Группа исследователей из Стэнфордского университета обнаружила значительное подмножество аллель-независимых регуляторных сайтов, которые имеют несколько причинно-следственных вариантов в неравновесном сцеплении. В своей статье, опубликованной в журнале Science , группа описывает, как они применили массово-параллельный репортерный анализ (MPRA) к определенным частям генома человека, чтобы найти связи между генетическими вариантами и определенными фенотипами человека.
Ученые много лет изучают геном человека в поисках вариантов (ошибок), которые приводят к определенным генетическим заболеваниям, таким как рассеянный склероз . При этом они обнаружили, что во многих случаях сбой происходит не в одном гене, а в комбинации генов. Чтобы определить, какие гены могут быть связаны с данным заболеванием, ученые разработали полногеномные ассоциативные исследования. И хотя такие исследования были плодотворными, они не привели к отслеживанию всех вариантов, ответственных за данное заболевание.
В рамках этой работы ученые взялись за определение определенных групп или областей в геноме, которые могут быть статистически связаны с данным фенотипом. Картирование таких локусов количественных признаков (QTL) с каузальными генетическими вариантами остается сложной проблемой из-за тесного расстояния между такими областями. Чтобы узнать больше о возможных связях между вариантами и фенотипами, исследователи в этой новой работе применили к проблеме MPRA.
MPRA — это инструменты генетического анализа на молекулярном уровне, которые были разработаны для скрининга тысяч генетических последовательностей и их вариантов в одном испытании. Исследователи обнаружили, что примерно 17,7% аллель-независимых регуляторных участков, на которые они обращали внимание, имели более одного причинного варианта. Они также обнаружили, что такие варианты эффектов часто были слабее, чем предполагалось в предыдущих исследованиях — открытие, которое предполагает, что основы данного фенотипа могут быть связаны с несколькими связанными причинно-следственными генетическими вариантами. Исследователи также использовали данные MPRA, чтобы уменьшить количество причинных вариантов, которые, вероятно, способствуют возникновению множества заболеваний человека, таких как IBF, рассеянный склероз и астма. В заключение они предположили, что их работа и другие подобные исследования также помогают находить более редкие варианты.
