遺伝的バリアントが特定の複雑な疾患と関連付けられると、その関与と生物学的効果を確認する必要があります。同定されたバリアントは、タンパク質の構造、遺伝子発現、および制御にさまざまな影響を及ぼすか、まったく影響を及ぼさない可能性があります。定量的形質遺伝子座(QTL)解析のためのゲノム、トランスクリプトミクス、エピゲノム手法を使用して、疾患に関連するバリアントに、疾患と差次的に発現する遺伝子に対する機能的効果をアノテーションして、疾患メカニズムを解明し、さらなる研究のために遺伝子とパスウェイに優先順位を付けることができます。
差次的発現解析は、異なる条件下での、または刺激の決定に反応する遺伝子発現の変化を同定し、測定するために使用されます。どの遺伝子がデシーズ表現型で過剰または過少に発現しているかを理解することは、どの遺伝子とパスウェイが疾患に影響を受けるか、または疾患に関与しているかを判断する上で重要なステップです。アレイは大規模な発現研究に適用された最初の技術でしたが、そのほとんどが、新たなベストプラクティスとしてRNAシーケンス(RNA-Seq)に置き換えられました。RNA-Seqは、転写アイソフォーム、遺伝子融合、スプライスバリアント、およびその他の特徴に加えて、遺伝子発現に関する情報も、事前の知識に制限なく提供します。
差次的遺伝子発現解析のためのRNA-Seqワークフローは、RNA抽出、ライブラリー調製、シーケンスから始まります。データ解析には、リードのポストラン処理、個々の遺伝子発現レベルの推定、ノーマライゼーション、および差次的に発現する遺伝子の同定が含まれます)。トランスクリプトームとその複雑な疾患における潜在的な役割に関する洞察を得るには、以下の方法があります。
エピジェネティクスは、DNAシーケンスを変更することなく、制御メカニズムを通して遺伝子活性を変化させる生物学的メカニズムの研究です。オープンクロマチン、メチル化、プロモーターや転写因子の結合などの遺伝子制御メカニズムの状態を同定することで、遺伝子が特定のレベルで発現する理由についての洞察が得られます。通常の生物学的プロセスにおける重要な機能に加えて、エピジェネティックなプロセスでは、がん、自己免疫疾患、神経疾患、精神疾患など、さまざまな複雑な疾患との関連性が確立されています。以下の手法は、エピゲノムと複雑な疾患におけるその潜在的な役割に関する洞察を得るために利用できます。
全ゲノムシーケンスは、複雑な疾患に関連する希少バリアントを同定するための一般的なアプローチです。これは、疾患に寄与する可能性のある構造バリアントを含む、ゲノム全体の共通バリアントと希少バリアントの両方を呼び出すことができる唯一の方法です。
CNVは、通常、構造的再構成によって引き起こされる1つ以上の遺伝子のコピー数の異常をもたらすゲノム変化です。SNPと同様に、特定のCNVは疾患の感受性と関連しています。de novo CNVを検出するためのアレイベースのアプローチ(どちらの親にも存在しないか、または親によって伝達される)は、効率的で信頼性の高い大規模解析を提供します。アレイは、増幅、欠失、再構成、コピー中立的なヘテロ接合性の喪失などのゲノムバリエーションのプロファイリングに使用できます。しかし、一般的なCNVの役割(転帰)は、現時点ではほとんど不明です。
大規模なCNV検出には効率的ですが、ジェノタイピングアレイは小規模なCNV(<50キロベース)では感度が低くなります。NGSは、アレイで見逃された小さなCNVを検出できるベースペア解像度を提供します。これは、複雑な疾患における遺伝性欠損の研究に有用です。シーケンスの高解像度とアレイのハイスループットは、研究目的を達成するための効果的なゲノムワイドなインテロゲーションオプションを提供します。
定量的形質遺伝子座(QTL)は、集団内で異なる特定の表現型または形質に関連するDNAの領域です。通常、QTLは、髪や目の色などのバラツキのある形質ではなく、身長や皮膚の色などの連続したバラツキのある形質と関連しています。QTLマッピングは、どの分子マーカーが特定の形質の定量的変化につながるかを特定するための統計解析です。
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