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公司動(dòng)態(tài)

*全基因組關(guān)聯(lián)研究空白的新算法

閱讀:74發(fā)布時(shí)間:2015-8-14

zui近科學(xué)家開(kāi)發(fā)出一種新的計(jì)算方法,可使我們檢測(cè)引發(fā)復(fù)雜疾病和生物性狀的基因的能力提高。這種方法稱為PrediXcan,可估算全基因組的基因表達(dá)水平——比單基因突變更好的一個(gè)生物作用測(cè)度,并將其與全基因組關(guān)聯(lián)研究(GWAS)數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)。與傳統(tǒng)方法相比,PrediXcan能夠更快、更準(zhǔn)確地鑒定靶基因。

研究人員指出:“PrediXcan通過(guò)了解基因型、基因表達(dá)水平和疾病關(guān)聯(lián)之間的,告訴我們哪些基因更容易影響疾病或性狀。這是解釋基因調(diào)控機(jī)制的*種方法,并可以應(yīng)用于任何遺傳疾病或表型。"

全基因組關(guān)聯(lián)研究(GWASs)是一種重要的工具,可檢測(cè)復(fù)雜疾病相關(guān)的基因,如糖尿病和癌癥,或者身高和肥胖這樣的特征。GWASs通過(guò)識(shí)別單字母的DNA變異(更頻繁地出現(xiàn)在患有疾病或具有目標(biāo)性狀的個(gè)體中),來(lái)確定這些關(guān)聯(lián)。然而,還需要重要的后續(xù)工作,來(lái)了解這些變體的作用機(jī)制。大多數(shù)疾病相關(guān)的變異不能改變一個(gè)基因的功能,而是改變細(xì)胞中復(fù)制的基因的數(shù)量。這些研究無(wú)法確定,歸因于基因調(diào)控(一種遺傳變異,反而可能會(huì)改變真正致病基因的表達(dá)水平)這樣的因素的一種因果關(guān)系,通過(guò)全基因組關(guān)聯(lián)研究仍然也未能發(fā)現(xiàn)。延伸閱讀:全基因組關(guān)聯(lián)研究誤導(dǎo)心律失常風(fēng)險(xiǎn)基因

轉(zhuǎn)錄組研究旨在通過(guò)研究基因表達(dá)和調(diào)控機(jī)制及其與疾病的關(guān)系,來(lái)克服這一局限,而不僅僅是通過(guò)DNA序列。但轉(zhuǎn)錄組的研究也有很大的局限性,例如,不能確定反向因果關(guān)系——基因的表達(dá)水平是否被疾病所改變,或者疾病的產(chǎn)生是由于基因表達(dá)的改變。

為了開(kāi)發(fā)一種方法,檢測(cè)基因和性狀之間的關(guān)系,并避免這些問(wèn)題,研究人員將轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和GWAS數(shù)據(jù)整合到一個(gè)單一的計(jì)算框架中,他們稱之為PrediXcan。該方法使用計(jì)算算法,基于大規(guī)模轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集(如GTEx),來(lái)了解“基因組序列如何影響基因表達(dá)"。然后,可以用其對(duì)任何全基因組序列或芯片數(shù)據(jù)集,進(jìn)行基因表達(dá)水平的估算。

該方法不僅可以識(shí)別潛在的致病基因,還可以決定方向性——高或低水平的表達(dá)是否可能導(dǎo)致疾病或性狀。由于該計(jì)算方法是以序列數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),而不是物理測(cè)量,因此,它可以將基因表達(dá)的遺傳決定組件和性狀本身的影響及其他因素區(qū)分開(kāi)來(lái)。用PrediXcan,驗(yàn)證研究只需要至多測(cè)試幾千個(gè)基因,而不是數(shù)以百萬(wàn)計(jì)個(gè)潛在的單基因突變。此外,該方法可用于再分析現(xiàn)有的基因組數(shù)據(jù),以高通量的方式重點(diǎn)解決機(jī)制,從而*GWAS研究的一大空白。


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