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Improving HLA genotyping accuracy in ancient DNA analysis using the human pangenome
a case study
Nina Stanišić
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Bioinformatik
Betreuer*in
Pere Gelabert Xirinachs
DOI
10.25365/thesis.78933
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-11513.57125.892159-0
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Altertümlich DNA (aDNA) stellt aufgrund von Fragmentierung, chemischen Schäden und altersbedingter Divergenz zu modernen linearen Referenzgenomen besondere analytische Herausforderungen dar. Diese Faktoren führen zu einem Referenzbias, bei dem Allele, die mit der Referenz übereinstimmen, bevorzugt werden, während abweichende Allele übersehen werden. Dies verzerrt evolutionäre Erkenntnisse und schränkt die Entdeckung von Varianten ein. Graphbasierte Pangenom-Referenzen bieten eine vielversprechende Lösung, indem sie durch die Einbeziehung mehrerer Haplotypen in einer einheitlichen Struktur eine breitere genetische Vielfalt abbilden. Dies reduziert den Bias und verbessert die Präzision bei der Zuordnung von Sequenzen, insbesondere in variablen Regionen, was Pangenome zu einem vielversprechenden Werkzeug für die aDNA-Analyse macht. In dieser Arbeit vergleiche ich lineare und pangenombasierte Ausrichtungsstrategien anhand von Inka-Mumiengenomen aus Llullaillaco. Mithilfe des neu veröffentlichten Entwurfs des menschlichen Pangenoms zeige ich wesentliche Vorteile der Pangenom-Alignierung für die aDNA-Analyse auf. Dazu gehören eine erweiterte Variantenerkennung, konsistente genomweite Regionen mit verbesserter Abdeckung sowie eine bessere Darstellung medizinisch relevanter, technisch anspruchsvoller Gene. Besonders hervorzuheben ist die signifikante Verbesserung der Genauigkeit bei der Genotypisierung der HLA-Klasse-I-Gene durch die Pangenom-Alignierung. Dieses Ergebnis hat starke praktische Implikationen und könnte zukünftige methodische Fortschritte in der aDNA-Forschung vorantreiben. Insgesamt unterstreichen diese Erkenntnisse das Potenzial pangenombasierter Ansätze, Referenzbias zu überwinden und tiefere Einblicke in Populationsstrukturen, Krankheitsentwicklung und menschliche Anpassung im Laufe der Zeit zu ermöglichen.
Abstract
(Englisch)
Ancient DNA (aDNA) poses distinct analytical challenges due to fragmentation, chemical damage, and age-related divergence from modern linear reference genomes. These factors contribute to reference bias, where alleles matching the reference are favored and divergent ones overlooked. This can lead to distortion of evolutionary insights and limited variant detection. Graph-based pangenome references offer a promising solution by representing a broader range of genetic diversity through multiple haplotypes in a unified structure. This reduces bias and improves alignment accuracy, particularly in variable regions, making pangenomes a promising tool for aDNA analysis. In this thesis, I compared linear and pangenome-based alignment strategies using high-altitude Inca mummy genomes from Llullaillaco. Leveraging the newly released draft human pangenome, I demonstrated key advantages of pangenome alignment for aDNA analysis. These include broader variant detection, consistent genome-wide regions with improved coverage, and enhanced representation of medically relevant, technically challenging genes. Most notably, I observed significant improvement in the accuracy of HLA class I gene genotyping using a pangenome alignment. This result has strong practical implications that may inform future methodological advances in aDNA research. Overall, these findings underscore the promise of pangenome-based approaches in enabling deeper insights into population structure, disease evolution, and human adaptation through time.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
altertümlich DNA aDNA Referenzgenom Pangenom HLA-Klasse-I-Genotypisierung genetische Diversität des Menschen
Schlagwörter
(Englisch)
ancient DNA aDNA reference genome pangenome HLA class I genotyping human genetic diversity
Autor*innen
Nina Stanišić
Haupttitel (Englisch)
Improving HLA genotyping accuracy in ancient DNA analysis using the human pangenome
Hauptuntertitel (Englisch)
a case study
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
82 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Pere Gelabert Xirinachs
AC Nummer
AC17603094
Utheses ID
76830
Studienkennzahl
UA | 066 | 875 | |