许多医疗紊乱可能衰弱在被放弃的基因数据山

以前隐藏的肥胖病关连的基因从老实验找到由研究员在斯坦福大学医学院和 Lucile Packard 儿童医院。

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“我们计划一个十分简单的路线转换很多现有的原始数据成候选人进一步基因研究的疾病基因”，儿科医生在 Packard 子项的和院长说阿图尔小山、 MD、 PhD、小儿科分析复杂生物资料的学科中心。 “当我们汇集信息，我们不仅能精确定位已经被识别的那些，但是我们也产生了一些非常有趣新的预测”。

调查员通过比较其他研究员做的 49 次独立试验 - 独自地产生了近似结果的无的结果比一十二个新的肥胖病关连的基因戏弄了更多的存在。

小山，也是一名助理医学教授和小儿科在这所医学院，计划很快调查新的基因的生物角色。 这个研究出现于日记帐分析复杂生物资料的学科的 10月 5日预先的存取部分。

识别复杂疾病的新颖的基因故障原因请喜欢肥胖病，糖尿病，并且孤独性是不易处理的。 不同于囊性纤维化，是由变化造成的在一个基因，这些情况经常是 “理想的风暴的”结果配合的基因和环境因素。 此复杂留给研究员限制时间继续处理仅他们的最有为的结果，留下其他候选人后边。

管理未使用的数据可以非常富挑战性。 微阵列或基因筹码试验，例如，请生成数万份情报。 由于多数学报要求作者提交所有他们的数据给公共可用的国际数据库，小山估计数量的这样数据是每年加倍或成三倍。

小山和他的同事，博士后的学员 Sangeeta 英语， PhD，从使用在各种各样的动物的不同的方法做的 49 次试验的被重新分析的公共可用的数据从人到汇率对蠕虫。 他们转换了宽净额： 研究有共同兴趣的唯一的事情是他们其中每一被设计查出基因或蛋白质重要对肥胖存贮或身体尺寸。

“我们不做任何假定”，小山说。 “我们委托各自的调查员搞到他们的实验的想好的设计。 什么我们在精确度可能丢失 -，例如，俯视的特定种类的区别 - 我们在这个能力获取概括。 我们识别的那些基因，重要可能是根本重要”。

例如，于极为少见的小儿科紊乱集中的一个实验叫 progeria。 子项以这个情况看上去迅速地变老和在他们早期的十几岁通常中断。 他们也偶然丢失他们的脂肪细胞。 “现在，我们不知道这是否与肥胖病有关”，说小山。 “但是，如果它在所有相关对肥胖新陈代谢，它可能据我们所知贡献某事”。

小山和英语混合搭配对和小的组实验识别可靠执行者。 他们的前提是弱是在一个实验的仅正的基因可能容易地被遣散的无法控制。 然而，如果该同样基因弱是正的在两个或多个实验，它的论点变得更加严格 -，特别地如果那些实验使用非常不同的方法生成他们的结果。

研究员的技术可能也能通过允许这个背景挑选以前进一步研究的甚而非肯定的基因 “噪声”，或在每个实验找到的无意义差异，互相取消，留下突出真的正高。 这个作用是很象佩带一个对在飞机的噪声取消的耳机为了听到您偏爱的交响乐。

研究员知道他们是在正确轨道，当他们精确定位大约 66% 的接近 300 个以前被识别的肥胖病关连的基因。 相反，各自的实验都没有识别超过 30% 的同一个面板，并且平均实验只识别 2%。

进一步的分析识别是正的在六个或多个实验的 16 个是正的在八个实验的基因和三。 那些三，一个是一个已知的肥胖病基因。 另外两个没有已知的依靠肥胖病。 “现在我们可以把这两名候选人带直接对遗传学家，并且开始的实验室推测什么他们执行”，小山说。

比较途径应该是可适用的对许多其他紊乱。 “数据那里”，小山说，作早期工作在方式为准备进一步研究分类和标注生物医学的信息的浩大的数量。 “我们需要转换它和使它有用为其他研究员和紊乱”。

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