ハイスループットのゲノムテクノロジーを用いた全ゲノム関連解析(GWAS)では、多くの患者の全ゲノムを迅速にスキャンして、形質や疾患と相関する遺伝的バリアントを発見します。複雑な疾患の遺伝的構造を理解できるかどうかは、一塩基多型(SNP)やコピー数バリエーション(CNV)などの疾患関連バリアントの発見と特徴づけに大きく依存しています。
複雑な疾患はコモンバリアントによって特徴づけられることが多く、レアバリアントや低頻度のバリアントとの関連については、ほとんど解明されていません。マイクロアレイを使用した大規模GWASは、遺伝子座を同定し、疾患に関連するコモンSNPバリアントを補完するための効率的かつ費用対効果が高い手法です。しかし、アレイでは低頻度SNPバリアントの検出に限界があります。塩基単位の解像度で全ゲノムシーケンスすることにより、疾患に関連する可能性のあるコモンバリアントとレアバリアントの両方を同定できます。
GWASは、まだ多くの疾患や障害に対して実施されているとはいえません。また、現在までのGWASの参加者は、その大半(79%)がヨーロッパ系です。ヨーロッパの人口は全世界の約16%に過ぎないので、より多様なGWASデータセットの必要性が認識されています2。
人種、民族の多様性に加えて、特定のサブグループでの多様な適応症についてもGWASを実施する必要があります。これは、どの遺伝子および遺伝子パスウェイが疾患のメカニズムと病因に関与しているのかを探る手がかりとなります。
広く用いられているGWASのケース-コントロール法で、疾患のある集団(ケース)と健康な集団(コントロール)、2つの大きなグループを比較し、以下の複雑な疾患のバリアントを同定することに成功しました。
研究者は、疾患に関連するDNAリスク遺伝子座を同定し、ポリジェニックリスクスコアを開発するため、大規模なGWAS研究に取り組んでいます。
全ゲノム関連解析により、様々な疾患において推定上の役割を有する数千のバリアントが同定されました。しかし、統計的な関連性から疾患メカニズムへの真の洞察に移行させることが引き続き課題となっています。最近のシーケンステクノロジーの進歩により、GWAS SNPを解析して潜在的な機能的関連性を割り出すための戦略が立てやすくなっています。
ゲノム全体の高解像度表示を取得します。
遺伝子バリアントをあらゆる規模で解析し、幅広い応用に活用することができます。
マイクロアレイおよびシーケンスを利用して、一塩基多型(SNP)およびバリアントを高い効率で検出する。
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