Analisi di via dopo gli studi Genoma Di ampiezza di associazione

gli studi Genoma di ampiezza di associazione sono usati per osservare la genetica delle malattie genetiche multifattoriali. L'identificazione della causa di tali malattie genetiche può essere provocatoria, poichè il contributo di ogni difetto genetico è spesso molto piccolo. L'analisi di via è usata più ulteriormente per delucidare l'impatto di ogni variante genetica, così aumentando la pertinenza ed il significato fisiologici dello studio.

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Come l'analisi di via è effettuata?

Per aumentare il significato di uno studio genoma di ampiezza di associazione, una tecnica usata è di mappare l'ereditarietà. Questa tecnica può essere usata per eliminare le varianti che non sono probabili contribuire allo stato di interesse. Tuttavia, questo non è sempre possibile quando la circostanza comprende i geni multipli che sono determinato irrilevanti in modo da non è veduta come significativo nelle analisi statistiche di unico variante.

L'analisi di via complementa l'analisi di unico variante. Riunendo i segnali più deboli e relativi di singola varianza, le statistiche definitive hanno il potenziale di essere migliorato, se le varianti tutte sono collegate con il fenotipo. Questo concetto è utile per gli studi pilota che quindi usano le più piccole dimensioni del campione, da tenere conto i ricercatori dare la priorità alle varianti specifiche per l'analisi di seguito. Inoltre, questi generi di studi tengono conto la scoperta di nuovi insiemi delle varianti che sembrano collegare le funzioni - contribuendo a spiegare i dati definitivi.

Questo metodo analitico combina i segnali di una selezione delle varianti genetiche. Ciò nonostante, che cosa è il significato biologico di questa tecnica? Spesso, la ricerca biomedica mette a fuoco sviluppare sulla nostra comprensione dei meccanismi molecolari che sono alla base di una malattia/fenotipo selezionati e sulla scoperta di nuove droghe per il trattamento di queste malattie. Per raggiungere questi scopi, i cambiamenti bolidy di esterno e lo sfondo genetico ereditato devono essere considerati collettivamente.

Precedentemente, questi esperimenti sono stati valutati in un modo considerato riduzionista, dove soltanto un livello di dati grezzi è stato osservato immediatamente tempo, dovuto la mancanza di strumenti di analisi. Per gli studi genoma di ampiezza di associazione, un insieme delle varianti può acquistarsi estraendo la variante genetica che passano un P-valore predeterminato in altre prove di associazione.

Ciò nonostante, il significato biologico di queste varianti genetiche non può essere arguito dai P-valori da solo. Questo tipo di tecnica dell'analisi di via può servire da intermediario: riempiendo nello spazio per arguire esattamente le relazioni fra l'insieme scelto dei geni rappresentati da queste varianti importanti come pure nelle resistenze della relazione detta. Successivamente, i risultati finali di queste prove di associazione possono essere interpretati facilmente.

Esempi di analisi di via

gli studi Genoma di ampiezza di associazione sono stati usati estesamente per segnare le varianti con esattezza genetiche del diabete di tipo 2 comune. Attualmente, le varianti conosciute spiegano meno di 20% del contributo genetico globale stimato al diabete di tipo 2. Le tecniche dell'analisi di via sono state usate in termini di gruppi di dati genoma di ampiezza di studio di associazione del diabete di tipo 2 per esplorare i meccanismi biologici potenziali e quindi dare un pò di diabete di tipo 2 novello rischi le vie. Tuttavia, molto poche di queste vie sono state rivelate in quegli studi precedenti.

Nel 2017, uno studio dell'analisi di via è stato svolto usando il compendio dei risultati da una meta-analisi del disgaggio molto più grande degli studi genoma di ampiezza di associazione del diabete di tipo 2 per esplorare i segnali più genetici in celle che appartengono ai pazienti del diabete di type2. Le prove di VEGAS e di PLNK sono state selezionate eseguire l'esperimento e le tecnologie di WebGestalt sono state utilizzate per completare la prova dell'analisi di via.

Complessivamente 8 vie comuni di KEGG (un database variabile genetico) sono state scoperte dopo che le correzioni definitive per una selezione prova in entrambi i metodi impiegati. Questo esperimento ha evidenziato una selezione di nuovo tipo - 2 vie di rischio del diabete - con questi risultati potenzialmente che sono usando per imparare più circa la malattia e trattare noioso/maturazione.

Il metabolismo degli acidi grassi è pensato per svolgere un ruolo significativo nelle fasi iniziali del cancro polmonare, che recentemente è stato esplorato in uno studio effettuando le prove basate ‐ dell'analisi di via. Un'analisi del ‐ del meta di alcuni gruppi di dati precedentemente pubblicati di sei studi genoma di ampiezza di associazione è stata utilizzata, catturato dalla ricerca transdisciplinare nel Cancro del consorzio del polmone - compreso il ‐ del cancro del   16 ed il cancro polmonare confermato con dei pazienti di 12.160 casi 838 gestisca liberamente i pazienti.

Questo esperimento ha rivelato complessivamente 30.722 singoli polimorfismi del nucleotide del ‐ da 317 geni, che erano pertinenti alle vie metaboliche dell'acido grasso. I risultati finali hanno suggerito che un polimorfismo potenzialmente funzionale del Unico nucleotide nel gene CYP4F3 potrebbe contribuire alle cause del cancro polmonare, specialmente in pazienti che fumano.

Sorgenti

  • Kao Y.P. et al. (2017). Analisi di via delle malattie complesse per GWAS, estendenti per considerare le varianti rare, multi--omics e le interazioni. doi.org/10.1016/j.bbagen.2016.11.030.
  • L'analisi di via di Yang il L. et al. (2017) A dello studio genoma di ampiezza di associazione evidenzia le vie novelle di rischio del diabete di tipo 2. doi: 10.1038/s41598-017-12873-8
  • 2017) analisi del ‐ di via di Yin J. et al. (studi pubblicati di associazione del ‐ del genoma di ampi sul cancro polmonare: Un ruolo potenziale per il luogo CYP4F3. doi.org/10.1002/mc.22622

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Last Updated: Jul 15, 2019

Written by

Phoebe Hinton-Sheley

Phoebe Hinton-Sheley has a B.Sc. (Class I Hons) in Microbiology from the University of Wolverhampton. Due to her background and interests, Phoebe mostly writes for the Life Sciences side of News-Medical, focussing on Microbiology and related techniques and diseases. However, she also enjoys writing about topics along the lines of Genetics, Molecular Biology, and Biochemistry.

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