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