Nat Genet:阐明基因互作模式或可帮助预测个体患病风险
2017-03-02 生物谷 生物谷
近日,来自乌普萨拉大学的研究人员通过对数千个相关的酵母细胞进行详细分析发现,当很多基因都能够调节单一特征时,其通常会在一个大型的网络中共同协调发挥作用,理解这些基因的作用模式或许就能够帮助有效预测个体机体的遗传组成如何影响机体的特征表现,相关研究刊登于国际杂志Nature Genetics
图片来源:medicalxpress.com
-近日,来自乌普萨拉大学的研究人员通过对数千个相关的酵母细胞进行详细分析发现,当很多基因都能够调节单一特征时,其通常会在一个大型的网络中共同协调发挥作用,理解这些基因的作用模式或许就能够帮助有效预测个体机体的遗传组成如何影响机体的特征表现,相关研究刊登于国际杂志Nature Genetics上。
如今研究人员可以在数天之内对个体机体的完整基因组图谱进行绘制,而且遗传学研究的最大瓶颈也不再是寻找个体间DNA差异的问题了,相反研究者所面临的最大挑战却是鉴别出影响机体单个细胞或整个有机体功能的数百万个差异,以及理解这些功能差异发生的原因。假设不同基因所产生的效应是相互独立的情况下,研究人员通常会每次对一个基因突变进行研究,如果这样的话,研究者希望能够鉴别出单个最重要的基因突变,并且利用相应的结果来有效预测个体患病或者遭受药物副作用的风险。
研究者Simon Forsberg博士表示,如今很多公司都能够提供基于DNA的服务来进行谱系研究寻找“亲戚”,但我们希望未来能够根据基因特性来预测个体机体的特征,比如人们可以进行疗法定制,同时医生也能够给予个体一些关于健康和生活方式的建议。
文章中,研究人员通过对成千上万个遗传特性不同的酵母细胞进行DNA以及特性的详细分析,研究结果表明,对于基因而言在一起协同发挥作用非常正常,一旦我们知道某些基因的作用方式,相关信息或许就能够被用来深入理解这些基因在调节机体特性的重要性,同时还能够通过细胞的遗传组成来帮助预测单一酵母细胞的特性表现。研究者Carlborg说道,毫无疑问,很少有遗传学家会认为,单个基因突变会对所有个体产生相同的效应,但如今我们就有可能通过收集大量足够的实验性数据来调查单个基因所产生的效应的重要性。
研究者发现,很多基因实际上都会在一个大型网络中互相协作,尤其是一些充当“主要调节子开关”的基因,当其功能被关闭后,基因网络中其它的基因突变就不会对机体特性产生任何影响了。一些基因的效应或许会完全依赖于网络中其它基因的功能;本文研究结果显示,在很多情况下,通过阐明单一基因的效应或许很难预测其对机体整体的影响。
最后研究者Carlborg表示,我们希望本文研究能够帮助其它科学家对来自人类、植物以及其它动物的遗传学研究的数据进行分析和解释,如果我们不考虑基因互相协作发挥功能的方式的话,那么理解这些基因所带来的效应或风险就显得尤为重要了,未来,研究人员想通过更为深入的研究,来理解如何利用DNA信息来预测个体患病或遭受药物疗法所带来的副作用的风险。
原始出处:
Simon K G Forsberg,Joshua S Bloom,Meru J Sadhu,et al. Accounting for genetic interactions improves modeling of individual quantitative trait phenotypes in yeast. Nature Genetics, 27 February 2017. doi:10.1038/ng.3800
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