Genetyka dla (trochę) zaawansowanych III

advertisement
Genetyka dla (trochę)
zaawansowanych III
Interakcje genetyczne II, dziedziczenie wieloczynnikowe
Interakcje
 
Łagodzące (alleviating interactions)
 
 
Syntetyczne, pogarszające (synthetic, aggravating
interactions)
 
2
Fenotyp podwójnego mutanta lżejszy, niż przewidywany dla
sumowania fenotypów mutantów pojedynczych
Fenotyp podwójnego mutanta cięższy, niż przewidywany dla
sumowania fenotypów pojedynczych mutantów
Interakcje łagodzące
 
Supresja
 
Fenotyp mutacji (a) znoszony przez mutację w innym genie
(b)
 
 
Epistaza
 
Fenotyp mutacji (a) maskowany przez mutację w innym
genie (b)
 
3
Podwójny mutant ab ma fenotyp dziki lub bliski dzikiemu
Podwójny mutant ab ma fenotyp taki sam, jak mutant b – obecność
mutacji b narzuca fenotyp niezależnie od allelu genu a
Ujęcie ilościowe
Dixon et al. 2009, Annu Rev Genet 43:601-25
4
Epistaza (sensu stricte)
 
 
 
5
Mutacje w jednym genie (epistatyczne) maskują
fenotyp alleli innego genu (hipostatycznego)
Z reguły wskazuje na funkcję w tym samym szlaku,
może posłużyć do ustalenia kolejności procesów
Zauważona jako czynnik zmieniający typowy rozkład
9:3:3:1 w krzyżówkach dwugenowych
Epistaza
 
D. melanogaster – mutanty barwy oka
wt
vermillion
white
Podwójny mutant white, vermillion ma oczy białe,
nieodróżnialne od pojedynczego mutanta white
Mutacje white epistatyczne względem vermillion (i wielu
innych mutacji barwy oka
 
 
6
Epistaza
wt
 
 
7
white
Drozopteryna – jasnoczerwona, ommochromy –
brunatne
 
 
vermillion
Defekty szlaku drozopteryny – oczy ciemnobrązowe
Defekty szlaku ommochromów – oczy jaskrawoczerwone (np.
vermillion)
Produkt genu white – transport prekursorów
barwników (guaniny i tryptofanu) do komórek zawiązka
oka w zarodku
Epistaza
Przy regulacji pozytywnej (i
np. szlakach biosyntezy)
mutacja elementu leżącego
wyżej w szlaku będzie
epistatyczna
 
Roth et al. Journal of Biology 2009, 8:35
8
Epistaza i szlaki regulatorowe
Obecność mutantów o
przeciwstawnym efekcie sugeruje
regulację negatywną jednego z
etapów szlaku
mutacja tra epistatyczna
Roth et al. Journal of Biology 2009, 8:35
9
Interakcje syntetyczne
 
Syntetyczne wzmocnienie
 
 
Syntetyczna letalność
 
 
Fenotyp podwójnego mutanta silniejszy (lub nieoczekiwany)
niż suma fenotypów pojedynczych mutacji
Pojedyncze mutacje nie są letalne, podwójny mutant letalny
Niekomplementacja niealleliczna (SSNC – second-site
non-complementation)
 
10
Dwie recesywne mutacje a i b w podwójnej hetrozygocie
dają fenotyp zmutowany
Syntetyczne wzmocnienie
 
Nieoczekiwanie silny (synergistyczny) efekt połączenia
dwóch mutacji
 
 
 
 
 
np. mutacja a obniża tempo wzrostu o 10%, mutacja b o 20%, a w
podwójnym mutancie obniżenie o 90%
Skrajny przypadek: syntetyczna letalność
Zwykle dotyczy alleli nullomorficznych lub
hipomorficznych
Łatwiejsza do badania w organizmach mających
wegetatywną fazę haploidalną (np. drożdże)
Inny wariant: SDL (synthetic dosage lethality)
 
11
nadekspresja jednego genu ujawnia b. silny fenotyp w
kontekście mutacji innego genu
Ujęcie ilościowe
Dixon et al. 2009, Annu Rev Genet 43:601-25
12
Syntetyczne wzmocnienie
 
W przypadku alleli null dotyczy szlaków działających równolegle
 
Szlak A i B wykazują
redundację, ale defekt
obydwu jest letalny
Boone et al. Nature Reviews Genetics, 2007 vol. 8 (6) pp. 437
13
Syntetyczne wzmocnienie
 
W przypadku alleli hipomorficznych może dotyczyć elementów
tego samego szlaku
Boone et al. Nature Reviews Genetics, 2007 vol. 8 (6) pp. 437
14
SDL
 
Syntetyczna letalność dawki (nadekspresji) – synthetic
dosage lethality
 
Np. nadekspresja genu PHO4 jest letalna w kontekście
delecji genu PHO85
 
15
PHO85 koduje kinazę białkową, ktorej substratem jest, m.
in., produkt PHO4. Fosforylacja hamuje aktywność białka.
Letalny efekt nadmiaru aktywnego białka Pho4p.
Poszukiwanie interakcji
 
 
Interakcje dające się selekcjonować pozytywnie (np.
supresje) można wykrywać stosując bezpośrednią
selekcję (np. po mutagenezie albo po transformacji
plazmidem wysokokopiowym)
W niektorych organizmach modelowych (drożdże)
możliwa systematyczna analiza interakcji dla
wszystkich par genów
 
 
cel: stworzenie kompletnej mapy interakcji
Poszukiwanie interakcji syntetycznych: metody SGA i
dSLAM
16
SGA
 
 
 
 
 
Synthetic Gene Array
Kolekcja delecji, krzyżowana z
badanym genem
Sporulacja,
Selekcja haploidów MATa
Selekcja pojedynczych i
podwójnych mutantów
17
Boone et al. Nature Reviews Genetics, 2007 vol. 8 (6) pp. 437
Interakcje genetyczne a fizyczne
 
Badania na skalę genomu i proteomu
(wysokoprzepustowe)
 
 
 
 
Np. u drożdży dla 1000 genów mapa z ok. 4000 interakcji
Dla pojedynczego genu nie będącego niezbędnym (defekt
nie jest letalny) średnio 34 interakcje, dla genów
niezbywalnych (essential) – 5x więcej
Globalna sieć (interaktom) powinna zatem mieć ~200 000
interakcji
Interakcje fizyczne i genetyczne rzadko się nakładają,
choć częściej, niż przewidywano by dla pełnej
losowości
 
18
U drożdży ~1%
Interakcje genetyczne – ujęcie systemowe
 
Interakcje genetyczne wskazują na związki funkcji
 
 
19
Mogą wiązać elementy tego samego szlaku/kompleksu, ale
też różnych szlaków, powiązanych funkcją
Zestaw interakcji (pozycja na mapie interaktomu
genetycznego) może wskazywać na funkcję genu
Sieci
 
Dwie własności sieci
robustness (krzepkość) – odporność na zaburzenie np.
mutację jednego z elementów)
  evolvability – potencjał zmienności
Zależą od topologii sieci
 
20
Sieci biologiczne
 
 
 
Sieć a) – najmniej odporna na zaburzenia, sieć c) – najbardziej
W sieci a) najwięcej interakcji syntetycznych, w c) - najmniej
Sieci biologiczne przypominają typ b) – struktura hierarchiczna (scale-free)
21
Sieci biologiczne
 
Przykładowa sieć dla 204 genów drożdżowych
22
Boone et al. Nature Reviews Genetics, 2007 vol. 8 (6) pp. 437
Sieci biologiczne
 
Sieci interakcji biologicznych mają charakter
hierarchiczny
 
 
 
 
“Mały świat” – długość scieżki pomiędzy dwoma
węzłami jest niewielka (3.3 u drożdży)
 
 
węzły centralne (hubs) z dużą liczbą połączeń
węzły peryferyjne, z małą liczbą połączeń
węzły centralne częściej odpowiadają genom niezbywalnym
(których defekt jest letalny)
Gęste otoczenia lokalne (sąsiedzi danego węzła często
oddziałują ze sobą)
Podobne właściwości ma np. Internet, sieci interakcji
społecznych, liczba Erdősa wśród matematyków
23
Interakcje genetyczne a biologia systemów
 
 
Badanie sieci interakcji funkcjonalnych na skalę całego
organizmu to podstawa biologii systemów
Interakcje genetyczne są ważnym elementem takiej
sieci
 
 
 
 
Może nawet bardziej, niż interakcje fizyczne
Interakcje fizyczne identyfikują kompleksy, interakcje
genetyczne mogą pokazać, w jakim kontekście te kompleksy
funkcjonują
Wszystkie dotychczasowe wyniki są bardzo
niekompletne, nawet u drożdży
Nie ma biologii systemów bez genetyki
24
Dziedziczenie wieloczynnikowe
25
Cechy i choroby wieloczynnikowe
 
Fenotyp powstaje przez interakcję genów (wielu) i
środowiska
 
 
odziedziczalność
Nie ma “genów na...”, mogą być czynniki zwiększające
ryzyko
 
Ważne nie tylko to, o ile zwiększają, ale też jakie będą
wartości bezwzględne
 
np. wzrost ryzyka o 100% to może być
20% -> 40% (ważne)
  1 osoba na 10 000 -> 1 osoba na 5 000 (czy naprawdę ważne?)
 
26
Odziedziczalność
 
 
Za każdy fenotyp odpowiada interakcja genotypu ze
środowiskiem
Odziedziczalność:proporcja zmienności fenotypowej
wyjaśnianej zmiennością genetyczną w populacji
 
badania bliźniąt
 
 
 
badania adopcji
agregacja rodzinna
 
27
Monozygotyczne (MZ) vs. dizygotyczne (DZ)
częstość objawów u krewnych I stopnia przewyższa obserwowaną
u dalszych krewnych i osób niespokrewnionych
Zmienność genetyczna człowieka
Różnice w sekwencjach
(geny, obszary
niekodujące)
  Różnice liczby kopii
 
28
Polimorfizmy sekwencyjne
 
 
 
Zmapowano obecnie ok. 3×106 - 10×106 pozycji, w
których występują zmiany
Szacuje się, że w genomie może być w sumie do
15×106 takich pozycji
Większość to neutralne polimorfizmy, ale poszukuje się
asocjacji z różnymi fenotypami (choroby i cechy
wieloczynnikowe)
29
Asocjacja
 
Nieprzypadkowe współwystępowanie czynników (alleli
i fenotypów) na poziomie populacji
 
 
 
30
Czy zawsze asocjacja oznacza zależność przyczynową?
Czy każda asocjacja ma wartość diagnostyczną?
Czy asocjacja odkrywa “gen na ....”?
Asocjacja
Przyczyny asocjacji
• losowa (i nieprawidłowe obliczanie p)
• relacja przyczynowa
 związek bezpośredni (plejotropizm, jednym z efektów allelu A jest
podatność na chorobę)
 dobór naturalny (allel A zwiększa fitness u chorych)
• struktura populacji i efekty statystyczne
 zależności etniczne
 paradoks Simpsona (dodatkowa zmienna ukryta)
• bliskie sprzężenie + historia (nierównowaga sprzężeń)
31
Struktura populacji
 
Lander & Schork, 1994 - w rejonie San Francisco jest
wyraźna asocjacja między allelem HLA-A1 a
umiejętnością jedzenia pałeczkami
•  HLA-A1 jest częstszy u Azjatów niż u Europejczyków
Asocjacje mogą być zwodne
 
 
Allel 3A4 cytochromu P450 (CYP3A) i rak prostaty (bardziej
zaawansowana postać w momencie diagnozy)
CYP3A może w pływać na tempo hydroksylowania testosteronu związek przyczynowy?
•  Nie ma wpływu allelu 3A4 na kinetykę metabolizmu testosteronu
•  Allel 3A4 częściej występuje u ludzi pochodzenia afrykańskiego
(Afroamerykanie), niż europejskiego
•  Podobne korelacje dla raka prostaty dla innych alleli częstszych w
populacji afrykańskiej
•  Bardziej zaawansowany rak prostaty u Afroamerykanów (przyczyny
społeczne)?
33
Przyczyny asocjacji alleli
Struktura populacji (ukryta zmienna)
Paradoks Simpsona: Jeżeli zmieszamy dwie populacje, w
których nie występuje asocjacja markera i choroby, ale są
różne częstości występowania choroby (oraz markera), w
zmieszanej populacji pojawi się asocjacja markera z
chorobą (problem ukrytej zmiennej).
Jest to przyczyna artefaktów
Należy badać populacje jednorodne etnicznie, a nawet
tylko pojedyncze duże rodziny
Paradoks Simpsona
 
Prosty przykład: uniwersytet powinien faworyzować kobiety przy
przyjmowaniu na studia doktoranckie:
Mężczyźni
Kobiety
Wydział historii
1/5 (20%)
2/8 (25%)
Wydział geografii
6/8 (75%)
4/5 (80%)
Razem
35
7/13 (54%)
6/13 (46%)
University of California, Berkeley, 1973
Przyjęcia na studia doktoranckie
Kierunek Mężczyźni (przyjęci)
Kobiety (przyjęte)
A
B
C
D
E
F
825
560
325
417
191
272
108
25
593
375
393
341
Razem
8442 44%
62%
63%
37%
33%
28%
6%
82%
68%
34%
35%
24%
7%
4321 35%
Więcej kobiet zgłaszało się na trudniejsze kierunki.
Przykład medyczny
Porównywano dwie terapie kamieni nerkowych
Terapia A
Terapia B
78 % (273/350)
83% (289/350)
Ale:
Terapia A
Terapia B
Małe kamienie
93% (81/87)
87% (234/270)
Duże kamienie
73% (192/263)
69% (55/80)
Razem
78 % (273/350)
83% (289/350)
Terapię A częściej stosowano u pacjentów z dużymi kamieniami, które
trudniej się leczy.
37
Podwójna ślepa próba
 
Przy badaniach działania leków. terapii itp.
 
 
Terapia vs. placebo; nowa terapia vs. dotychczasowa, itp.
Ani pacjent, ani lekarz oceniający efekty nie wie, do
której grupy należy dany pacjent
38
Asocjacja
 
Zależności funkcjonalne
 
 
 
często z allelami MHC (HLA) - związane z funkcjonowaniem
układu odpornościowego
poszukuje się asocjacji dla bardzo intensywnie poznawanych
polimorfizmów SNP w genomie człowieka
farmakogenetyka i farmakogenomika – polimorfizmy a
działanie leków
 
 
 
39
CRHR1 (receptor kortykotropiny) - skuteczność terapii
kortykosteroidami w leczeniu astmy
HLA-B27 - nadwrażliwość na skutki uboczne Abcaviru
HTR2A (serotonina 2A) - reakcja na środki antydepresyjne
Asocjacja - przykład
 
HLA-B27 i choroby autoimmunologiczne, np.
zesztywniające zapalenie stawów
Chorzy
Zdrowi
HLA-B27
+ 90
1000
HLA-B27
-
10
9000
Ryzyko 8%
Ryzyko 0,11%
Ryzyko dla całej populacji ~1%
test statystyczny Fishera (Fisher exact test):
p≈2·10-76
40
Geny na...?
41
A w rzeczywistości...
42
Dla przypomnienia
 
HLA-B27 i choroby autoimmunologiczne, np.
zesztywniające zapalenie stawów
HLA-B27
Chorzy
Zdrowi
90
1000
10
9000
+
HLA-B27
-
test statystyczny Fishera (Fisher exact test):
p≈2·10-76
43
€
90
OR = 1000 = 81
10
9000
Badanie Wellcome Trust 2005-2007
  GWA
– genome-wide association
  7 ważnych schorzeń wieloczynnikowych, 17
000 osób (chorych i zdrowych), 200 badaczy,
9 milionów funtów
  Jeden z kilku dużych projektów GWA,
których wyniki opublikowano w ostatnich
latach
44
Wyniki badań Wellcome Trust
 
Choroba afektywna dwubiegunowa
 
 
Choroba wieńcowa
 
 
Wiele asocjacji, ale żadna bardzo istotna
Kilka loci znacznie zwiększających ryzyko, w tym locus na
chr. 9 o 50% u heterozygot i dwukrotnie u homozygot
Choroba Crohna
 
45
Odkryto warianty w 3 genach zwiększające ryzyko (RGM,
NKX2-3 i PTPN2) oraz zawierający 7 nowych genów
obszar
Wyniki badań Wellcome Trust
 
Nadciśnienie
 
 
Brak wyraźnych czynników ryzyka - liczne warianty o
stosunkowo małym wpływie
Reumatoidalne zapalenie stawów
 
 
46
Odkryto czynniki ryzyka związane z polimorfizmami w kilku
genach
Korelacja z chorobami serca i cukrzycą typu I
Wyniki badań Wellcome Trust
 
Cukrzyca typu I
 
 
 
Odkryto 4 nowe genetyczne czynniki ryzyka, w tym gen
PTPN2 (choroba Crohna)
W sumie znanych jest już co najmniej 10 takich genów
Cukrzyca typu II
 
 
 
 
47
Kilka nowych czynników ryzyka
Gen FTO - efekt pośredni, wpływa na ryzyko otyłości
GenyCDKAL1,CDKN2AiIGF2BP2-efekt bezpośredni
Potwierdzenie asocjacji dla kilku genów odkrytych w innych
badaniach - w sumie ~10 genów
Ważne!!
 
 
Asocjacja to nie jest “gen na...”!
Czynnik ryzyka nie ma zwykle znaczenia
diagnostycznego
 
 
 
Zależnie od częstości w populacji (dla rzadkich – mniej)
Może być przydatny w diagnostyce różnicowej
Zawsze należy analizować asocjację na tle ogólnego
ryzyka w populacji, jakie są wartości bezwzględne
48
Nie dajmy się nabrać
49
Luka odziedziczalności
 
 
 
 
“Missing heritability”
Klasyczne badania wykazują znaczną odziedziczalność
wielu cech wieloczynnikowych
Badania asocjacyjne wykazują jedynie niewielki wzrost
prawdopodobieństwa dla danego polimorfizmu (np.
badania asocjacji tłumaczą tylko 5% różnic wzrostu)
Za odziedziczalność złożonych cech wieloczynnikowych
odpowiadają interakcje genetyczne wielu
polimorfizmów
50
Download
Random flashcards
123

2 Cards oauth2_google_0a87d737-559d-4799-9194-d76e8d2e5390

ALICJA

4 Cards oauth2_google_3d22cb2e-d639-45de-a1f9-1584cfd7eea2

bvbzbx

2 Cards oauth2_google_e1804830-50f6-410f-8885-745c7a100970

Motywacja w zzl

3 Cards ypy

Create flashcards