2011년 6월 15일
자폐증과 정신 분열증과 같은 일반적인 장애를 일으키는 데 노보 변이를 찾기위한 분자 유전 전략.
다음 실험의 전반적인 목표는 일반적인 유전 질환에서 새로운 돌연변이를 식별할 수 있도록 하는 것입니다. de novo mutation hypothesis에 해당하는 질병이 확인되면 de novo 돌연변이를 스캔할 환자 사례를 선택하기 위해 중요한 기준이 적용됩니다. 다음으로, 고품질, 저처리량 염기서열분석 또는 전체 엑솜 염기서열분석(whole exome sequencing)을 사용하여 이 전략을 사용하여 이러한 돌연변이를 식별합니다.
Shank three 유전자의 De Novo 돌연변이는 정신분열증에 걸린 피험자에서 발견되었습니다. 이 방법은 정신 분열증과 자폐증의 유전학에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 또한 멜로 지연과 같은 다른 일반적인 질병을 연구하는 데 사용할 수 있습니다.
모든 질병이 de Novo 질병 프로필에 부합하는 것은 아닙니다. 따라서 프로토콜의 개요를 설명하기 전에, 질병이 Novo 돌연변이 질환의 후보가 되기 위해 충족해야 하는 필수 기준은 다음과 같습니다. 질병에 걸린 환자는 체력이 감소하는 것을 보입니다.
이 질병은 매우 다양한 환경에서 자주 발견됩니다. 이 질병은 때때로 더 높은 부계 연령과 관련이 있습니다. 고전적인 연관성 및 연관성 연구는 질병 유전성의 상당 부분을 설명하지 못합니다.
마지막으로, 쌍둥이 일치 데이터는 de novo 모델을 지원해야 합니다. 다음으로, de novo 돌연변이를 보유할 가능성이 높은 샘플을 선택하기 위한 기준을 적용합니다. 새로운 돌연변이는 조기 발병, 심각한 표현형, 영향을 받지 않은 부모 및 질병 증상이 없는 나이 많은 아버지와 관련이 있습니다.
DNA의 가용성은 샘플 선택을 제한할 수 있습니다. 환자와 환자의 부모 모두로부터 샘플을 얻을 수 없는 한, 전염성을 배제할 수 없습니다. 또한, 확인된 후보 유전자의 검증을 위해 추가로 영향을 받은 코호트 및 정상 피험자의 가용성도 필요합니다.
충분히 큰 표본 크기의 후보 및 통제 항목이 수집되면 최상의 후보 물질 분석을 계속 선택합니다. 유전자는 점수 시스템을 기반으로 합니다. 예를 들어, 이 기준 집합은 신경인지 질환과 관련된 유전자의 점수를 매기는 데 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 근위축성 측삭 경화증(myotrophic lateral sclerosis)과 같은 신경 질환은 매우 다른 기준을 사용합니다. 여기에는 시냅스 함축 증거, 시냅스 국소화, 증거, 조직 발현, 패턴 데이터, 동물 모델, 인지, 데이터, 유전자 분석 및 관여의 주장이 포함됩니다. 이러한 기준을 적용한 후, 더 나은 후보를 위해 연구에서 많은 유전자를 분석할 수 있습니다.
염기서열분석 후, 후보 유전자는 일반적으로 다르게 작동하기 때문에 두 개 이상의 염기서열 분석 도구의 조합을 적용합니다. 예를 들어, 이 그래프에 표시된 대로 polys 스캔 소프트웨어로 계산한 SMP의 거짓 양성 돌연변이 비율은 poly Fred 소프트웨어로 계산한 것보다 높습니다. Polys 스캔은 또한 poly Fred보다 indels에 대한 돌연변이율이 더 낮습니다.
각 소설에 대한 마지막 단계로, 엑소닉 변이체는 정제, PCR 및 재시퀀싱을 통해 기술적 아티팩트를 제거합니다. 환자의 혈액 샘플에서 추출한 DNA의 관심 영역과 혈액 DNA에 대해 이 단계를 수행하는 두 부모는 일부 돌연변이가 배양된 림프구 세포주의 분열로 인한 인공물로 인한 것일 수 있으므로 중요합니다. 선택된 후보 유전자 염기서열분석에 대한 강력한 대안은 고처리량 염기서열분석을 사용하여 16,000개 유전자의 코딩 영역을 염기서열분석하는 것입니다.
이제 다양한 상업 회사의 전체 엑솜 염기서열분석을 위한 샘플을 준비할 수 있는 키트를 사용할 수 있습니다. 이러한 염기서열이 실험실로 반환되면 게놈 변이를 검출하고 유전형 분석을 위한 여러 생물정보학 도구 중에서 선택할 수 있습니다. 이제 전체 엑솜 내에서 돌연변이의 우선순위를 정하기 전에, 앞서 설명한 대로 순위가 매겨진 후보 유전자에서 변이체를 선택합니다.
모든 변형에 대해 각 변형은 두 가지 기준에 따라 우선 순위를 지정해야 합니다. 첫째, 변형은 고유해야 하며 부모나 공용 s 및 p 데이터베이스에 없어야 합니다. 둘째, 변이체는 절단(cutuncing) 또는 변경(altering)을 통해 염기서열에서의 위치에 따라 유전자의 기능에 영향을 미칠 것으로 예측된다.
코팅. PolyPhen, sift 및 Panther와 같은 프로그램은 모두 이러한 예측을 수행하여 다른 원인 돌연변이를 식별하고 식별된 돌연변이가 건강한 개인에게 존재하지 않는지 확인하고 추가 환자 사례 및 대조군에서 전체 유전자를 재배열할 수 있습니다. 해로운 것으로 예측되는 하나 이상의 de novo 돌연변이를 포함하는 모든 유전자는 추가 검증을 받아야 합니다: 연구에서 확인된 변이체는 돌연변이를 운반하는 세포주 또는 동물 모델에 대해 mRNA 및/또는 단백질 분석을 수행하여 기능적으로 특성화할 수 있습니다.
이러한 기능 분석은 고품질의 저처리량 canida 유전자 접근법을 사용하여 세포주 또는 동물 모델에서 수행할 수 있습니다. 두 가지 다른 de novo 돌연변이를 가진 유전자가 정신분열증 환자에서 발견되었다. 한 가지 말도 안 되는 돌연변이가 감염된 세 명의 형제에게서 발견되었다.
이 가족에서, 돌연변이는 유전자 생크의 1, 117에 있는 코드에서 조기 종결 신호를 초래했다. 3. 다른 가족에서, 같은 유전자의 미스센스 돌연변이가 영향을 받은 암컷에게서 발견되었다. 이 돌연변이는 아르기닌에서 코돈 536에서 매우 다른 아미노산인 트립토판으로 변화한다.
따라서 이 비디오를 시청하고 설명된 방법을 사용한 후에는 Novo 돌연변이가 어떤 역할을 하는지 여부를 확인하기 위해 관심 질환을 평가할 수 있어야 합니다.
본 연구는 자폐증 및 조현병과 같은 일반적인 질환과 관련된 de novo 돌연변이를 식별하기 위한 분자 유전학적 전략을 제시합니다. 해당 방법론은 환자 사례 선정, 시퀀싱 기술 적용, 그리고 잠재적 돌연변이를 발견하기 위한 유전 데이터 분석 과정을 포함합니다.
de novo 돌연변이를 식별하는 것은 유전율은 높지만 기존의 연관성 연구로는 성공률이 낮았던 복잡한 신경정신질환의 유전적 요인을 밝혀내기 위한 전략적 접근 방식을 제공합니다. 이 방법은 부모의 게놈에는 존재하지 않는 기능적으로 유의미한 새로운 변이체들을 분리함으로써 타겟 검증을 지원하며, 초기 발견 단계에서 기전적 리스크를 줄일 수 있게 합니다. 또한, 자폐증 및 조현병에서 특정 돌연변이와 표현형 결과 사이의 연관성을 연결함으로써 질환 모델의 예측 신뢰도를 높여줍니다.
이 방법은 타겟 식별부터 리드 최적화에 이르는 발견 연속성 과정에 부합하며, 특히 전통적인 유전학으로는 유전율을 설명할 수 없는 질환에 유용합니다.