Mathematiker an Technologischer Universität Michigans haben leistungsfähige neue Hilfsmittel für die Gene hinter einigen unlenksamsten Krankheiten der Menschlichkeit heraus trennen von den entwickelt.
Mit einem können sie durch Generationen zurück gießen, um die Gene hinter geerbter Krankheit festzulegen. Mit anderen haben sie 11 Varianten innerhalb der Gene - einzelne Nukleotidrufpolymorphien, -SNPs oder „-schnitzel“ - verbunden mit Baumuster - Diabetes 2 getrennt.
„Mit chronischem, mögen komplexe Krankheiten Parkinson, Diabetes und ALS [Amyotrophe Lateralsklerose], sind mehrfache Gene beteiligt,“ sagte Qiuying Sha, ein Assistenzprofessor von mathematischen Wissenschaften. „Sie benötigen eine starke Prüfung.“
Diese Prüfung ist das Ensemble, das Anflug, (ELA) Software Lernt, die ein Set von SNPs entdecken kann, das gemeinsam eine erhebliche Auswirkung auf eine Krankheit haben.
Mit Komplex geerbten Bedingungen einschließlich Baumuster - Diabetes möglicherweise 2, einzelne Gene fällt die Krankheit auf ihren Selbst aus, während andere Gene Krankheit verursachen, wenn sie gemeinsam handeln. In der Vergangenheit diese Gengen Kombinationen ist zu finden besonders schwerfällig gewesen, weil die Berechnungen, die benötigt werden, um herauf vermutlich defekte Gene unter den 500.000 oder so im menschlichen Genom übereinzustimmen, praktisch unmöglich gewesen sind.
ELA weicht dieses Problem, zuerst aus, indem es drastisch den Bereich von möglicherweise gefährlichen Genen und an zweiter Stelle verengt, indem es statistische Methoden anwendet, um zu bestimmen, welche SNPs-Tat auf ihren Selbst und welches Tat in der Kombination. „Wir dachten, dass es recht kühl war,“ sagte Sha.
Um ihr Baumuster auf wirklichen Daten zu prüfen, Shas analysierte Team Gene von den Über1,000 menschen im Vereinigten Königreich, Hälfte mit Baumuster - 2 Diabetes und Hälfte außen. Sie kennzeichneten 11 SNPs, die, einzeln oder in den Paaren, mit der Krankheit mit einem hohen Maß der Wahrscheinlichkeit verbunden werden. Ihre Arbeit ist durch die Zapfen Genetische Epidemiologie angenommen worden und ist online bei http://www3.interscience.wiley.com/cgi-bin/abstract/117890704/ABSTRACT erhältlich.