2011年6月15日
自閉症や統合失調症などの一般的な疾患を引き起こすのde novo変異を見つけるための分子遺伝学的戦略。
次の実験の全体的な目標は、一般的な遺伝性疾患におけるde novo変異を特定できるようにすることです。de novo 突然変異仮説に対応する疾患が特定されると、de novo 突然変異をスキャンする患者症例の選択に重要な基準が適用されます。次に、高品質、ロースループットシーケンシング、または全エクソームシーケンシングを使用して、この戦略を使用してそのような変異を同定します。
シャンク3遺伝子のDe Novo変異は、統合失調症の影響を受けた被験者で発見されました。この方法は、統合失調症と自閉症の遺伝学への洞察を提供することができますが。また、メロ遅延などの他の一般的な疾患の研究にも使用できます。
すべての疾患がde Novo病プロファイルに適合するわけではありません。したがって、プロトコルの概要を説明する前に、これらは疾患がNovo変異疾患の候補になるために満たさなければならない重要な基準です。病気の患者はフィットネスの低下を示します。
この病気は、大きく変化する環境で頻繁に見られます。この病気は、父親の年齢が高いことと関連していることがあります。従来の連鎖研究と関連研究では、疾患の遺伝率のかなりの割合を説明できていません。
そして最後に、ツインのコンコーダンスデータはde novoモデルをサポートする必要があります。次に、基準を適用して、de novo変異を有する可能性が高いサンプルを選択します。de novo変異は、早期発症、重度の表現型、影響を受けていない親、および病気の症状がない高齢の父親と相関しています。
DNAが利用できる場合、サンプルの選択が制限される場合があります。患者と患者の両親の両方からサンプルが入手できない限り、感染の可能性を除外することはできません。さらに、同定された候補遺伝子の検証には、追加の罹患コホートおよび正常な被験者の利用可能性も必要である。
十分に大きなサンプルサイズの候補とコントロールが収集されたら、最適な候補の解析選択に進みます。Genesはスコアリングシステムに基づいています。たとえば、この一連の基準は、神経認知疾患に関連する遺伝子のスコアリングに使用できます。
例えば、筋萎縮性側索硬化症のような神経疾患は、非常に異なる基準を使用します。それらには、シナプス含意の証拠、シナプス局在化、証拠、組織発現、パターンデータ、動物モデル、認知、データ、遺伝子解析からの議論、および関与が含まれます。これらの基準を適用した後、多くの遺伝子を解析して、より優れた候補に有利に研究から除外することができます。
シーケンシング後、候補遺伝子は通常異なる働きをするため、2つ以上のシーケンシング解析ツールを組み合わせて適用します。たとえば、このグラフに示すように、polys scanソフトウェアによって計算されるSMPの偽陽性突然変異率は、poly Fredソフトウェアによって計算されるものよりも高くなります。また、polysスキャンでは、poly Fredよりもインデルの突然変異率が低いことが示されています。
各新規性の最終ステップとして、エクソンバリアントは、PCRおよび再シーケンシングによって、リフィケーションによって技術的なアーティファクトを排除します。患者からの血液サンプルから抽出されたDNAからの関心領域、および血液DNAに対してこのステップを実行する両親は、一部の突然変異が培養リンパ芽球細胞株の分裂によって引き起こされるアーティファクトによるものである可能性があるため、重要です。選択した候補遺伝子のシーケンシングに代わる強力な方法は、ハイスループットシーケンシングを使用して16, 000遺伝子のコード領域をシーケンシングすることです。
現在、さまざまな営利企業から全エクソームシーケンシング用のサンプルを調製するためのキットが提供されています。これらの配列がラボに戻されると、ゲノム変異の検出とジェノタイピングのためのいくつかのバイオインフォマティクスツールから選択できます。ここで、エクソーム全体の変異に優先順位を付ける前に、前に説明したように、ランク付けされた候補遺伝子からバリアントを選択します。
すべてのバリエーションについて、それぞれに 2 つの基準に従って優先順位を付ける必要があります。まず、バリアントは一意であり、親データベースにもパブリックの s データベースと p データベースにも存在しません。第二に、変異体は、配列内の位置に応じて、切り捨てられるか変化するかによって遺伝子の機能に影響を与えると予測されます。
コーティング。PolyPhen、sift、Pantherなどのプログラムはすべて、これらの予測を行って他の原因となる突然変異を特定し、特定された突然変異が健康な個人に存在しないことを確認し、追加の患者症例とコントロールで遺伝子全体を再配列化できます。有害であると予測される少なくとも1つのde novo変異を含む遺伝子は、さらなる検証を受けるべきである 研究で確認された変異体は、変異を持つ細胞株または動物モデルでmRNAおよび/またはタンパク質分析を行うことにより、機能的に特徴付けることができることが
確認されています。これらの機能解析は、高品質でロースループットのcanida遺伝子アプローチを用いて、細胞株または動物モデルで行うことができます。統合失調症患者では、2つの異なるde novo変異を持つ遺伝子が見つかりました。1つのナンセンス突然変異が、罹患した3人の兄弟に見つかりました。
このファミリーでは、突然変異により、遺伝子シャンクの1, 117のコードで早期に終了するシグナルが生じました。3。別の家系では、同じ遺伝子のミスセンス変異が罹患した女性に見つかりました。この突然変異は、アルギニンでコドン536で非常に異なるアミノ酸であるトリプトファンに変化します。
したがって、このビデオを見て、説明されている方法を使用した後、関心のある病気を評価して、Novo変異が役割を果たしているかどうかを確認できるはずです。
本研究では、自閉症や統合失調症などの一般的な疾患に関連するde novo変異を特定するための分子遺伝学的戦略を提示します。この手法には、患者症例の選定、シーケンシング技術の適用、および遺伝子データの解析による潜在的な変異の探索が含まれます。
de novo変異を同定することは、遺伝率が高いものの従来の関連解析では十分な成果が得られていない、複雑な神経精神疾患の遺伝的要因を明らかにするための戦略的なアプローチとなります。この手法は、親のゲノムには存在せず、機能的に関連のある新規バリアントを単離することでターゲットの妥当性確認をサポートし、初期探索段階におけるメカニズム的なリスク低減を可能にします。また、自閉症や統合失調症における特定の変異と表現型との関連を明らかにすることで、疾患モデルの予測信頼性を向上させます。
本手法は、ターゲットの同定からリード化合物の最適化に至るディスカバリー・コンティニュアム(創薬の連続的プロセス)に適合するものであり、特に従来の遺伝学では遺伝性が十分に説明できない疾患に有用です。