Согласно данным Genomics Research Collaboration, генетические факторы риска различных заболеваний имеют схожие биологические основы
Добавить в закладки
Статьи

Согласно данным Genomics Research Collaboration, генетические факторы риска различных заболеваний имеют схожие биологические основы

Открытие общих биологических свойств среди независимых вариантов последовательностей ДНК дает возможность расширить понимание биологической основы болезни и определить новые терапевтические цели, согласно сотрудничеству между Медицинской школой Перельмана при Университете Пенсильвании и Университета. наук о здоровье Аризоны и Университета Вандербильта. В этом месяце группа опубликовала свои выводы в Npj Genomic Medicine .

Расшифровка функциональных элементов генома человека.

Предоставлено: Дэррил Лея, Ян Данэм и Консорциум ENCODE: https://www.encodeproject.org/

Лекарства могут оказывать различное воздействие на людей в зависимости от небольших естественных различий в последовательности ДНК между людьми. Эти генетические различия называются SNP, или однонуклеотидными полиморфизмами, и представляют собой варианты в алфавите ДНК молекул A, T, C и G, встречающиеся в природе среди людей. Многие такие SNP связаны с риском заболевания, например, показывая, что человек с A в данном месте в последовательности ДНК имеет более высокий риск диабета по сравнению с кем-то с G. Однако эти связанные с заболеванием SNP часто находятся в так называемая «темная материя» генома, которая непосредственно не кодирует гены, но включает переключатели, контролирующие экспрессию генов.

За последние десять лет исследователи провели полногеномные ассоциативные исследования (GWAS) для картирования вариантов ДНК в тысячах геномов отдельных людей, чтобы определить, какие варианты чаще встречаются у людей с определенным заболеванием. Для таких распространенных и сложных заболеваний, как диабет или рак, GWAS идентифицировал сотни таких вариантов. С другой стороны, GWAS обнаружил, что многие варианты, связанные с заболеванием, не изменяют функцию генов очевидным образом, что затрудняет немедленную клиническую интерпретацию некоторых вариантов.

Старший автор Джейсон Х. Мур, доктор философии , профессор информатики Эдварда Роуза и директор Института биомедицинской информатики и его коллеги Ив А. Люсье, Хайцюань Ли, Икбел Ачур и Джошуа С. Денни разработали вычислительный метод для изучения последующих эффекты вариантов, связанных с риском, чтобы выявить возможные механизмы заболевания.

«Наши результаты представляют собой« дорожную карту »механизмов заболевания, возникающих из GWAS, для определения возможных терапевтических целей», — сказал Мур.

В данной статье команда продемонстрировала, что варианты, связанные с риском заболевания, могут влиять на такие биологические активности, как экспрессия генов и функции белков в клеточном хозяйственном оборудовании.

«Взяв все это вместе, мы получаем более полную картину биологии болезней», — сказал Мур. «Эта картина — до сих пор — была размытой, особенно когда между генами возникали варианты».

Команда использовала компьютерное моделирование двух миллионов пар SNP, связанных с заболеванием, взятых из трех проектов GWAS, а также информацию из других баз данных генома, которая сопоставляет индивидуальный генетический состав пациента с его внешними симптомами . Исходя из этого, они предсказали 3870 пар SNP с аналогичным биологическим механизмом. Эти приоритетные пары SNP с перекрывающимися мишенями информационной РНК или схожими функциями с большей вероятностью были связаны с одним и тем же заболеванием, чем с несвязанными патологиями.




Добавить в избранное Версия для печати
Поделитесь:
Автор: admin
Опубликовано: 28.01.2021

Adblock
detector
  X