ac.uk/ipd/imgt/hla/[2] Illumina HLA sequencing: https://www.illumina.com/clinical/hla-sequencing.html [3] Seán Turner, et al. [Sequence-Based Typing Provides a New Look at HLA-CDiversity], The Journal of Immunology, 1998, 161: 1406–1413.[4] Erlich et al. [Next-generation sequencing for HLA typing of class I loci], BMC Genomics2011 12:42.[5] Robinson J, Guethlein LA, Cereb N, Yang SY, Norman PJ, Marsh SGE, et al. (2017)[Distinguishing functional polymorphism from random variation in the sequences of>10,000 HLA-A, -B and -C alleles], PLoS Genet 13(6): e1006862.Studiare la regione HLA negli esomielena.locatelli@univr.itE. Locatelli1, C. Patuzzo1, L. Moron Dalla Tor1, L. Veschetti1, A. Mori1, E. Trabetti1, D. Zipeto1, G. Malerba11Sez. Biologia e Gene/ca, Dip. Neuroscienze, Biomedicina e Movimento, Università degli studi di Verona, VeronaTabella a) Classificazione degli aplotipi di HLA-C. Ognisierogruppo riporta la posizione dello SNP con cui ogni alleleviene classificato.Figura c) Heatmap per la visualizzazione dei diplotipi più probabili (il numero maggiore dihit) per un dato genotipo di un file VCF. In questo esempio i due riquadri rossi mostranocome soluzione migliore il diplotipo C*02-C*05. Sull’asse x e y troviamo tutti i 2416 aplotipi diHLA-C.Figura b) Metodo di classificazione per i siero-gruppi di HLA-C. La figura mostra laclassificazione di C*01 con un errore del 1% sututto il database.Abbiamo messo a punto un sistema rapido e veloce che punta a stimare gli alleli del geneHLA-C partendo dai file VCF di studi standard dell’esoma e da un database da noiallestito contenente tutti gli alleli noti di HLA-C. Il metodo appare robusto a livello deigruppi di HLA-C (C*01, C*02, …), inoltre notiamo che non tutti gli aplotipi giustificano i daticontenuti nei VCF, suggerendo la presenza di alleli non ancora caratterizzati. Questeinformazioni saranno utilizzate per futuri studi di caso-controllo. L’analisi sarà estesa aglialtri geni di HLA (partendo da -A e -B).Figura a) Workflow: allineamento, controllo qualità dei risultati, costruzione databaseMATERIALI E METODIMetodo di estrazione deldiplotipo maggiormentecompatibile tra tutti gliaplotipi di HLA-C presentinel database con ilgenotipo del file VCF(tabelle b e c) .Il risultato vienevisualizzato grazie ad unaheatmap, che evidenzia lacompatibilità tra il genotipodel VCF e i diplotipi diHLA-C (figura c).Identificazione dei diplotipi dal databaseTabella c) Metodo di estrazione del diplotipo partendo dal genotipo delfile VCF. Identificazione degli aplotipi noti di HLA-C presenti neldatabase. In questo esempio l’aplotipo di HLA-C evidenziato in verde ècompatibile con l’allele 1 del VCF; l’aplotipo azzurro con l’allele 2.Tabella b)

https://iris.univr.it/bitstream/11562/1009970/1/POSTER_2019_Locatelli_E.pdf

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