Кандидатный ген - Candidate gene

В ген-кандидат подход к проведению генетическая ассоциация исследования сосредоточены на связях между генетическая вариация в пределах предварительно определенных интересующих генов, и фенотипы или болезненные состояния. Это в отличие от полногеномные ассоциации исследований (GWAS), которые сканируют весь геном для общей генетической изменчивости. Гены-кандидаты чаще всего отбираются для изучения на основе априори знание биологического функционального воздействия гена на рассматриваемый признак или заболевание.[1][2] Обоснование сосредоточения внимания на аллельных вариациях в конкретных, биологически значимых областях генома состоит в том, что определенные мутации будут напрямую влиять на функцию рассматриваемого гена и вести к исследованию фенотипа или состояния болезни. Этот подход обычно использует исследование случай-контроль дизайн, чтобы попытаться ответить на вопрос: «Является ли один аллель гена-кандидата более часто встречающимся у субъектов с заболеванием, чем у субъектов без заболевания?»[1] Предполагается, что гены-кандидаты связаны с сложные черты обычно не воспроизводились последующими GWAS.[3][4][5] Неспособность исследований генов-кандидатов пролить свет на конкретные гены, лежащие в основе таких признаков, приписывают недостаточной статистическая мощность.[6]

Выбор

Подходящие гены-кандидаты обычно выбираются на основе известной биологической, физиологической или функциональной значимости для рассматриваемого заболевания. Этот подход ограничен тем, что он полагается на существующие знания об известной или теоретической биологии болезни. Тем не менее, молекулярные инструменты позволяют понять механизмы заболевания и выявлять потенциальные интересующие области в геноме. Полногеномные исследования ассоциации (GWAS) и локус количественного признака (QTL) картирование исследует общие вариации во всем геноме и, как таковое, может обнаруживать новую интересующую область, которая находится в или рядом с потенциальным геном-кандидатом. Микрочип данные позволяют исследователям изучить дифференциальную экспрессию генов между случаями и контролем и могут помочь точно определить новые потенциальные гены, представляющие интерес.[7]

Большая изменчивость между организмами иногда может затруднить различение нормальных изменений в однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) из гена-кандидата с вариацией, связанной с заболеванием.[8] При анализе больших объемов данных есть несколько других факторов, которые могут помочь в выборе наиболее вероятного варианта. Эти факторы включают приоритеты в SNP, относительный риск функциональных изменений генов и нарушение равновесия по сцеплению среди SNP.[9]

Кроме того, доступность генетической информации через онлайн-базы данных позволяет исследователям извлекать из существующих данных и сетевых ресурсов новые мишени для генов-кандидатов.[10] Для исследования генов у разных видов доступно множество онлайн-баз данных.

  • Ген - одна из таких баз данных, которая позволяет получить доступ к информации о фенотипах, путях и вариациях многих генов у разных видов.
  • При исследовании функциональности между генами в проводящих путях Консорциум генных онтологий может помочь сопоставить эти отношения. Проект GO описывает генные продукты тремя разными способами независимо от вида: биологические процессы, клеточные компоненты и молекулярные функции. Использование этой информации может расширить априорное знание пути и, таким образом, помочь выбрать наиболее вероятный ген-кандидат.
  • Topp Gene - еще одна полезная база данных, которая позволяет пользователям определять приоритеты генов-кандидатов с помощью функциональных аннотаций или сетевого анализа.[11] ToppGene помогает исследователям выбрать подмножество вероятных генов-кандидатов из более крупных наборов генов-кандидатов, вероятно, обнаруженных с помощью высокопроизводительных геномных технологий.
  • Lynx - это интегрированная платформа системной биологии, которая позволяет пользователям определять приоритеты генов-кандидатов, используя как функциональные аннотации, так и сети парных ассоциаций генов.[12] Lynx предоставляет два сложных инструмента приоритезации: Cheetoh[13] и ПИНТА,[14] чтобы помочь пользователям выбрать гены-кандидаты из всего генома на основе релевантности входному списку генов, который может быть списком известных генов, способствующих определенному заболеванию или фенотипу, или дифференциально экспрессируемым геном из следующего поколения Секвенирование РНК технологии.

До подхода гена-кандидата

Прежде чем подход генов-кандидатов был полностью разработан, для идентификации генов, связанных с болезненными состояниями, использовались различные другие методы. Эти методы изучены генетическая связь и позиционное клонирование за счет использования генетический скрининг, и были эффективны при идентификации генов относительного риска у Менделирующие болезни.[9] Однако эти методы не так полезны при изучении сложных заболеваний по нескольким причинам:[9]

  1. Сложные заболевания, как правило, различаются по возрасту начала и степени тяжести. Это может быть связано с изменением пенетрантность и выразительность.[15] Для большинства болезней человека вариативная выраженность фенотипа болезни является нормой. Это затрудняет выбор одной конкретной возрастной группы или фенотипического маркера для изучения.[9]
  2. Истоки сложного заболевания связаны с множеством биологических путей, некоторые из которых могут различаться в зависимости от фенотипа заболевания.[9]
  3. Наиболее важно то, что сложные заболевания часто демонстрируют генетическую гетерогенность - можно найти несколько генов, которые взаимодействуют и создают одно болезненное состояние. Часто каждый отдельный ген частично отвечает за производимый фенотип и общий риск заболевания.[9][16]

Несмотря на недостатки исследований анализа сцепления, они, тем не менее, полезны в предварительных исследованиях для выделения генов, связанных с заболеванием.[17]

Критика

Изучение генов-кандидатов направлено на то, чтобы сбалансировать использование данных и минимизировать вероятность получения ложноположительных или отрицательных результатов.[9] Поскольку этот баланс часто может быть трудным, есть несколько критических замечаний в отношении подхода с генами-кандидатами, которые важно понять, прежде чем начинать такое исследование. Например, было показано, что подход с использованием генов-кандидатов приводит к высокому уровню ложноположительных результатов, что требует очень осторожного отношения к результатам отдельных генетических ассоциаций.[18]

Одна из критических замечаний заключается в том, что результаты исследования ассоциации генов-кандидатов нелегко воспроизвести в последующих исследованиях.[19] Например, недавнее исследование 18 хорошо изученных генов-кандидатов на депрессию (по 10 публикаций и более) не выявило какой-либо значимой связи с депрессией, несмотря на то, что использовались выборки на порядки больше, чем из исходных публикаций.[20] Помимо статистических проблем (например, недостаточно эффективных исследований), стратификация населения часто обвиняли в этой непоследовательности; поэтому следует также проявлять осторожность в отношении того, какие критерии определяют определенный фенотип, а также другие варианты исследования дизайна.[9]

Кроме того, поскольку эти исследования включают априори знания, некоторые критики утверждают, что наших знаний недостаточно, чтобы делать прогнозы. Следовательно, результаты, полученные с помощью этих подходов, основанных на «гипотезах», зависят от способности выбирать вероятных кандидатов из генома, а не от использования анонимного подхода. Ограниченные знания о сложных заболеваниях могут привести к «информационному узкому месту», которое можно преодолеть сравнительная геномика у разных видов.[21] Эту предвзятость также можно преодолеть путем тщательного выбора генов, исходя из того, какие факторы с наибольшей вероятностью будут участвовать в фенотипе.[9]

Эти критические замечания важно помнить при рассмотрении их экспериментального подхода. Как и любой другой научный метод, подход к генам-кандидатам сам по себе подвергается критике, но все же доказал, что он является мощно эффективным инструментом для изучения генетического состава сложные черты.[21]

Использование в научных исследованиях

Подход с использованием генов-кандидатов является мощным инструментом для изучения сложных заболеваний, особенно если его ограничения преодолеваются широким дополнительным подходом. Одним из первых успехов в этой области было обнаружение единственной базовой мутации в некодирующая область из APOC3 (ген аполипопротеина C3), что связано с более высоким риском гипертриглицеридемия и атеросклероз.[22] В исследовании Kim et al. Гены, связанные с признаком ожирения как у свиней, так и у людей, были обнаружены с использованием сравнительная геномика и хромосомная наследственность.[21] Используя эти два метода, исследователи смогли преодолеть критику, что исследования генов-кандидатов сосредоточены исключительно на предшествующих знаниях. Сравнительная геномика была завершена путем изучения как человека, так и свиньи. локусы количественных признаков с помощью метода, известного как полногеномный комплексный анализ признаков (GCTA), что позволило исследователям сопоставить генетическую изменчивость с конкретными хромосомами. Это позволило параметру наследуемости обеспечить понимание того, где фенотипические вариации были в определенных хромосомных областях, таким образом распространившись на маркеры-кандидаты и гены в этих областях. В других исследованиях могут также использоваться вычислительные методы для поиска генов-кандидатов широко распространенным, дополняющим образом, например, одно исследование Tiffin et al. изучение генов, связанных с диабет 2 типа.[8]

Многие исследования аналогичным образом использовали гены-кандидаты в рамках междисциплинарного подхода к изучению признака или фенотипа. Один из примеров манипулирования генами-кандидатами можно увидеть в исследовании, проведенном Мартином Э. Федером на белки теплового шока и их функция в Drosophila melanogaster.[23] Федер разработал целостный подход к обучению Hsp70, ген-кандидат, который, как предполагалось, играет роль в адаптации организма к стрессу. D. melanogaster является очень полезным модельным организмом для изучения этого признака из-за того, что он может поддерживать множество различных генетических подходов к изучению гена-кандидата. Различные подходы, использованные в этом исследовании, включали генетическое изменение гена-кандидата (с использованием сайт-специфичных гомологичная рекомбинация и экспрессия различных белков), а также изучение естественных вариаций Hsp70. Он пришел к выводу, что результаты этих исследований дали многогранный взгляд на Hsp70. Манипуляция генами-кандидатами также прослеживается в исследовании Каспара Чейтера происхождения и функции устьица в Physcomitrella patens, мох. PpSMF1, PpSMF2 и PpSCRM1 были три гена-кандидата, которые были отключены гомологичной рекомбинацией, чтобы увидеть любые изменения в развитии устьиц. В эксперименте с нокдауном Чейтер заметил, что PpSMF1 и PpSCRM1 были ответственны за развитие устьиц в P. patens.[24] Путем разработки и модификации этих генов-кандидатов они смогли подтвердить, каким образом этот ген был связан с измененным фенотипом. Понимание естественного и исторического контекста, в котором действуют эти фенотипы, путем изучения естественной структуры генома дополнило это.

Рекомендации

  1. ^ а б Квон Дж. М., Козел А. М. (2000). «Подход гена-кандидата» (PDF). Исследования алкоголя и здоровье. 24 (3): 164–8. PMID  11199286.
  2. ^ Чжу М., Чжао С. (2007). «Подход к идентификации генов-кандидатов: успехи и проблемы». Int J Biol Sci. 3 (7): 420–427. Дои:10.7150 / ijbs.3.420. ЧВК  2043166. PMID  17998950.
  3. ^ Johnson EC, Border R, Melroy-Greif WE, de Leeuw CA, Ehringer MA, Keller MC (ноябрь 2017 г.). «Нет доказательств того, что гены-кандидаты в шизофрению больше связаны с шизофренией, чем гены-кандидаты». Биологическая психиатрия. 82 (10): 702–708. Дои:10.1016 / j.biopsych.2017.06.033. ЧВК  5643230. PMID  28823710.
  4. ^ Chabris CF, Hebert BM, Benjamin DJ, Beauchamp J, Cesarini D, van der Loos M, Johannesson M, Magnusson PK, Lichtenstein P, Atwood CS, Freese J, Hauser TS, Hauser RM, Christakis N, Laibson D (2012-09 -24). «Большинство сообщаемых генетических ассоциаций с общим интеллектом, вероятно, являются ложноположительными». Психологическая наука. 23 (11): 1314–23. Дои:10.1177/0956797611435528. ЧВК  3498585. PMID  23012269.
  5. ^ Bosker FJ, Hartman CA, Nolte IM, Prins BP, Terpstra P, Posthuma D, van Veen T., Willemsen G, DeRijk RH, de Geus EJ, Hoogendijk WJ, Sullivan PF, Penninx BW, Boomsma DI, Snieder H, Nolen WA ( Май 2011 г.). «Плохая репликация генов-кандидатов для большого депрессивного расстройства с использованием данных ассоциации по всему геному» (PDF). Молекулярная психиатрия. 16 (5): 516–32. Дои:10.1038 / mp.2010.38. PMID  20351714.
  6. ^ Фаррелл М.С., Верге Т., Склар П., Оуэн М.Дж., Офофф Р.А., О'Донован М.С., Корвин А., Сишон С., Салливан П.Ф. (май 2015 г.). «Оценка исторических генов-кандидатов на шизофрению». Молекулярная психиатрия. 20 (5): 555–62. Дои:10.1038 / mp.2015.16. ЧВК  4414705. PMID  25754081.
  7. ^ Уэйн М.Л., Макинтайр Л.М. (ноябрь 2002 г.). «Комбинирование карт и массивов: подход к идентификации генов-кандидатов». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 99 (23): 14903–6. Дои:10.1073 / pnas.222549199. ЧВК  137517. PMID  12415114.
  8. ^ а б Тиффин Н., Эди Э., Тернер Ф., Бруннер Х. Г., ван Дриэль М. А., Оти М., Лопес-Бигас Н., Узунис К., Перес-Ираткета С., Андраде-Наварро М. А., Адейемо А., Патти М. Е., Семпл Калифорния, Hide W. (2006 ). «Вычислительная идентификация генов болезни: комплекс методов отдает приоритет генам-кандидатам диабета 2 типа и ожирения». Исследования нуклеиновых кислот. 34 (10): 3067–81. Дои:10.1093 / нар / gkl381. ЧВК  1475747. PMID  16757574.
  9. ^ а б c d е ж грамм час я Табор, HK, Риш, Нью-Джерси, Майерс, RM (май 2002 г.). «Кандидат-генные подходы к изучению сложных генетических признаков: практические соображения». Обзоры природы. Генетика. 3 (5): 391–7. Дои:10.1038 / nrg796. PMID  11988764.
  10. ^ Чжу М., Чжао С. (октябрь 2007 г.). «Подход к идентификации генов-кандидатов: прогресс и проблемы». Международный журнал биологических наук. 3 (7): 420–7. Дои:10.7150 / ijbs.3.420. ЧВК  2043166. PMID  17998950.
  11. ^ Чен Дж., Бардес Э. Э., Ароноу Б. Дж., Джегга АГ (июль 2009 г.). «ToppGene Suite для анализа пополнения списка генов и приоритезации генов-кандидатов». Исследования нуклеиновых кислот. 37 (Выпуск веб-сервера): W305–11. Дои:10.1093 / nar / gkp427. ЧВК  2703978. PMID  19465376.
  12. ^ Мальцева Наталья; Гиллиам, Т. Конрад; Бёрниген, Даниэла; Сюй, Дзинбо; Дэйв, Утпал; Беррокаль, Эдуардо; Ван, Шэн; Тейлор, Эндрю; Фэн, Бо (2014-01-01). «Lynx: база данных и механизм извлечения знаний для интегративной медицины». Исследования нуклеиновых кислот. 42 (D1): D1007 – D1012. Дои:10.1093 / нар / gkt1166. ISSN  0305-1048. ЧВК  3965040. PMID  24270788.
  13. ^ Се, Бинцин; Агам, Гади; Баласубраманиан, Сандхья; Сюй, Дзинбо; Гиллиам, Т. Конрад; Мальцева Наталья; Бёрниген, Даниэла (01.04.2015). «Приоритизация генов болезни с использованием сети и функций». Журнал вычислительной биологии. 22 (4): 313–323. Дои:10.1089 / cmb.2015.0001. ЧВК  4808289. PMID  25844670.
  14. ^ Нитч, Даниэла; Gonçalves, Joana P .; Охеда, Фабиан; де Моор, Барт; Моро, Ив (14 сентября 2010 г.). «Приоритезация гена-кандидата путем сетевого анализа дифференциальной экспрессии с использованием подходов машинного обучения». BMC Bioinformatics. 11 (1): 460. Дои:10.1186/1471-2105-11-460. ISSN  1471-2105. ЧВК  2945940. PMID  20840752.
  15. ^ Лобо I (2008). «Та же генетическая мутация, другой фенотип генетического заболевания». Природное образование. 1 (1): 64.
  16. ^ Гайзер И. Р., Фикс С., Уолдман И. Д. (июль 2009 г.). «Кандидатские генные исследования СДВГ: метааналитический обзор». Генетика человека. 126 (1): 51–90. Дои:10.1007 / s00439-009-0694-x. PMID  19506906.
  17. ^ Тейшейра Л.В., Лезировиц К., Мандельбаум К.Л., Перейра Л.В., Перес А.Б. (август 2011 г.). «Анализ сцепления генов-кандидатов указывает на генетическую гетерогенность синдрома Марфана». Бразильский журнал медицинских и биологических исследований = Revista Brasileira de Pesquisas Medicas e Biologicas. 44 (8): 793–800. Дои:10.1590 / s0100-879x2011007500095. PMID  21789464.
  18. ^ Салливан П.Ф. (май 2007 г.). «Ложные генетические ассоциации». Биологическая психиатрия. 61 (10): 1121–6. Дои:10.1016 / j.biopsych.2006.11.010. PMID  17346679.
  19. ^ Хатчисон К.Э., Столлингс М., Макгири Дж., Брайан А. (январь 2004 г.). «Стратификация населения в исследовании генов-кандидатов: смертельная угроза или отвлекающий маневр?». Психологический бюллетень. 130 (1): 66–79. Дои:10.1037/0033-2909.130.1.66. PMID  14717650.
  20. ^ Бордер, Ричард и др. (2019). «Отсутствие поддержки исторической гипотезы гена-кандидата или гипотезы гена-кандидата по взаимодействию для серьезной депрессии в нескольких больших выборках». Американский журнал психиатрии. 176 (5): 376–387. Дои:10.1176 / appi.ajp.2018.18070881. ЧВК  6548317. PMID  30845820.
  21. ^ а б c Ким Дж, Ли Т, Ким Т., Ли КТ, Ким Х (декабрь 2012 г.). «Комплексный подход сравнительной геномики и анализа наследственности свиньи и человека по признаку ожирения: данные о генах-кандидатах на хромосоме 2 человека». BMC Genomics. 13: 711. Дои:10.1186/1471-2164-13-711. ЧВК  3562524. PMID  23253381.
  22. ^ Rees A, Shoulders CC, Stocks J, Galton DJ, Baralle FE (февраль 1983 г.). «Полиморфизм ДНК, соседствующий с геном апопротеина A-1 человека: связь с гипертриглицеридемией». Ланцет. 1 (8322): 444–6. Дои:10.1016 / с0140-6736 (83) 91440-х. PMID  6131168.
  23. ^ Feder ME (июль 1999 г.). "Инженерные гены-кандидаты в исследованиях адаптации: белок теплового шока Hsp70 в Drosophila melanogaster". Американский натуралист. 154 (S1): S55 – S66. Дои:10.1086/303283. PMID  29586709.
  24. ^ Бирлинг, Дэвид Дж .; Рески, Ральф; Флеминг, Эндрю; Грей, Джули Э .; Франк, Вольфганг; Decker, Eva L .; Bergmann, Dominique C .; Стюарт Кассон; Макалистер, Кора А. (декабрь 2016 г.). «Происхождение и функция устьиц мха Physcomitrella patens». Природа Растения. 2 (12): 16179. Дои:10.1038 / nplants.2016.179. ISSN  2055-0278. ЧВК  5131878. PMID  27892923.

внешняя ссылка