精神分裂癥及糖尿病視網(wǎng)膜病變的連鎖不平衡分析
【學(xué)位單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位年份】:2009
【中圖分類】:R749.3;R587.1;R774.1
【部分圖文】:
圖 1-2 D’和 r2與物理距離的關(guān)系Figure 1-2 Relationship between D’& r2value and the physical distance of alleles1.2.2.2 連鎖不平衡分析的不足連鎖不平衡分析是目前復(fù)雜疾病遺傳研究最重要的工具之一,但同連鎖分析一樣連鎖不平衡分析也遇到在不同研究中難以重復(fù)的情況[28]。這其中有樣本容量,人群層化遺傳多態(tài)性的選擇等實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)上的問題,有統(tǒng)計(jì)、分型錯(cuò)誤等操作方面的問題,也有復(fù)雜疾病在不同人群間遺傳異質(zhì)性的影響。目前這一問題還沒有有效的解決方案。對于連鎖不平衡分析,遺傳多態(tài)性之間的 LD 是一把雙刃劍,一方面 LD 幫助研究者通過較少的遺傳標(biāo)記對致病位點(diǎn)定位,另一方面,LD 對于尋找“真正的”治病位點(diǎn)也是一種阻礙,很多情況下,人們很難區(qū)分參與疾病風(fēng)險(xiǎn)的致病位點(diǎn)和僅僅與之處于緊密LD 的多態(tài)性。
為復(fù)雜疾病的遺傳分析提供強(qiáng)有力的工具[30](圖 1-3)。隨著基因分型技術(shù)的展,出現(xiàn)了 Genome-Wide Human SNPArray 6.0 (Affymatrix)、Illumina 等可以對大SNP 進(jìn)行分型的技術(shù),使全基因組關(guān)聯(lián)分析成為了可能。然而,如何針對全基因組關(guān)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析則是一大挑戰(zhàn),由于需要對以十萬計(jì)的位點(diǎn)進(jìn)行分析,期間自然出大量的獨(dú)立檢驗(yàn),因而會(huì)產(chǎn)生大量的假陽性結(jié)果。如果采用保守的 Bonferroni 校正的話那對在使用一百萬 SNP 進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析的研究而言,一個(gè)低頻等位基因型頻為 15%,比值比(Odds Ratio)為 1.25 的位點(diǎn),需要 6000 個(gè)病例和 6000 個(gè)對照才能供 0.8 的檢測效力[30]。這就需要總計(jì) 120 億次基因分型,幾乎沒有現(xiàn)實(shí)的可行性。因此如何在保證足夠檢測效力的情況下防止假陽性產(chǎn)生,是進(jìn)行全基因組關(guān)聯(lián)分析不得不對的問題,也是目前一些統(tǒng)計(jì)學(xué)家努力的方向。
他們真正的興趣所在不僅僅是今后的風(fēng)險(xiǎn)評估,還包括長期的臨床應(yīng)用——通過計(jì)治療方法和藥物,最終戰(zhàn)勝疾病。許多新確定的基因都是不包括在“候選基因”目錄內(nèi)的,而是在基因組的擴(kuò)展區(qū)域或者基因之間的調(diào)控區(qū)域,這些發(fā)現(xiàn)都有望為研究人指明新的方向,并且利用這些基因作為新的標(biāo)靶,進(jìn)行藥物開發(fā)。毫無疑問,科學(xué)家要在不久的將來找出更多的易感基因,并弄清楚它們之間的相互作用。許多科學(xué)家認(rèn)加快這一過程的最好方法就是將來自各個(gè)基因分型實(shí)驗(yàn)室的新鮮數(shù)據(jù)進(jìn)行共享,甚至在進(jìn)行相關(guān)的基因研究之前。如果沒有足夠的合作共享數(shù)據(jù),許多與疾病相關(guān)的基因異很可能無法得到揭示。美國國立衛(wèi)生研究院(NIH)的一些項(xiàng)目負(fù)責(zé)人和英國 WellcoTrust 病例控制協(xié)會(huì)已經(jīng)打算在今年晚些時(shí)候?yàn)槠渌芯咳藛T提供 SNP 數(shù)據(jù)等信息。了鼓勵(lì)數(shù)據(jù)共享,NIH 還打算在幾個(gè)月后起草新的數(shù)據(jù)發(fā)布政策,要求所有得到全基組關(guān)聯(lián)研究資助的美國項(xiàng)目負(fù)責(zé)人將研究數(shù)據(jù)在一個(gè)中心數(shù)據(jù)庫集中存儲(chǔ)。該提案將時(shí)限制相關(guān)專利權(quán)申請,在保證項(xiàng)目小組首先發(fā)表成果的前提下,要求他們盡快提交驗(yàn)數(shù)據(jù)[36-38]。
【共引文獻(xiàn)】
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本文編號:2809341
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