Análise do caminho após estudos Genoma-Largos da associação

os estudos Genoma-largos da associação são usados para observar a genética de doenças genéticas multifactoriais. Identificar a causa de tais doenças genéticas pode ser desafiante, porque a contribuição de cada defeito genético é frequentemente muito pequena. A análise do caminho é usada para explicar mais o impacto de cada variação genética, assim aumentando a importância e o significado fisiológicos do estudo.

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Como a análise do caminho é realizada?

Para aumentar o significado de um estudo genoma-largo da associação, uma técnica usada é traçar a hereditariedade. Esta técnica pode ser usada para eliminar as variações que não são prováveis contribuir à condição do interesse. Contudo, isto não é sempre possível quando a circunstância envolve os genes múltiplos que são individualmente insignificantes assim que não é considerada como significativo em análises estatísticas da único-variação.

A análise do caminho complementa a análise da único-variação. Reunindo uns sinais mais fracos, relacionados da única variação, as estatísticas finais têm o potencial ser melhorado, se todas as variações são relacionadas ao fenótipo. Este conceito é útil para os estudos-pilotos que usam conseqüentemente tamanhos da amostra menores, de permitir os investigador dar a prioridade a variações específicas para a análise da continuação. Além, estes tipos dos estudos permitem a descoberta de grupos novos de variações que acontecem ter relacionado funções - ajudando a explicar os dados finais.

Este método analítico combina os sinais de uma selecção de variações genéticas. Todavia, que é o significado biológico desta técnica? Frequentemente, a pesquisa biomedicável centra-se sobre desenvolver nossa compreensão dos mecanismos moleculars que são a base de uma doença/fenótipo selecionados, e a descoberta de drogas novas para o tratamento destas doenças. Para alcançar estes objetivos, as mudanças externos bolidy e o fundo genético herdado têm que ser considerados colectivamente.

Previamente, estas experiências foram avaliadas de um modo consideraram reductionist, onde somente um nível de dados brutos foi observado imediatamente tempo, devido à falta de ferramentas de análise. Para estudos genoma-largos da associação, um grupo de variações pode ser adquirido extraindo a variação genética que passam um p-valor predeterminado em outros testes da associação.

Todavia, o significado biológico destas variações genéticas não pode ser pressupor por p-valores apenas. Este tipo de técnica da análise do caminho pode servir como um intermediário: enchendo-se no espaço para pressupr exactamente os relacionamentos entre o grupo escolhido de genes representados por estas variações principais, assim como nas forças de relacionamento dito. Subseqüentemente, os resultados finais destes testes da associação podem ser interpretados facilmente.

Exemplos da análise do caminho

os estudos Genoma-largos da associação foram usados extensivamente para localizar o tipo comum - 2 variações genéticas do diabetes. Presentemente, as variações conhecidas explicam menos de 20% da contribuição genética total calculada para o tipo - diabetes 2. As técnicas da análise do caminho foram usadas em termos do tipo - 2 conjunto de dados genoma-largos do estudo da associação do diabetes para explorar os mecanismos biológicos potenciais e conseqüentemente para ter dado algum tipo novo - 2 caminhos do risco do diabetes. Contudo, poucos destes caminhos foram revelados muito naqueles estudos precedentes.

Em 2017, um estudo da análise do caminho foi executado usando o sumário dos resultados de uma méta-análisis da escala muito maior do tipo - 2 estudos genoma-largos da associação do diabetes para explorar uns sinais mais genéticos nas pilhas que pertencem aos pacientes do diabetes do type2. Os testes de PLNK e de VEGAS foram seleccionados executar a experiência, e as tecnologias de WebGestalt foram utilizadas para terminar o teste da análise do caminho.

Um total de 8 caminhos compartilhados de KEGG (uma base de dados variante genética) foi descoberto depois que as correcções finais para uma selecção testam em ambos os métodos usados. Esta experiência destacou uma selecção do novo tipo - 2 caminhos do risco do diabetes - com estes resultados potencial que estão sendo usados para aprender mais sobre a doença, e ho tratar/cura ele.

O metabolismo dos ácidos gordos é pensado para jogar um papel significativo nas fases iniciais do câncer pulmonar, que foi explorado recentemente em um estudo conduzindo testes baseados ‐ da análise do caminho. Uma análise do ‐ do meta de alguns conjunto de dados previamente publicados de seis estudos genoma-largos da associação foi usada, tomado da pesquisa transdisciplinar no cancro do consórcio do pulmão - incluindo o ‐ do cancro de 12.160 exemplos dos pacientes com câncer pulmonar confirmado, e 16 de   838 controle livre pacientes.

Esta experiência revelou um total de 30.722 únicos polimorfismo do nucleotide do ‐ de 317 genes, que eram relevantes aos caminhos metabólicos do ácido gordo. Os resultados finais sugeriram que um polimorfismo potencial funcional do Único-nucleotide no gene CYP4F3 pudesse contribuir às causas do câncer pulmonar, particularmente nos pacientes que fumam.

Fontes

  • Kao Y.P. e outros (2017). Análise do caminho das doenças complexas para GWAS, estendendo para considerar variações raras, multi-omics e interacções. doi.org/10.1016/j.bbagen.2016.11.030.
  • A análise do caminho de Yang L. e outros (2017) A do estudo genoma-largo da associação destaca o tipo novo - 2 caminhos do risco do diabetes. doi: 10.1038/s41598-017-12873-8
  • Análises do ‐ do caminho de Yin J. e outros (2017) de estudos largos publicados da associação do ‐ do genoma do câncer pulmonar: Um papel potencial para o locus 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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