Predicting tissue-specific gene expression from whole blood transcriptome

转录组 基因表达 基因 生物 基因表达谱 计算生物学 基因表达调控 生物信息学
作者
Mahashweta Basu,Kun Wang,Eytan Ruppin,Sridhar Hannenhalli
出处
期刊:Science Advances [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:7 (14) 被引量:46
标识
DOI:10.1126/sciadv.abd6991
摘要

Complex diseases are mediated via transcriptional dysregulation in multiple tissues. Thus, knowing an individual's tissue-specific gene expression can provide critical information about her health. Unfortunately, for most tissues, the transcriptome cannot be obtained without invasive procedures. Could we, however, infer an individual's tissue-specific expression from her whole blood transcriptome? Here, we rigorously address this question. We find that an individual's whole blood transcriptome can significantly predict tissue-specific expression levels for ~60% of the genes on average across 32 tissues, with up to 81% of the genes in skeletal muscle. The tissue-specific expression inferred from the blood transcriptome is almost as good as the actual measured tissue expression in predicting disease state for six different complex disorders, including hypertension and type 2 diabetes, substantially surpassing the blood transcriptome. The code for tissue-specific gene expression prediction, TEEBoT, is provided, enabling others to study its potential translational value in other indications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
雨碎寒江完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
会飞的木头完成签到,获得积分10
1秒前
雪白涵山发布了新的文献求助20
1秒前
shouyu29应助MADKAI采纳,获得10
1秒前
Seiswan发布了新的文献求助10
1秒前
小小菜鸟完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
西西弗斯完成签到,获得积分10
2秒前
KT2440完成签到,获得积分10
3秒前
顾阿秀发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
gnr2000完成签到,获得积分0
3秒前
4秒前
4秒前
BareBear应助赖道之采纳,获得10
4秒前
LEMON完成签到,获得积分10
4秒前
Ava应助buuyoo采纳,获得10
5秒前
情怀应助liuwei采纳,获得10
5秒前
aaefv完成签到,获得积分10
5秒前
小小菜鸟发布了新的文献求助10
5秒前
深情安青应助123采纳,获得10
5秒前
赫初晴完成签到 ,获得积分10
5秒前
平淡的亦丝应助明研采纳,获得20
5秒前
7秒前
库外发布了新的文献求助10
8秒前
汉堡包应助清新的冷松采纳,获得10
8秒前
从心应助LiShin采纳,获得10
8秒前
帅气的听莲完成签到,获得积分10
8秒前
英姑应助Areslcy采纳,获得10
8秒前
善学以致用应助zxz采纳,获得10
9秒前
whatever应助luoshi采纳,获得10
10秒前
10秒前
科研通AI5应助徐徐采纳,获得10
11秒前
shouyu29应助MADKAI采纳,获得10
11秒前
shouyu29应助MADKAI采纳,获得10
11秒前
Lucas应助MADKAI采纳,获得10
11秒前
Vii应助MADKAI采纳,获得10
11秒前
李爱国应助MADKAI采纳,获得10
11秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527723
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107826
关于积分的说明 9286663
捐赠科研通 2805577
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539998
邀请新用户注册赠送积分活动 716878
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709762