«PrediXcan говорит нам, какие конкретно гены, более возможно, затронут заболевание либо линии, изучая отношения между генотипом, уровнями экспрессии гена от широкомасштабных изучений транскриптома и ассоциациями заболевания от изучений GWAS», сообщил фаворит изучения Хэ Кюнг, что я, врач философии, научный сотрудник (доцент) генетической медицины в Чикагском университете. «Это – первый способ, что образовывает механизмы регуляции генов и возможно применен к любой наследственной болезни либо фенотипу».Изучения ассоциации всего генома – критический инструмент в обнаружении генов, вовлеченных в сложные заболевания, такие как рак и диабет либо черты, такие как ожирение и высота.
GWASs определяют эти связи, определяя единственные варианты ДНК письма, каковые появляются более довольно часто в людях с заболеванием либо чертой интереса. Но большая дополнительная работа нужна, чтобы выяснить механизм действия этих вариантов. Большая часть вариантов, которые связаны с заболеванием, не изменяют функцию гена, но вместо этого изменяют сумму гена, скопированного в клетках.
Эти изучения неспособны выяснить причинную сообщение из-за факторов, таких как регуляция генов – генетический вариант может вместо этого содействовать поменянным уровням экспрессии подлинных причинных генов, каковые остаются необнаруженными GWAS.Изучения транскриптома, такие как Выражение Ткани Генотипа Национального Университета Здоровья (GTEx) цель программы преодолеть это ограничение, изучая уровни экспрессии гена и их отношения и механизмы регуляции с заболеваниями, вместо лишь последовательности ДНК.
Но у изучений транскриптома кроме этого имеется большие ограничения, такая неспособность выяснить обратную причинную сообщение – поменяны ли уровни экспрессии гена заболеванием, либо появляется ли заболевание из-за поменянной экспрессии гена.Дабы создать способ обнаружения ассоциаций между чертами и генами, что избегает этих неприятностей, я и ее коллеги, объединенные и транскриптом и эти GWAS в единственную структуру вычисления, которую они назвали PrediXcan. Способ применяет вычислительные методы, дабы изучить, как последовательность генома воздействует на экспрессию гена, на базе широкомасштабных комплектов данных транскриптома, таких как GTEx. Это может тогда употребляться, дабы создать вычислительные оценки уровней экспрессии гена от любой целой последовательности генома либо комплекта данных чипа.
Геномы, каковые были упорядочены как часть GWAS, смогут пробежаться PrediXcan, дабы произвести профиль уровня экспрессии гена, что тогда проанализирован, дабы выяснить ассоциацию между болезненными экспрессии состояниями и уровнями гена либо чертой изучаемого интереса.Способ не только может выяснить возможно причинные гены, он может выяснить направленность – либо большой уровень, либо низкие уровни выражения имели возможность бы привести к болезни либо линии. Потому, что вычисления основаны на информации о последовательности ДНК и не физических измерениях, они смогут дразнить обособленно генетически решительный компонент экспрессии гена от эффектов самой черты (избегающий обратной причинной связи) и другие факторы, такие как окружающая среда. С PrediXcan проверка изучает лишь потребность проверить пара тысяч генов самое большее вместо миллионов потенциальных единственных мутаций.
Помимо этого, способ может употребляться, дабы повторно проанализировать существующие геномные комплекты данных с вниманием на механизм методом высокой пропускной свойстве, обращаясь к главному промежутку в изучениях GWAS.«Это объединяет то, что мы знаем о последствиях наследственной изменчивости в транскриптоме, дабы найти гены, вместо того, дабы на мутации», я сообщён. «В некоем смысле, Мы моделируем один механизм, через что гены затрагивают заболевание либо черты, что есть регулированием уровня экспрессии гена».Тогда как PrediXcan может найти связи между чертами способом и генами высокой пропускной свойстве, я – примечания, что, по причине того, что он формирует оценки на базе информации о последовательности генома, это есть самым правильным для решительно наследственных линия.
Но практически у каждой сложной черты либо болезни имеется генетический компонент. Способ может употребляться, дабы угадать влияние того компонента, уменьшая сложность последующих изучений.Я, сейчас трудится, дабы улучшить предсказание PrediXcan и использует его к беспорядкам психологического здоровья.
Помимо этого, она трудится, дабы увеличить его вне уровней экспрессии гена, угадать связи между заболеваниями либо уровнями и чертами белка, эпигенетикой и другими измерениями, каковые смогут быть оценены на базе геномных данных.«Изучения GWAS были поразительно успешны при нахождении генетических связей с заболеванием, но они были неспособны составлять механизм», я сообщён. «У нас сейчас имеется вычислительный способ, что разрешает нам осознавать последствия изучений GWAS».