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Los estudios genéticos basados en la población y la familia suelen dar lugar a la identificación de variantes genéticas que se asocian estadísticamente con una enfermedad clínica o fenotipo. Para muchas enfermedades y rasgos, la mayoría de las variantes no son codificantes y, por lo tanto, es probable que actúen afectando mecanismos sutiles y comparativamente difíciles de predecir que controlan la expresión génica. Aquí, describimos un enfoque estratégico general para priorizar las variantes no codificantes y seleccionarlas para determinar su función. Este enfoque implica la priorización computacional utilizando bases de datos genómicas funcionales, seguida de un análisis experimental de la unión diferencial de factores de transcripción (TF) a alelos de riesgo y no riesgo. Tanto para el análisis de variantes genéticas como para el análisis de variantes genéticas tanto en el ensayo de cambio de movilidad electroforética (EMSA) como en el ensayo de precipitación de afinidad del ADN (DAPA), se utiliza un oligonucleótido de ADN sintético (oligo) para identificar factores en el lisado nuclear de la enfermedad o células relevantes para el fenotipo. Para EMSA, los oligonucleótidos con o sin factores nucleares unidos (a menudo TF) se analizan mediante electroforesis no desnaturalizante en un gel de poliacrilamida de tris-borato-EDTA (TBE). Para DAPA, los oligonucleótidos se unen a una columna magnética y los factores nucleares que se unen específicamente a la secuencia de ADN se eluyen y analizan mediante espectrometría de masas o con una electroforesis en gel de poliacrilamida de dodecil sulfato de sodio reductor (SDS-PAGE) seguida de un análisis de Western blot. Este enfoque general puede ser ampliamente utilizado para estudiar la función de las variantes genéticas no codificantes asociadas con cualquier enfermedad, rasgo o fenotipo.