Human Phenotype Prediction Through use of Variant Data in Metabolic Modeling

Føremålet med dette prosjektet var utvikling av ein metode for bruk av variasjonsdata til å selektere gen for fjerning i metabolsk modellering. Motivasjonen er moglegheita til å kunne oppdage sjukdomsframkallande variantar, samtidig som at mekanismane for sjukdommen kan bli beskrive. Variasjonsdata frå 2548 individ frå 1000 genom prosjektet, samt PheWAS data blei brukt i seleksjonen. Hovudfokuset var på SNPs, og spesielt ikkjesynonyme SNPs som produserer premature stop-kodon. Dette grunna deira meir destruktive natur, som vidare gir breiare grunnlag for fjerning av genet. For individ variantane ga dette 2600 SNPs som blei brukt til å produsere gen kombinasjonar for fjerning, basert på SNP kombinasjonane i individa. Ei rekke organ-spesifikke modellar basert på Human1 modellen blei brukt til FBA analyse. Spesifikke metabolske funksjonar blei testa gjennom bruk av konkrete oppgåver. Disse oppgåvene viste seg å vere svært nyttige i å avdekke problem forårsaka av manglande gen, med mange resultat som ikkje ville ha blitt oppdaga utan. I sum var metoden i ei rekke tilfelle vellykka i å reprodusera effekten av ein SNP, basert på allereie observert sjukdom