Blood group typing from whole-genome sequencing data

전장 유전체 데이터 덕분에 많은 질문을 탐구할 수 있다. 이 연구의 목적은 전장 유전체 데이터의 주요 한계인 소프트웨어 가용성과 데이터베이스 정확성을 극복하고, 전장 유전체 시퀀싱(WGS) 데이터로부터 적혈구(RBC) 항원 유전자형 분석의 실현 가능성을 평가하는 것이었다. 우리는 79명 개인의 전장 유전체 데이터를 HLA-DRB1 및 9개의 RBC 항원에 대해 분석하였다. 전장 유전체 시퀀싱 데이터는 가변 위치의 위상 정렬을 통해 대립유전자 또는 일배체형을 정의할 수 있는 소프트웨어로 분석되었으며, 차세대 시퀀싱 데이터로부터의 HLA 유전자형 분석에 대해 검증되었다. KEL(KEL), ACKR1(FY), SLC14A1(JK), ACHE(YT), ART4(DO), AQP1(CO), CD44(IN), SLC4A1(DI) 및 ICAM4(LW)에서 분석된 1648개의 가변 위치를 포함하는 전용 데이터베이스가 구축되었다. 전장 유전체 시퀀싱 유전자형 분석은 이전에 앰플리콘 기반 단일대립유전자 시퀀싱 및 SNaPshot 분석으로 얻은 결과와 비교되었다. 전장 유전체 시퀀싱 데이터는 다른 대립유전자에 대해서도 탐구되었다. 우리의 결과는 혈액형 다형성에 대해 93%, HLA-DRB1에 대해 91%의 일치율을 보여주었다. 부정확한 유전자형 분석과 해결되지 않은 결과는 WGS가 15x를 엄격히 초과하는 리드 깊이에서 신뢰할 수 있는 것으로 간주되어야 함을 확인시켜 주었다. 우리의 결과는 WGS로부터의 RBC 항원 유전자형 분석이 실현 가능하지만 SNV 다형성 유전자형 분석 정확성을 위해 리드 깊이의 개선이 필요함을 뒷받침하였다. 우리는 또한 약한 JK 대립유전자와 같은 희귀 혈액 항원을 가진 공여자를 선별하는 데 있어 WGS의 잠재력을 보여주었다. 면역유전학 실험실에서 WGS 분석의 발전은 RBC 질환 관리에 있어 개인 맞춤형 치료를 제공할 것이다.