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表达数量性状位点分析在药物基因组学中的应用
在全基因组关联分析(GWAS)时代发现的大量药物应答相关位点位于非编码序列,对其机制解释多关注于这些位点对mRNA表达水平的影响.表达数量性状位点(expression quantitative trait loci,eQTL)分析研究mRNA水平与基因组关联,其对遗传变异与基因表达关系、基因间相互作用和基因调控网络等的阐明为药物基因组学提供了有效研究手段.在药物基因组学中结合GWAS研究与eQTL研究,能够更好地阐明基因多态性对药物应答的影响,发现更多与药物疗效及毒性相关的生物标志物,为临床个体化用药的开展提供依据.
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利用eQTL构建基因-基因网络挖掘类风湿性关节炎风险基因
目的:类风湿性关节炎是一种全身的慢性炎症型疾病,可能影响许多组织和器官,主要发作于灵活的关节.全世界人群中大约有1％会患有类风湿性关节炎.目前已经证实了一些基因与类风湿性关节炎相关,但是这些基因只能解释一小部分遗传风险,因此我们需要新的策略和方法来解决这个问题.方法:表达数量性状位点(eQTL)是指能够调控基因或蛋白质表达的基因组位点,本文采用了eQTL数据构建基因-基因网络并挖掘候选类风湿性关节炎风险基因.结果:首先,利用eQTL数据,基于基因之间的共调控系数,建立基因-基因网络,我们建立了5个不同阈值(0、0.2、0.4、0.6和0.8)的基因-基因网络;然后,在OMIM和GAD数据库中搜索已经证实的与类风湿性关节炎相关的186个基因;后我们将已证实与类风湿性关节炎相关的186个基因分别投入到这5个网络中,利用基因与基因之间的相关性来挖掘到一些可能与类风湿性关节炎相关的候选风险基因.结论:本文基于eQTL构建了基因-基因网络,结合已知类风湿性关节炎风险基因,挖掘未知风险基因,得到了较好的结果,证明了本方法的有效性,且对于类风湿性关节炎的发病机制研究具有重要价值.除了类风湿性关节炎外,本方法还可推广到其它复杂疾病中,因此本方法对人类复杂疾病的研究具有很强的学术理论价值和应用价值.
