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* 局限性 通过统计分析遗传因素和性状/复杂疾病关联确定与特定性状 /复杂性疾病关联的功能性位点存在一定难度——同义突变、不在ORF等。 例如:胰岛素基因启动子中的遗传变异增加Ⅰ型糖尿病风险 SNP在 RNA 的转录或翻译效率上发挥作用 ,可能在基因表达上产生短暂的或依赖时空的多种影响 ,刺激调 节基因的转录表达或影响其 RNA 剪接方式 。因此 , 研究者在找寻疾病相关变异时 ,应同时注意到编码区和调控区位点变异的重要性 。 * 局限性 大部分常见遗传变异可能通过单独或联合作用轻度增加疾病发生风险,而这些变异仅可解释部分人群中因遗传引起的表型变异。 * 局限性 最后 , GWAS是一种发现符合常见疾病 -常见变异假 说 ( common disease common variant hypothesis) 相关 位点的方法 ,其可以确定相关位点但不能直接确定基因本身 ,且在任何特定人群中 GWAS都不能方便地识别罕见的风险等位基因位点(下图) * 局限性 * 反思 “所有的改变 , 即使是最令人期待的, 也有令人惆怅的一面, 我们抛在脑后的一切仍如影随形”—阿纳托尔 ·法朗士 (Anatole France, 1844~1924) 现在发现这种全基因组分析是高出低收 :昂贵的全基因组关联研究(每人份的花费预计高达数百万美元 ) 所得的结果庞杂无序,大多数的基因变异与疾病并不关联。在已实施的100余项GWAS和几千例患者样本的分析结果发现,许多基因变异都是罕见的基因变异而不是关键基因,有一些变异仅仅与疾病危险因子、诱发因子、影响因子有关,而不是疾病直接相关联的基因 * 反思 ?在疾病/性状的发生过程中,基因是重要的,但不是唯一的,除了基因以外,还有RNA、蛋白质等;除了基因变异以外,还有转录、翻译、表观(epigenetics)、构象、调节和功能的变化等。 ?最近国际基因组研究团队在冷泉港开会,研究、调整、部署下一阶段基因组计划。提出应以“外显子”为全基因组分析的中心。因为已发现多数与疾病相关联的基因变异都发生在外显子,而且外显子数量少,功能明确,分析相对容易、经济。 * 反思 所得的结果庞杂无序,大多数的基因变异与疾病并不关联。在已实施的100余项GWAS和几千例患者样本的分析结果发现,许多基因变异都是罕见的基因变异而不是关键基因,有一些变异仅仅与疾病危险因子、诱发因子、影响因子有关,而不是疾病直接相关联的基因 流行病学家JohnIoannidis说:“大多数已发表的研究都是错误的。” 他认为,太多的科学家们急功近利地寻找种种基因变异与某一疾病发生风险之间的关系,而杂志社又急于发表描述这类关系的研究论文。 * 第三节 全基因组关联分析 一、关联分析和连锁分析 二、全基因组关联分析的遗传标记 1.根据LD选择的标记 2.根据错义突变选择的标记 3.第三种方法 第三节 全基因组关联分析 一、关联分析和连锁分析 二、全基因组关联分析的遗传标记 1.根据LD选择的标记 2.根据错义突变选择的标记 3.第三种方法 第三节 全基因组关联分析 三、GWAS研究设计类型 1.单阶段研究 2.两阶段或多阶段研究 四、GWAS统计方法 1.基于无关个体的关联分析 2.基于家系的关联研究 五、GWAS的局限性 六、展望 小卫星DNA作为遗传标记,虽然也具有重复单位种类多、重复次数有高度个体特异性、多态信息量(polymorphicinformationcontent,PIC)大(0.7~0.9)等优点,但与微卫星DNA相比最大的缺点是小卫星DNA一般只分布在染色体着丝粒或端粒区城(而微卫星DNA则均匀分布在整个基因组中)。因而,利用小卫星DNA只能检测有限个位点。小卫星DNA尚且如此,RFLP和RAPD则更是望尘莫及了。 * 在不同的个体中,微卫星重复单位数目的变异非常大,由此而造成了高度的长度多态性,并使其具有较高的信息。Edwards等估计微卫星位点的突变率在10-4 ~5×10-6 之间。 因此,微卫星具有较高的多态性但其突变率却低于 10-4 ,这在二者之间便有了一个很好的平衡。 * * * 由于具有以上特点, SNP成为继RFLP (限制性片段长度多态性) , 微卫星(micro satellite) 多态标记后的第三代分子遗传标记。 用目前的方法每年可以检测出上千个基因中的SNP, 而其成本会随着技术和手段的不断成熟而大大降低,同时检出率也不断提高。 McCarroll等猜想拷贝数缺失变异会以3种形式的“足迹(Footprints)”表现在SNPs数据上:(1)特定个体携带的无效基因型;(2)邻近区域SNP等位基因频率背离Hardy—Weinbe
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