Les aides Neuves d'outil logiciel recensent des mutations génétiques liées au risque accru pour le cancer

Published on May 31, 2014 at 9:23 AM · No Comments

La Seule, robuste méthode emploie des données de famille pour trouver des mutations pour le terrain communal et les maladies rares

Les Chercheurs Au Centre de Lutte contre le Cancer de DM Anderson d'Université du Texas et à d'autres institutions ont appliqué un outil logiciel developpé récemment pour recenser les mutations génétiques qui contribuent au risque accru d'une personne pour développer les maladies communes et complexes, telles que le cancer. La recherche est publiée dans l'édition de Mai 2014 de la Biotechnologie de Nature de tourillon.

La technologie, connue sous le nom de pVAAST (Outil Variable de pure race d'Annotation, d'Analyse et de Recherche), combine deux méthodes statistiques différentes employées pour recenser des mutations géniques de pathogène. Cet élan de combinaison surpasse différentes méthodes d'analyse familiales en augmentant l'alimentation électrique ou la vitesse dans lesquelles des mutations sont recensées, et en réduisant des complications par le design et l'analyse d'étude.

« Cette méthode tient compte une identification et une validation de plus rapidement, plus efficaces des variants génétiques qui influencent le risque de maladie, » la Colère du Tchad, Ph.D., professeur d'Épidémiologie à DM Anderson. « Ceci permettra éventuellement aux laboratoires cliniques de concevoir les tests génétiques qui fournissent de meilleures prévisions du risque individuel d'une personne de développer le cancer. »

L'outil de pVAAST combine deux méthodes d'identification de maladie-gène, analyses de liaison et tests utilisés généralement d'association. L'analyse de Liaison chemine l'hérédité des mutations génétiques dans les familles pour recenser des mutations causales possibles. Les tests d'Association comparent les personnes indépendantes à une maladie spécifique aux personnes en bonne santé à la recherche d'une mutation commune dans un groupe ou l'autre.

« Des tests d'analyse et d'association de Liaison ont été au commencement conçus pour les repères génétiques clairsemés fournis par des techniques plus précoces de génotypage, » a dit l'auteur important de l'étude, Hao HU, Ph.D., un boursier post-doctoral d'Épidémiologie à DM Anderson. le « pVAAST intègre ces deux méthodes et repurposes ils pour l'ADN de la deuxième génération ordonnançant les données, qui sont la technique de condition-de-art pour la recherche en matière de génétique. Il comble une lacune véritable entre les techniques moléculaires et les outils de calcul dans la maladie héréditaire étudie. »

Les Chercheurs ont également comporté la hiérarchisation variable fonctionnelle à l'outil, qui prévoit si une mutation particulière dans une famille est dommageable.

Pour cette étude particulière, le pVAAST a analysé des données pour recenser les origines génétiques des trois maladies ; entéropathie - une inflammation chronique de l'intestin, des défauts septaux cardiaques et du Syndrome de Miller - un défaut de développement de la face et des membres multiples. L'outil pouvait recenser les mutations exactes entraînant ces maladies des données d'ADN d'un unifamilial. Dans les défauts septaux et les familles cardiaques de Syndrome de Miller, les mutations occasionnelles avaient été précédemment recensées et les résultats ont servi de validation de principe. Dans la famille d'entéropathie, la mutation causale dans la famille était inconnue avant l'analyse.

De plus, les chercheurs se sont appliqués le pVAAST et trois autres méthodes statistiques à trois modèles de maladie génétique : dominant, dans lesquels a déserté la copie du gène est hérité d'un parent ; récessif, dans lequel les deux copies du gène doivent avoir le défaut ; ou dominant entraîné par une mutation neuve non héritée de l'un ou l'autre de parent. Dans chaque cas, le pVAAST a exigé d'une fraction de la taille de l'échantillon des familles de trouver le risque de maladie comme le faisaient les autres méthodes.

« Pour la plupart des maladies rares il est provocant pour rassembler des échantillons d'ADN des patients multiples, » a dit la Colère. « Ceci lui effectue l'essentiel pour pouvoir comporter des parents dans une étude pour améliorer le taux de succès. »

Dans cette étude, la méthodologie combinée d'utiliser des méthodes statistiques multiples ont augmenté l'alimentation électrique des résultats et le réduit la complexité de l'analyse. « Ceci fournit une passerelle à recenser les variants génétiques qui influencent le risque de développer les cancers particuliers, » a dit la Colère.

Beaucoup d'études génétiques actuelles recrutent des patients présentant des antécédents familiaux de cancer pour rechercher les mutations héritées qui augmentent le risque de développer le cancer. La Colère indique que cet outil permettra à des chercheurs d'analyser les données de séquence de ces familles pour recenser les variants génétiques qui sont très probablement responsables des antécédents de cancer dans les familles.

La Colère indique que faisant avancer le foyer principal pour le logiciel soyez de découvrir les gènes neufs de cancer-susceptibilité. Dans un document indépendant publié dans la Découverte de Cancer, le logiciel a été employé pour supporter la découverte de RINT1 comme gène neuf de prédisposition au cancer du sein.

« L'identification des gènes de susceptibilité potentiels de cancer est seulement une première étape, et des années de la recherche supplémentaire sont exigées pour caractériser ces variantes pour déterminer d'une manière concluante le degré auquel elles influencent le risque de cancer, » ont dit la Colère.

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