Neue Software-Tool Hilfen kennzeichnen die genetischen Veränderungen, die mit erhöhter Gefahr für Krebs verbunden werden

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

Eindeutige, robuste Methode verwendet Familiendaten, um Veränderungen für die geläufigen und seltenen Krankheiten zu finden

Forscher an der Universität der Krebs-Mitte Texas MD Anderson und andere Institutionen haben ein neuentwickeltes Software-Tool angewendet, um genetische Veränderungen, die zur erhöhten Gefahr einer Person für das Entwickeln von geläufigen, komplexen Krankheiten beitragen, wie Krebs zu kennzeichnen. Die Forschung wird in der Ausgabe Im Mai 2014 der Zapfen Natur-Biotechnologie veröffentlicht.

Die Technologie, bekannt als pVAAST (Zucht- Verschiedenes Anmerkung, Analyse-und Recherche-Hilfsmittel), kombiniert zwei verschiedene statistische Methoden, die für das Kennzeichnen von Krankheit-verursachenden Gen-Mutationen angewendet werden. Dieser Kombinationsanflug übertrifft einzelne Familienberechnungsmethoden an leistung, indem er Komplikationen durch Studiendesign und Analyse Machtzuwachs oder Drehzahl, in denen Veränderungen gekennzeichnet werden, und verringert.

„Diese Methode lässt schneller, effizienteres Kennzeichen und Bestätigung von genetischen Varianten, die Krankheitsgefahr beeinflussen,“ Tschad-Ärger, Ph.D., Professor der Epidemiologie an MD Anderson zu. „Dieses aktiviert schließlich klinische Labors, genetische Prüfungen zu konstruieren, die liefern bessere Vorhersagen der einzelnen Gefahr einer Person des Entwickelns von Krebs.“

Das pVAAST Hilfsmittel kombiniert zwei allgemein verwendete Krankheitgen Kennzeichenmethoden, Verbindungsanalyse und Assoziationstests. Verbindungsanalyse spürt die Erbschaft von genetischen Veränderungen in den Familien auf, um mögliche verursachende Veränderungen zu kennzeichnen. Assoziationstests vergleichen ohne Bezugeinzelpersonen mit einer spezifischen Krankheit mit gesunden Einzelpersonen auf der Suche nach einer geläufigen Veränderung in einer Gruppe oder in der anderen.

„Verbindungsanalyse und -Assoziationstests waren zuerst für die spärlichen Erbfaktoren bestimmt, die von den früheren genotyping Techniken erhältlich sind,“ sagte führenden Autor der Studie, Hao HU, Ph.D., ein promovierter wissenschaftlicher Mitarbeiter der Epidemiologie an MD Anderson. „pVAAST integriert diese zwei Methoden und repurposes sie für zukünftige DNA-Sequenzierungs-Daten, die die Staats-vonkunst Technik für Genetikforschung ist. Es füllt einen echten Abstand zwischen molekularen Techniken aus und Computerhilfsmitteln in der Familienkrankheit studiert.“

Forscher enthielten auch verschiedene funktionellprioritisierung in das Hilfsmittel, das voraussagt, ob eine bestimmte Veränderung in einer Familie zerstörend ist.

Für diese bestimmte Studie analysierte pVAAST Daten, um die genetischen Ursachen von drei Krankheiten zu kennzeichnen; enteropathy - eine chronische Entzündung des Darmes, der Herzsippendefekte und des Miller-Syndroms - ein Entwicklungsdefekt des Gesichtes und der mehrfachen Glieder. Das Hilfsmittel war in der Lage, die genauen Veränderungen zu kennzeichnen, die diese Krankheiten von DNS-Daten von einem Einfamilien- verursachen. In den Herzsippendefekten und in den Miller-Syndromfamilien waren die zufälligen Veränderungen vorher gekennzeichnet worden und die Ergebnisse dienten als Machbarkeitsnachweis. In der enteropathy Familie war die verursachende Veränderung in der Familie vor der Analyse unbekannt.

Darüber hinaus wendeten Forscher pVAAST und drei andere statistische Methoden an drei Baumustern Erbkrankheit an: dominierend, welches setzte ab sich, im Exemplar des Gens wird von einer Muttergesellschaft geerbt; rückläufig, in dem beide Exemplare des Gens den Defekt haben müssen; oder dominierendes verursacht durch eine neue Veränderung geerbt nicht von jeder Muttergesellschaft. In jedem Fall benötigte pVAAST einen Bruch der Stichprobengröße der Familien, Krankheitsgefahr zu entdecken, wie die anderen Methoden taten.

„Für die meisten seltenen Krankheiten ist es schwierig, DNA-Proben von den mehreren Patienten zu montieren,“ sagte Ärger. „Dieses macht es wesentlich, in der Lage zu sein, Verwandte in einer Studie zu enthalten, um die Erfolgskinetik zu verbessern.“

In dieser Studie erhöhte das kombinierte Verfahren der Anwendung von mehrfachen statistischen Methoden die Leistung der Ergebnisse und verringerte die Komplexität der Analyse. „Dieses stellt einen Kommunikationsrechner zum Kennzeichnen von genetischen Varianten, die die Gefahr des Entwickelns von spezifischen Krebsen beeinflussen,“ sagte Ärger zur Verfügung.

Viele laufenden genetischen Studien ziehen Patienten mit einer Familiengeschichte von Krebs ein, um nach geerbten Veränderungen zu suchen, die die Gefahr des Entwickelns von Krebs erhöhen. Ärger sagt, dass dieses Hilfsmittel Forschern erlaubt, die Reihenfolgendaten von diesen Familien zu analysieren, um die genetischen Varianten zu kennzeichnen, die höchstwahrscheinlich für die Geschichte von Krebs in den Familien verantwortlich sind.

Ärger sagt, dass den bedeutenden Fokus für die Software vorwärts verschiebend, neue Krebsanfälligkeit Gene freizulegen seien Sie. In einem unterschiedlichen Papier, das in der Krebs-Entdeckung veröffentlicht wurde, wurde die Software verwendet, um die Entdeckung von RINT1 als neues Brustkrebs Anfälligkeitsgen zu unterstützen.

„Das Kennzeichen von möglichen Krebsanfälligkeitsgenen ist nur ein erster Schritt, und Jahre der zusätzlichen Forschung werden gefordert, um diese Varianten zu kennzeichnen, um den Grad entscheidend festzulegen, zu dem sie Krebsgefahr beeinflussen,“ sagten Ärger.

Quelle: Universität der Krebs-Mitte Texas M.D. Anderson

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