HAPMAP - 2010 Nemzetközi HapMap Projekt A Nemzetközi HapMap Project célja az emberi genom haplotípus* térképének (HapMap; haplotype map) megszerkesztése, melynek segítségével katalogizálni tudjuk az ember genetikai variációjának gyakori mintázatait. A HapMap-et egy nagyon fontos leltárnak tekintik, amely tartalmazza azokat a genetikai variációkat (SNP-k), amelyek felelősek a betegségek kialakulásáért, vagy betegséget hajlamosító tényezők. A nemzetközi HapMap Projekt az ember genetikai variációjáról egy genomszintű adatbázist készített, melyet a gyakori betegségek genetikai asszociációs vizsgálataihoz (GWAS; ld. következő dia) használnak.
SNP GWA Haplotípus: egy kromoszóma szegmensen lévő SNP mintázat
Genomszintű asszociációs vizsgálatok GWA, genome-wide association studies 350 publikáció; 1640 SNP → >80 betegség vagy jelleg SNP-k: 45% intronokban; 43% gének között; 12% génekben
18 régiót hoztak kapcsolatba több betegséggel → közös etiológiai folyamatok: például: az MHC-t 10 különböző betegséggel hozták kapcsolatba: az autoimmun betegségtől a tüdőrákig
Genom-szintű asszociációk – 2010 december
Színkód
Mendeli jellegek genetikai térképezése Az emberi genom bázisösszetételének ismerete nem elegendő információ egy fenotípusos jelleg vagy betegség genetikai tényezőjének a meghatározásához → genetikai térképezés szükséges
Kis távolság
Crossing over
Kromatid
Nagy távolság
(genetikai rekombináció) A rekombinációs gyakoriság a genetikai távolságtól függ
Fenotípusos markerek: ismert a fenotípust kódoló genetikai elem (gén) helyzete a kromoszómán Genetikai markerek: genetikailag azonosítható szekvenciák, pl. mikroszatellitek, SNP-k
Genetikai térképezés: a vizsgált jelleg/betegség ismert elhelyezkedésű markerekkel való együtt vagy külön öröklődésének gyakorisága (utódok: rekombináns vs. nem-rekombináns) → a marker és a jelleg közötti rekombinációs gyakorisága adja meg a jelleg és marker genetikai tényezőinek egymástól való távolságát.
Genetikai térkép - mértékegység: cMorgan Fizikai térkép - mértékegység: bázispár
- a rekombinációs forrópontok miatt nem egyenletes
Genetikai rekombináció vs. génkonverzió
Crossing over
Génkonverzió
Rekombináció vs. neokombináció
A genetikai rekombináció haszna
1.
Az utódok és a populáció nagyobb genetikai variabilitása
2.
A különböző egyedek által „felfedezett” újdonságok (hasznos mutációk) egyetlen egyedben egyesülhetnek, s később együtt terjedhetnek el a populációban (ivartalanul szaporodó populációkban ez nem lehetséges)
R
N
Rekombináns frakció F egyed
L egyed
A1 A2
A3 A3 allélok
B1 B2
B3 B3 allélok
nagyapai nagymamai
A gén B gén
A és B gén különböző kromoszómán
A gén B gén
F
L
C és D gén ugyanazon a kromoszómán
C gén D gén
G
K
F egyed A és B génjeinek alléljai 50%-ban válnak szét: neokombináció
G egyed C és D génjeinek alléljai nem függetlenül szegregálódnak
F partnere (L) eltérő allélokat hordoz (A3 és B3 – az egyszerűség kedvéért homozigóta formában)
→ LD (linkage disequillibrium – kapcsoltsági egyenlőtlenség)
R: rekombináns N: nem-rekombináns
Kapcsoltsági analízis
1. RFLP – markerek: restrikciós fragmens hossz 2. Mikroszatellit markerek – mikrochipek, DNS szekvenálás, PCR 3. SNP markerek – mikrochipek, DNS szekvenálás, PCR 4. Újgenerációs DNS szekvenálás – nem szükséges a markerek kimutatására fókuszálni
Mikroszatellit analízis - 64 széncinegét 3 különböző mikroszatellit lokuszra
Egy egyed maximum 6 fluoreszcens pontot produkálhat: 3 x 2 allél (ha mind a 3 heterozigóta)
Rekombináns spermiumok Kiválasztott férfi több SNP-re heterozigóta a vizsgált régióban
Minták szétválasztása
PCR a vizsgált régióban
Komplex betegségek hajlamosító tényezőinek genetikai térképezés A komplex betegségek térképezéséhez nem használható hagyományos genetikai analízis, mivel a hajlamosító tényezők bizonyos paramétereit (pl. az öröklődés módja, géngyakoriságok, penetrancia, stb.) nem lehetséges meghatározni (más szóval, nincs megfelelő genetikai modell).
1. Parametrikus módszerek
→
Mendeli öröklődésű betegségek
→
Komplex betegségek
- Markereket alkalmazó kapcsoltsági vizsgálatok
2. Nem-parametrikus módszerek
2a. Beteg családok vizsgálata (nem-parametrikus kapcsoltsági vizsgálatok): olyan kromoszómális szegmensek azonosítása, amelyek a véletlentől nagyobb arányba fordulnak elő (ugyanazokat a markereket tartalmazzák) az érintett családtagoknál 2b. Populációk vizsgálata (asszociációs vizsgálatok): nem-rokon egyedeknél közös (megegyező haplotípusú) kromoszóma szegmensek keresése
Ősi haplotípusok → Gyakori variáns hipotézis
Relatív kockázat (λ λ) λ =
Az érintett rokonok rizikója a betegségre A betegség rizikója a populációban
=
a/(a+b) c/(c+d)
a: a betegek száma a rokonok között b: a nem-beteg rokonok száma c: a betegek száma a populációban d: a nem-betegek száma a populációban
A λ érték azt mutatja meg, hogy egy még nem beteg személy betegségre való kockázata hányszorosa a populáció egy átlagos egyedéhez képest. Nagy λ egy fő betegség génre utal – Monogénes betegségek Kis λ sok génre utal, melyek mindegyike kis hatással van a betegségre – Komplex betegségek
λ = 500 - cisztás fibrózis λ = 15 - I. típusú diabétesz λ = 1-4 - magas vérnyomás Megjegyzés: a magas vagy alacsony λ érték nem csupán arra utalhat, hogy egy bizonyos gén nagy vagy kis hatással van egy betegségre, hanem az adott gén különböző allélvariánsai is különböző hatásúak lehetnek. Más szavakkal: egy génben a különböző mutációk eltérő hatásúak lehetnek.
Haplotípusok SNP-k Egyed 1 Egyed 2 Egyed 3 Egyed 4
Haplotípus Haplotípus 1 Haplotípus 2 Haplotípus 3 Haplotípus 4
Tag SNP-k
a, SNP-k. Egy kromoszóma rövid DNS szakaszán található 3 SNP 4 egyén esetén A DNS legtöbb bázisa megegyezik a 4 ember esetében, de 3 variábilis . Minden SNP 2 lehetséges allélt alkot; az 1. C vagy T, a 2. G vagy A, a 3. szintén G vagy A. b, Haplotípusok. Egy haplotípust a vizsgált lokuszon (6000 bp-nyi DNS szakasz) elhelyezkedő 20 SNP-k különböző kombinációja alkot. Figyelem, a b. ábrán az SNP-k követik egymást, többek között az a. ábra 3 SNP-jét (ld. nyilak), a nem variáló bázisok nincsenek feltüntetve,. E 6 kbp-os DNS szakasz alapján a populáció legtöbb egyede 4 haplotípusba sorolható. c, Címke SNP-k. Elegendő 3 ún. címke (tag) SNP-t azonosítani a 20-ból ahhoz, hogy el tudjuk különíteni a 4 haplotípust: ATC tag-SNP mintázat az 1-es haplotípust jellemzi, az ACG a 2-est, a GTC a 3-ast, az ACC pedig a 4-est. A tag-SNP-ek kimutatása egyszerűsíti a vizsgálatot.
Ősi haplotípus Ősi haplotípus
Jelen haplotípus 1 Jelen haplotípus 2 Jelen haplotípus 3 Jelen haplotípus 4
Haplotípus térképezés: Az ősi TATCAT haplotípust tartalmazó DNS szakaszon egy mutáció keletkezik (X) a 3. és a 4. SNP között (ezáltal betegséget okoz, vagy növeli egy betegség kockázatát; a térképezés előtt nem tudjuk, hogy a 3. és 4. SNP között van). Sok generáción belül az ősi haplotípus profil erodálódik a genetikai rekombináció miatt (pirossal jelölve a változásokat), pl. a jelen haplotípus-1 egy 1. és 2. SNP közötti rekombináció a T-t C-re cseréli. Azonban a legrövidebb konzervált haplotípus profil az összes páciensnél tartalmazza a mutációt: TXC. Ezzel a technikával egy kb. 10,000 bp-os szakaszra lehet lokalizálni a betegséget (rövidebb, mint egy gén).
Gyakori Variáns Hipotézis Az ember gyakori betegségeit (melyek rendszerint multifaktoriálisak) néhány gén kevésszámú allél variánsa okozza. Ennek oka az, hogy az emberi faj kialakulásának idején a populáció méretünk nagyon kicsi volt, s a hirtelen expanzió miatt az egyes genetikai variánsok gyakoriak lettek. SNP-k: markerek a DNS-en a betegségek, ill. a betegégre való hajlam detektálására → eszköz a személyre-szabott gyógyászatban. Óriási pénzek költése az ebben a szellemben történő kutatásokra Kapcsolt SNP Génen kívül
INTERGÉNIKUS RÉGIÓ
EGÉSZSÉGES
Nincs hatás a fehérjére
Oki SNP génen belül SZABÁLYOZÓ RÉGIÓ Szabályozó SNP a protein mennyisége
Kódoló SNP a protein funkciója
gén KÓDOLÓ RÉGIÓ
BETEG
Üvegnyak hatás és emberi evolúció – egy kis kitérő
Eredeti populáció
üvegnyak esemény túlélő egyedek későbbi populáció
Üvegnyak hatást okozhatnak: - reprodukciós izolálódás , járványok
x.
Ritka Variáns Hipotézis David Goldstein
A gyakori emberi betegségeket nem régről örökölt, hanem viszonylag új mutációk okozzák. Nem jó a közös marker (SNP)-alapú stratégia, mert a komplex betegségeknél nincsenek ilyenek. Az újgenerációs szekvenátorok képesek csak megoldani a problémát
Penetrancia kontinuum Mendeli-öröklődésű betegségeket okozó faktorok
Alacsonyszintű betegségekre való hajlamot okozó faktorok
Penetrancia A Mendeli-öröklődésű faktorok és a betegségre csak hajlamosító faktorok betegségre való hatása nem válnak el éles határvonallal egymástól, hanem egy kontinuum mentén helyezkednek el
A hajlamosító genetikai tényezők hatása függ: 1. más, a betegséget kialakításában szerepet játszó genetikai tényezők allél variációitól az adott egyénben 2. a környezettől 3. az életmódtól
Penetrancia kontinuum magas
Penetrancia
Mendeli betegséget okozó variánsok Közepes penetranciájú variánsok, szekvenálással azonosíthatóak A legtöbb variánst GWA vizsgálatokkal azonosítják
alacsony 0,001
0,01
Allél gyakoriság
0,1
