Ich lese eine Abhandlung , in der eine vollständige Exom-Sequenzierung bei afroamerikanischen und europäischen Populationen verwendet wurde, um neuartige niederfrequente und seltene Varianten zu entdecken, die mit Lipidspiegeln und dem Risiko einer koronaren Herzkrankheit verbunden sind.
Sie verwendeten das menschliche Exom-Genotypisierungs-Array von Illumina, das auf der Grundlage von Codierungsvarianten entwickelt wurde, die bei der Sequenzierung der Exome von 12.000 Individuen entdeckt wurden. Daher wählten sie ihre Teilnehmer aus einer Studie aus, die nicht zu den 12.000 Personen gehörten, die zum Entwerfen des Arrays herangezogen wurden.
Meine Frage ist: Warum sollten sie Personen auswählen, die nicht zu den 12.000 gehörten, die zum Entwerfen des Arrays verwendet wurden? (Ich denke, weil es vielleicht falsch positive Assoziationen hervorrufen könnte? Voreingenommenheit?)
Wenn Sie die Arrays entwerfen, müssen Sie Sonden auf der Oberfläche haben, die komplementär zu der Sequenz sind, die Sie nachweisen möchten. Je nachdem, was Sie nachweisen möchten, müssen Sie diese Sonden mit bekannter Sequenz an einer bekannten Position entwerfen. Wenn Sie Single Nucleotide Polymorphisms (SNP) erkennen möchten, benötigen Sie eine Bibliothek bekannter SNPs auf Ihrer ChIP, die im Grunde die Position des SNP und der umgebenden Sequenz sind.
SNPs können grob in zwei Untergruppen eingeteilt werden, häufig (ich nenne sie so) und selten (Häufigkeit in der Bevölkerung unter 0,1 %). Das Problem bei diesem ChIP-basierten Verfahren besteht darin, dass es nur SNPs erkennen kann, die bereits bekannt sind (oder sich zumindest in der Nähe bekannter SNPs befinden, mit denen sie sich in einem Kopplungsungleichgewicht befinden). Wenn Sie also seltene SNPs in Ihrer Bevölkerungsstichprobe erkennen möchten, brauchen Sie eine große Gruppe von Personen, aus der Sie die SNPs in Ihr ChIP-Design übernehmen. Schaut man sich die Zahlen an, so wird eine seltene Variante nur bei etwa 12 der 12.000 im Design verwendeten Personen vorhanden sein.
Ihre Studiengruppe unterscheidet sich dann von der Gruppe von Personen, die verwendet wurden, um das ChIP-Design zu erstellen. Hier nimmt man Menschen mit einem bestimmten Hintergrund (zum Beispiel hohe Lipidwerte) und vergleicht dann, ob Menschen mit koronaren Herzproblemen gemeinsame SNPs haben, die mit dieser Krankheit in Verbindung stehen könnten. Dies kann helfen, eine Mutation in einem Protein zu identifizieren, das der Risikofaktor ist.
Chris
Genetik_diva
Chris