Estudos recentes demonstraram que a variação de expressão alelo-específica é mais comum do que se imaginou, podendo chegar, em humanos, a 50% dos genes. Identificar os genes submetidos ao controle de expressão alelo-específica é muito importante para o entendimento de várias doenças, incluindo o câncer. A identificação dos alvos desse tipo de regulação diferencial é difícil, principalmente devido à dificuldade de se avaliar a expressão de cada alelo individualmente. Neste trabalho, abordamos este problema com uma estratégia de análise in-silico, fundamentada na integração de dados públicos do genoma humano, dados de expressão (como cDNAs, SAGE e MPSS) e dados sobre polimorfismos (SNPs). Desenvolvemos um banco de dados de polimorfismos de base única (Single-Nucleotide Polymorphism - SNPs) associados a etiquetas alternativas de SAGE (Serial Analysis of Gene Expression) e MPSS (massively parallel signature sequencing). SAGE e MPSS são técnicas desenvolvidas para análise da expressão de genes em larga escala. Ambas as técnicas têm como princípio a produção de pequenas seqüências marcadoras (etiquetas), adjacentes aos sítios de enzimas de restrição que estiverem mais próximo da cauda poli-A do RNA mensageiro. Tais etiquetas são seqüenciadas em grande escala e a quantidade de etiquetas é usada para medir a abundância relativa dos RNAs mensageiros correspondentes. A presença de SNPs nos sítios de restrição ou nas seqüências das etiquetas pode gerar etiquetas distintas para alelos do mesmo gene, que denominamos etiquetas alternativas. Neste trabalho, empregamos o banco de dados de etiquetas alternativas associadas a SNPs para identificar genes com expressão alélica diferencial. Usando esta estratégia, identificamos 812 genes com expressão monoalélica, Estudos anteriores comprovaram que, dentre os 812 genes identificados, cinco estão sujeitos ao fenômeno de imprinting genômico. Durante o decorrer deste estudo, trabalhos realizados por outros grupos apontaram outros 73 genes do nosso repertório como genes que apresentam variação no nível de expressão dos alelos em heterozigotos. Com objetivo de confirmar a expressão alélica diferencial dos nossos candidatos, selecionamos 29 genes para validação experimental. Para 12 destes genes não achamos indivíduos heterozigotos, impossibilitando a análise da expressão dos alelos. Dentre os outros 17 genes, três apresentaram expressão bialélica e 14 apresentaram expressão alélica diferencial nos indivíduos heterozigotos, sendo que 3 deles apresentaram expressão monoalélica. Estes resultados sugerem que nossa estratégia pode contribuir significativamente na identificação de genes com expressão alélica diferencial. / Recent studies have shown that variation of allelic-specific gene expression is more common than previously thought, reaching up to 50% of human genes. To identify genes displaying differential expression among alleles it is important for the understanding of several diseases, including the cancer. Identification of genes submitted to allelic-specific differential expression is hard, mostly due to the difficulty in evaluating the expression levels of each allele independently. In this work, we developed an in-silico approach, based on the integration of public data about the human genome, gene expression data (such as cDNAs, SNPs, SAGE and MPSS) and data on polymorphisms (SNPs). We developed a database of Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) associated to alternative SAGE (Serial Analysis of Gene Expression) and MPSS (Massively Parallel Signature Sequencing) tags. SAGE and MPSS are genome-wide techniques developed for analysis of gene expression. Both techniques rely on the production of short marker sequences (known as tags), adjacent to restriction sites closer to the poly-A tail of messenger RNAs. Such tags are sequenced in a large scale and tag counts are used to measure the relative abundance of their corresponding transcripts. The presence of SNPs in the restriction sites or in the tag sequences might generate allelic-specific tags for the same gene, which we call alternative tags. In this work, we used the database of SNPs and associated alternative tags to identify genes submitted to allelic-specific differential gene expression. Using this approach, we identified 812 genes showing allelic-specific differential gene expression. Previous studies have shown that, among the 812 candidates, five genes are targets for genomic imprinting. While this study was being performed, work done by other groups suggested other 73 genes in our candidates list to have different expression levels for alleles in heterozygous. Aiming to verify whether variations in the expression levels of alleles existed among our candidate genes, we submitted 29 genes for experimental validation. For 12 genes, we couldnt find heterozygous individuals, thus rendering it impossible to ascertain whether the supposed expression variation was true. Among the other 17 genes analyzed, three genes presented bi-allelic expression and 14 genes have shown clear differential expression among alleles, three of the last ones displaying strict mono-allelic expression. These results suggest that our approach may contribute significantly to the identification of genes with allelic-specific differential expression.

Estudos recentes demonstraram que a variação de expressão alelo-específica é mais comum do que se imaginou, podendo chegar, em humanos, a 50% dos genes. Identificar os genes submetidos ao controle de expressão alelo-específica é muito importante para o entendimento de várias doenças, incluindo o câncer. A identificação dos alvos desse tipo de regulação diferencial é difícil, principalmente devido à dificuldade de se avaliar a expressão de cada alelo individualmente. Neste trabalho, abordamos este problema com uma estratégia de análise in-silico, fundamentada na integração de dados públicos do genoma humano, dados de expressão (como cDNAs, SAGE e MPSS) e dados sobre polimorfismos (SNPs). Desenvolvemos um banco de dados de polimorfismos de base única (Single-Nucleotide Polymorphism - SNPs) associados a etiquetas alternativas de SAGE (Serial Analysis of Gene Expression) e MPSS (massively parallel signature sequencing). SAGE e MPSS são técnicas desenvolvidas para análise da expressão de genes em larga escala. Ambas as técnicas têm como princípio a produção de pequenas seqüências marcadoras (etiquetas), adjacentes aos sítios de enzimas de restrição que estiverem mais próximo da cauda poli-A do RNA mensageiro. Tais etiquetas são seqüenciadas em grande escala e a quantidade de etiquetas é usada para medir a abundância relativa dos RNAs mensageiros correspondentes. A presença de SNPs nos sítios de restrição ou nas seqüências das etiquetas pode gerar etiquetas distintas para alelos do mesmo gene, que denominamos etiquetas alternativas. Neste trabalho, empregamos o banco de dados de etiquetas alternativas associadas a SNPs para identificar genes com expressão alélica diferencial. Usando esta estratégia, identificamos 812 genes com expressão monoalélica, Estudos anteriores comprovaram que, dentre os 812 genes identificados, cinco estão sujeitos ao fenômeno de imprinting genômico. Durante o decorrer deste estudo, trabalhos realizados por outros grupos apontaram outros 73 genes do nosso repertório como genes que apresentam variação no nível de expressão dos alelos em heterozigotos. Com objetivo de confirmar a expressão alélica diferencial dos nossos candidatos, selecionamos 29 genes para validação experimental. Para 12 destes genes não achamos indivíduos heterozigotos, impossibilitando a análise da expressão dos alelos. Dentre os outros 17 genes, três apresentaram expressão bialélica e 14 apresentaram expressão alélica diferencial nos indivíduos heterozigotos, sendo que 3 deles apresentaram expressão monoalélica. Estes resultados sugerem que nossa estratégia pode contribuir significativamente na identificação de genes com expressão alélica diferencial. / Recent studies have shown that variation of allelic-specific gene expression is more common than previously thought, reaching up to 50% of human genes. To identify genes displaying differential expression among alleles it is important for the understanding of several diseases, including the cancer. Identification of genes submitted to allelic-specific differential expression is hard, mostly due to the difficulty in evaluating the expression levels of each allele independently. In this work, we developed an in-silico approach, based on the integration of public data about the human genome, gene expression data (such as cDNAs, SNPs, SAGE and MPSS) and data on polymorphisms (SNPs). We developed a database of Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) associated to alternative SAGE (Serial Analysis of Gene Expression) and MPSS (Massively Parallel Signature Sequencing) tags. SAGE and MPSS are genome-wide techniques developed for analysis of gene expression. Both techniques rely on the production of short marker sequences (known as tags), adjacent to restriction sites closer to the poly-A tail of messenger RNAs. Such tags are sequenced in a large scale and tag counts are used to measure the relative abundance of their corresponding transcripts. The presence of SNPs in the restriction sites or in the tag sequences might generate allelic-specific tags for the same gene, which we call alternative tags. In this work, we used the database of SNPs and associated alternative tags to identify genes submitted to allelic-specific differential gene expression. Using this approach, we identified 812 genes showing allelic-specific differential gene expression. Previous studies have shown that, among the 812 candidates, five genes are targets for genomic imprinting. While this study was being performed, work done by other groups suggested other 73 genes in our candidates list to have different expression levels for alleles in heterozygous. Aiming to verify whether variations in the expression levels of alleles existed among our candidate genes, we submitted 29 genes for experimental validation. For 12 genes, we couldnt find heterozygous individuals, thus rendering it impossible to ascertain whether the supposed expression variation was true. Among the other 17 genes analyzed, three genes presented bi-allelic expression and 14 genes have shown clear differential expression among alleles, three of the last ones displaying strict mono-allelic expression. These results suggest that our approach may contribute significantly to the identification of genes with allelic-specific differential expression.