复杂疾病的遗传易感基因区域的精细定位

以单核苷酸多态性(Single-nucleotide polymorphism, SNP)为遗传标记, 采用全基因组关联研究(Genome-wide association studies, GWAS)的策略, 已经在660多种疾病(或性状)中发现了3800多个遗传易感基因区域。但是, 其中最显著关联的遗传变异或致病性的遗传变异位点及其生物学功能并不完全清楚。这些位点的鉴定有助于阐明复杂疾病的生物学机制, 以及发现新的疾病标记物。后GWAS时代的主要任务之一就是通过精细定位研究找到复杂疾病易感基因区域内最显著关联的易感位点或致病性的易感位点并阐明其生物学功能。针对常见变异, 可通过推断或重测序增加SNP密度, 寻找最显著关联的SNP位点, 并通过功能元件分析、表达数量性状位点(Expression quantitative trait locus, eQTL)分析和单体型分析等方法寻找功能性的SNP位点和易感基因。针对罕见变异, 则可采用重测序、罕见单体型分析、家系分析和负荷检验等方法进行精细定位。文章对这些策略和所面临的问题进行了综述。     

全基因组外显子测序及其应用

近年来,众多研究小组开展了大量的全基因组关联研究(Genome-wide association studies,GWAS),发现并鉴定了许多与复杂疾病/性状相关联的遗传变异,为复杂疾病发病机制的研究提供了重要线索。由于GWAS的结果存在假阳性、假阴性、检测到的单核苷酸多态性很少位于功能区以及对稀有变异和结构变异不敏感等问题,导致了其应用的局限性。而新一代测序技术的进步,促进了全基因组测序和全基因组外显子测序的快速发展,为解决上述问题提供了契机。全基因组外显子测序是利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。由于其具有对常见和罕见变异高灵敏度,能发现外显子区绝大部分疾病相关变异以及仅需要对约1%的基因组进行测序等优点,促使全基因组外显子测序成为鉴定孟德尔疾病的致病基因最有效的策略,也被运用于复杂疾病易感基因的研究和临床诊断中。     

外显子组测序技术在人类疾病研究中的应用

外显子组测序是针对基因组中的蛋白质编码区,靶向富集外显子区域测序,以发现疾病相关遗传变异的技术。该技术近年越来越多地应用于发现人类基因组低频变异、鉴定单基因遗传病致病基因和肿瘤等复杂疾病易感基因研究,成为人类疾病相关变异研究的重要工具。综述了外显子组测序技术的基本原理及其在人类疾病相关基因研究中的应用。     

单细胞转录组测序在药物成瘾研究中的应用

药物成瘾是复杂的中枢神经系统疾病，相关基础与临床研究均证实药物成瘾的神经机制及神经环路在成瘾行为形成的不同阶段逐渐发生改变。利用全基因组关联研究、全基因组测序、全外显子测序或高通量转录组测序等技术的组学研究对包括药物成瘾在内的精神疾病遗传的脆弱性进行了深入研究。上述单核苷酸多态性检测技术或测序技术主要预测疾病的遗传风险位点。然而，许多中枢神经系统疾病的发生与环境因素密切相关，而且在疾病发展的不同阶段，相关基因的表达存在脑区特异性的细胞异质性信息。因此，传统研究对发病机制的解释存在一定的局限性。单细胞转录组测序技术是针对单个细胞进行转录水平的测定，规避了传统测序对细胞群体平均转录水平检测的缺点，可以定量描述细胞异质性。近年来，单细胞转录测序技术在神经精神科学研究中的应用逐渐受到关注，本文总结了该技术在神经科学研究中的重要应用，并以药物成瘾为例，重点阐述说明其在中枢神经系统疾病中的应用价值。     

全基因组关联研究的深度分析策略

2005年至今,全基因组关联研究(Genome-wide association study,GWAS)发现了大量复杂疾病/性状相关变异。近来,科学家们关注的焦点又集中在了如何利用GWAS数据进行深入分析,期待发现更多复杂疾病/性状的易感基因。一些新的策略和方法已经被尝试应用到复杂疾病/性状GWAS的后续研究中,例如深入分析GWAS数据;鉴定新的复杂疾病/性状易感基因/位点;国际合作和Meta分析;易感区域精细定位及测序;多种疾病共同易感基因研究;以及基因型填补,基于通路的关联分析,基因-基因、基因-环境交互作用和上位研究等。这些策略和方法的应用弥补了经典GWAS的一些不足之处,进一步推动了人类对复杂疾病/性状遗传机制的认识。文章对上述研究的策略、方法以及所面临的问题和挑战进行了综述,为读者描绘了GWAS后期工作的一个简要框架。     

Nature系列期刊导读

<正>探讨大规模基因组研究随着新一代基因组测序技术的发展,近十年来大规模基因组测序研究越来越多,由此积累出了庞大的数据群。该文从以下三方面探讨了大规模基因组研究中的大数据问题:全基因组关联研究以及外显子组测序研究中的显著性检验,以及如何使研究更具有统计学意义;外显子组突变研究对于理解和预测当前和未来人类疾病和进化的模式具有重要意义;基于基因的稀有突变研究,及其与已知疾病的     

原发性高血压全基因组关联研究进展

原发性高血压是一种由遗传与环境因素共同导致的复杂疾病,具有高度的遗传异质性。自2007年首个高血压全基因组关联研究(Genome-wide association studies,GWAS)报道以来,许多GWAS相继开展。文章首先对2007年1月至2011年9月期间报道的24篇血压/高血压易感基因的GWAS按人种与染色体位置对其结果进行汇总,经统计位点rs17249754、rs1378942和rs11191548报道频数最多。其次介绍了GWAS方法学的研究进展,包括选择高质量的数量表型和选择多阶段研究设计来增加研究发现阳性关联的机会。统计分析方面,除强调了已经报道过的多重比较和重复(验证)研究等问题外,文章还介绍了通过Meta分析对GWAS数据进行深度发掘,并应用基因型填补法对缺失数据进行填补可以提高全基因组遗传标记的覆盖率的方法。尽管GWAS发现了许多我们未知的基因与疾病表型的关联,为了解高血压的发病机制提供了更多线索,但是目前GWAS发现的血压/高血压相关变异多为对人群血压的影响极其微弱的常见变异。因此今后的研究中可加强深度功能学研究对易感基因精细定位和外显子组测序技术的应用,结合GWAS的成果进行生物信息学通路分析和表观遗传学机制研究等,逐步揭示高血压的遗传机制。     

心源性卒中的遗传学研究进展

心源性卒中是缺血性脑卒中的重要病因之一,表现出病情重、预后差和复发率高的特点。在遗传学研究中已经有相当多与心源性卒中相关的基因被鉴定,这些易感基因在疾病风险预测及危险因素评估的潜力也陆续被发掘。本文从全基因组关联研究、拷贝数变异研究、全基因组测序研究等方面综述了心源性卒中遗传学研究的相关进展,并介绍了其遗传数据集在多基因风险评分、孟德尔随机化的应用,旨在为将来深入研究心源性卒中的遗传发生机制提供借鉴和参考。     

孤独症的遗传病因学研究进展及基因型-表型关联研究计划

孤独症谱系障碍是一组严重影响儿童健康,具有高度临床和病因异质性的神经发育障碍性疾病,其典型的临床症状包括社会交往障碍,语言交流障碍以及刻板、重复的行为。近年来依靠基因组学研究的发展,孤独症的遗传学研究取得了巨大进展。主要体现在利用基因组学方法对大样本量的孤独症散发患者和家系进行全基因组关联研究、拷贝数变异研究以及外显子组或全基因组测序研究,鉴定了一大批孤独症的易感或致病基因以及位点。虽然取得了瞩目的进展,但这些研究的结果也提出了极具挑战性的问题,即高度的遗传异质性。将对孤独症已有的遗传学研究进展做一综述,并基于已有的研究进展提出几种孤独症的病因学模型。同时,为了解决遗传异质性的问题,提出了孤独症基因型-表型关联研究计划。这一计划将是孤独症下一步临床遗传学研究的重点方向。     

外显子组测序在人类疾病中的应用

据估计,约85%的人类遗传变异集中在蛋白编码区,因此对全部的蛋白编码区（外显子组）进行重测序,可以快速、有效地鉴定人类疾病遗传变异。以往鉴定孟德尔遗传病的致病基因多采用连锁分析结合候选定位克隆的方法,不仅耗时长,而且成功率低。2009年,科学家第一次应用外显子组测序在4名弗里曼谢尔登综合征（常染色体显性遗传病）中发现了位于MYH3中的点突变,显示出外显子组测序在孟德尔遗传病致病基因鉴定中的强大功效。就复杂疾病而言,传统的关联研究,包括全基因组关联研究（GWAS）,虽然鉴定了大量的常见变异,但对低频变异和罕见变异的检测能力十分有限;深度测序的发展为解决上述问题提供了良好的契机。本文就外显子组测序在人类疾病中的应用作一简要综述。     

冠心病的遗传机制

冠心病是一种常见的受遗传背景、生活习惯及环境等因素共同作用而导致的复杂疾病,其中遗传是重要的危险因素之一.目前通过全基因组扫描(连锁分析和关联分析)等技术已筛选到160余个冠心病易感位点和多个致病基因.本文主要介绍冠心病遗传机制的研究现状,致病基因所参与的生物学过程和信号通路,以及遗传与环境因素相互作用对冠心病发生和发...     

中国人群肝癌的易感基因研究

以单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）为遗传标记的遗传关联研究是近年来鉴定复杂疾病易感基因的主要策略之一.尤其是新近发展成熟的全基因组关联研究（genome-wide association study,GWAS）,已被公认是行之有效的系统搜寻重大疾病易感基因的研究方法.军事医学科学院与国内同行合作开展的HBV相关肝癌GWAS结果表明,1p36.22的UBE4B-KIF1B-PGD区域是一个全新的肝癌易感基因区域,证明了遗传易感性在肝癌发生发展中的病因学意义.肝癌易感基因的发现,不仅为深入阐明肝癌的发生机制开辟了新的研究方向,而且为肝癌的风险预测和早期预警研究提供了理论依据;同时,也为后续开发新型的治疗药物奠定了基础.     

肺结核全基因组关联研究进展

肺结核是由结核分枝杆菌感染引起的一类古老但仍对人类造成巨大影响的传染性疾病。到目前为止, 肺结核依然是由单一病原菌导致死亡人数最多的疾病, 并且随着耐药菌株的出现而呈现死灰复燃之势。近几年, 肺结核全基因组关联研究在世界范围内取得了阶段性成果, 发现了与肺结核相关联的遗传易感位点和区域, 使肺结核的遗传学研究进入了一个崭新的阶段, 为后续肺结核的早期和综合防治提供了重要线索。然而, 由于人群遗传结构差异和宿主/病原体相互作用, 与其他复杂疾病相比, 肺结核全基因组关联研究依旧面临重重困难, 进展缓慢。文章对不同人群肺结核全基因组关联研究及其验证进行综述, 并系统阐述了目前研究中存在的困难及可能的应对策略。     

冠心病全基因组关联研究进展

近年来全基因组关联研究在世界范围内发展迅猛,研究者应用全基因组关联研究策略发现了一系列疾病的相关基因或变异,将疾病的基因组研究推向一个新的阶段。冠心病是一种由环境因素和遗传因素共同作用导致的复杂疾病,且是世界范围内死亡和致残的首要原因之一,世界各地的研究者应用此策略发现了候选基因关联研究未曾发现的多个冠心病相关易感区域。文章对近年来世界范围内针对冠心病的全基因组关联研究取得的重要进展进行简要总结,然后就现阶段全基因组关联研究所面临的挑战以及对未来研究的发展趋势进行分析阐述,为进一步探究冠心病的遗传机制提供指导。     

基于单核苷酸多态性的基因互作分析方法学进展

基于单核苷酸多态性的关联分析已成为当前解析人类常见复杂疾病遗传机制的重要手段之一, 然而, 目前普遍使用的单位点分析策略仅能发现部分单独效应显著的易感SNP位点, 因此遗漏了重要的遗传力组分——基因上位效应或联合效应。识别全基因组多基因间复杂的互作关系已成为全面解析复杂疾病致病分子机制必不可少的一项任务。已有很多方法被应用于全基因组交互作用分析, 加深了人类对复杂疾病遗传机制的进一步认识。基于各类方法的理论基础及算法的异同, 文章对目前应用较为广泛的基于遗传互作模型的方法、不基于互作模型的方法和数据挖掘类算法3类方法进行了系统地评述, 着重介绍了这些方法的主要思想、实现过程及应用中的注意事项等, 并指出开展大规模全基因组范围互作检测面临的问题, 以期能为相关领域的研究者提供方法学参考。     

拷贝数变异的全基因组关联分析

基因组拷贝数变异(copy number variations,CNVs)是指与基因组参考序列相比,基因组中≥1 kb的DNA片段插入、缺失和/或扩增,及其互相组合衍生出的复杂变异．由于其具有分布范围广、可遗传、相对稳定和高度异质性等特点,目前认为,CNVs是一种新的可以作为疾病易感标志的基因组DNA多态性,其变异引起的基因剂量改变可以导致表型改变．最近,一种基于CNVs的新的疾病易感基因鉴定策略——CNV全基因组关联分析开始出现,这一策略和传统的基于单核苷酸多态性的关联分析具有互补性,通过认识基因组结构变异可以认识复杂疾病的分子机制和遗传基础．     

全基因组关联研究现状

在过去的5年中, 全基因组关联研究(Genome-wide association study, GWAS)方法已被证明是研究复杂疾病和性状遗传易感变异的一种有效手段。目前, 各国科学家在多种复杂疾病和性状中开展了大量的GWAS, 对肿瘤、糖尿病、心脏病、神经精神疾病、自身免疫及免疫相关疾病等复杂疾病以及一些常见性状(如身高、体重、血脂、色素等)的遗传易感基因研究取得了重大成果。截止到2010年9月11日, 运用GWAS开展了对近200种复杂疾病/性状的研究, 发现了3 000多个疾病相关的遗传变异。文章就GWAS的发展及其在复杂疾病/性状中的应用做一综述。     

糖尿病肾病遗传学研究进展

糖尿病肾病是糖尿病最严重的慢性并发症之一, 不同种族的发病率分析和家族聚集性研究显示遗传因素是糖尿病肾病发生、发展的重要因素。文章从3个方面对糖尿病肾病的遗传学研究进展进行综述：“候选基因”的关联研究、连锁分析和全基因组关联研究。关联研究及荟萃分析显示一些候选基因与糖尿病肾病显著相关, 包括ACE、AGT和PPARG等基因; 连锁分析及全基因组连锁分析发现多个糖尿病肾病的易感染色体位点; 随着高通量测序技术和芯片技术的发展, 全基因组关联研究已成为糖尿病肾病遗传学研究的重要途径。虽然遗传因素在糖尿病肾病发病中占据重要的位置, 但还不能完全解释糖尿病肾病的发病原因, 因为糖尿病肾病的发生还受环境因素的影响, 然而糖尿病肾病的遗传学研究可为糖尿病肾病发病机制研究以及药物治疗靶点研究提供一定的理论依据。     

自身免疫病的分子遗传学

自身免疫病影响着大约5％的人口,这类疾病的特点是患者体内存在大量的针对自身抗原的自身抗体,这些自身抗体通过不同的模式引起机体的损伤。一些严重的自身免疫病如类风湿性关节炎、系统性红斑狼疮可引起致残和死亡。总之,自身免疫病的发病率和致残率呈现出一个全球性的健康问题。由于这种健康问题巨大的严重性和广泛性,引起了全球性的自身免疫病病因学的研究热潮。多代家系和大量双胞胎的流行病学调查清晰的显示自身免疫病遗传因素的存在。至少有20多个疾病易感基因被认为与环境因素相互作用引起自身免疫病的发生和发展。基于这种遗传研究热潮,多个遗传研究小组采用基因组范围的易感基因的扫描工作,在人类和鼠模型中鉴定出多个遗传易感位点,这些位点可能含有自身免疫病的致病基因。本文就人类和鼠模型中定位的易感基因位点作一综述。     

ATAC-seq在复杂疾病研究中的应用进展

染色质转座酶可及性测序(assay for transposase-accessible chromatin with high-throughput sequencing,ATAC-seq)是利用Tn5转座酶研究染色质可及性的高通量测序技术。ATAC-seq可以在全基因组范围内绘制染色质可及性图谱,揭示转录因子结合位点以及核小体的位置。在医学领域,ATAC-seq技术是研究重大疾病发病机制、药物作用机制、新药研发和生物标志物功能等的新一代有力工具。本文对ATAC-seq技术的优势及其在复杂疾病研究中的应用和前景进行了综述,以期为人类复杂疾病基因表达调控机制等相关研究的开展提供借鉴与参考。