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科學(xué)家發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)疾病的重要線索!基因型預(yù)測(cè)表型可沒(méi)你想的那么簡(jiǎn)單!
  • 發(fā)布日期:2018-03-09      瀏覽次數(shù):1043
    • 你掌握的信息越多,你就越可能更好地預(yù)測(cè)接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么。臨床醫(yī)生和衛(wèi)生研究人員也常在尋找基因突變以預(yù)測(cè)胎兒是否有出生缺陷的風(fēng)險(xiǎn),或者一個(gè)人是否有患某種疾病的風(fēng)險(xiǎn),但是這些預(yù)測(cè)通常都不準(zhǔn)確。來(lái)自卡爾加里大學(xué)的研究人員現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)了一種重要的因素,改變了我們對(duì)基因突變(基因型)與它們?cè)谌松砩系谋憩F(xiàn)(表型)之間關(guān)系的認(rèn)知,這也許會(huì)在將來(lái)某一天幫著我們提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。

      圖片來(lái)源:Cumming醫(yī)學(xué)院

      “這項(xiàng)工作的意義就是它幫助我們明白為什么同樣攜帶一個(gè)基因突變,有些人患病而有些人卻很健康。”研究*作者、Benedikt Hallgrimsson實(shí)驗(yàn)室的博士后研究員Rebecca Green說(shuō)道。“這在唇腭裂中很常見(jiàn),兩個(gè)攜帶相同基因突變的孩子,可能一個(gè)患唇腭裂,而另一個(gè)不會(huì)。”

      為了更深入探索原因,研究人員在基因表達(dá)水平進(jìn)行了研究。長(zhǎng)期以來(lái)人們都認(rèn)為基因表達(dá)改變會(huì)導(dǎo)致這些基因決定的特征改變。很多特征的改變(如面部形狀、身高或者血壓)都是基因表達(dá)水平的差異決定。

      通過(guò)使用小鼠胚胎,他們創(chuàng)造了一系列基因突變,可以逐漸降低一個(gè)叫做Fgf8的基因的表達(dá)水平,而這個(gè)基因?qū)γ娌空0l(fā)育至關(guān)重要。他們使這個(gè)基因的表達(dá)水平從100%逐漸降低到20%。然后他們記錄了基因表達(dá)水平的改變和面部的改變程度之間的關(guān)系,結(jié)果發(fā)現(xiàn)這種關(guān)系既不是成比例的,也不是常數(shù),而是非線性的。

      “我們的結(jié)果顯示就算這個(gè)基因表達(dá)水平降低50%,你的臉都是*正常的。,但是進(jìn)一步降低的話,也并不意味著缺陷增加——你可能有多種結(jié)果:從*典型的臉到幾乎沒(méi)有臉。” Cumming醫(yī)學(xué)院細(xì)胞生物學(xué)和解剖學(xué)系主任 Hallgrimsson博士說(shuō)道。“這些效應(yīng)導(dǎo)致了基因型和表型之間非線性的變化。如果你不知道這種關(guān)系,你就無(wú)法根據(jù)基因型預(yù)測(cè)表型。”

      這些研究結(jié)果發(fā)表在《Nature Communications》上。

      “這是從基因型預(yù)測(cè)疾病很關(guān)鍵的一點(diǎn)。” Hallgrimsson博士說(shuō)道。“它增進(jìn)了我們對(duì)基因如何與每個(gè)人相互作用的了解,也告訴了我們可能產(chǎn)生多么具有差異性的結(jié)果。”

      Hallgrimsson推測(cè)如果研究人員探索大多數(shù)真正重要的基因,可能他們也會(huì)發(fā)現(xiàn)相似的結(jié)果。

      “從基因型預(yù)測(cè)表型的科學(xué)并沒(méi)有人們認(rèn)為的那么先進(jìn)。” Hallgrimsson博士說(shuō)道。“我們正在使用的預(yù)測(cè)工具需要把非線性性考慮進(jìn)去,以修正并提高使用基因組學(xué)信息預(yù)測(cè)表型的算法。這種優(yōu)化對(duì)預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。”

      這項(xiàng)工作對(duì)進(jìn)化生物學(xué)也有重要意義。所有的生物體都攜帶相同數(shù)量的基因突變。一個(gè)物種為了生存,它必須要能夠耐受一定的基因突變并成功發(fā)育繁殖。這項(xiàng)研究表明發(fā)育中的非線性性是這種現(xiàn)象的主要原因。(生物谷)

      參考資料:

      Rebecca M. Green et al. Developmental nonlinearity drives phenotypic robustness, Nature Communications (2017). DOI: 10.1038/s41467-017-02037-7

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