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Nat Genet:瑞典学者揭示基因网络对基因功能的影响

摘要 : 2017年2月27日,国际学术权威刊物自然出版集团《Nature》杂志在线发表了瑞典乌普萨拉大学Simon K G Forsberg研究员的一篇研究论文,论文报道了研究学者们通过对数千种酵母细胞展开详细分析,展现了利用基因网络的互作方式来更精准的预测表型的可能性。

2017年2月27日,国际学术权威刊物自然出版集团旗下子刊《Nature Genetics》杂志在线发表了瑞典乌普萨拉大学Simon K G Forsberg研究员的一篇研究论文,论文报道了研究学者们通过对数千种酵母细胞展开详细分析,展现了利用基因网络的互作方式来更精准的预测表型的可能性。

研究人员对来自数千种不同基因的酵母细胞的DNA和特征进行了详细分析。结果表明,基因互作是一种较为常见的工作形式。在知道了这些基因是如何合作以后,这些信息就可以用来更好的理解各种基因在调节性状中谁起主导作用,谁起协助作用,从而从遗传组成中预测单个酵母细胞的各种特性。

Carlborg说,没有哪个遗传学家会认为某个基因突变在不同人身上结果都肯定一样。这就是为什么我们要从大量的实验中获取数据来搞清楚某某基因的重要程度。我们希望通过我们的方法和思路,来帮助其他人以更好的方式分析和解释人类、植物和动物的基因研究结果。倘若我们不考虑基因的互作,就可能造成一些疾病治疗中的错误结论,例如利用DNA信息预测某人患有某种高风险疾病或某种药物会对其产生严重的影响,等等

Forsberg提及,事实上,现有的研究结果表明,基因确实是网络集成化工作的。它们中的一些成员承担了许多其它基因的“调节开关”,当它们“关闭”时,网络中的其它基因的突变对研究对象的性状没有影响。因此这些开关基因作用的观察就完全依赖于网络中的其他基因。而某些特定的突变会对它们的功能造成巨大的改变,使它们无法与网络中的其他基因取得联系。研究结果表明,在很多案例中,仅通过将各个基因的功能总结起来是很难预测细胞或者人体表现型的。

原文链接:

Accounting for genetic interactions improves modeling of individual quantitative trait phenotypes in yeast

原文摘要:

Experiments in model organisms report abundant genetic interactions underlying biologically important traits, wheras quantitative genetics theory predicts, and data support, the notion that most genetic variance in populations is additive. Here we describe networks of capacitating genetic interactions that contribute to quantitative trait variation in a large yeast intercross population. The additive variance explained by individual loci in a network is highly dependent on the allele frequencies of the interacting loci. Modeling of phenotypes for multilocus genotype classes in the epistatic networks is often improved by accounting for the interactions. We discuss the implications of these results for attempts to dissect genetic architectures and to predict individual phenotypes and long-term responses to selection.

来源: Nature Genetics 浏览次数:45

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