数学家帮助发现II型糖尿病相关基因

美国的数学家研制出新的软件工具，利用这些工具，他们可以精准地定位遗传疾病背后的基因。研究人员分离出11个单核苷酸多态性（SNPs）的基因变异与II型糖尿病相关，验证了这个工具的强大性。

　　生物通报道：数学是生物研究的重要工具。密歇根理工大学的数学家最近研制出强大的工具，用于找出一些人类顽疾背后基因。

他们用其中的一个工具，可以追溯世系，精准地定位遗传疾病背后的基因。用另外一个工具，他们分离出11个单核苷酸多态性（SNPs）的基因变异与II型糖尿病相关。

帕金森病、糖尿病和肌萎缩侧索硬化症等复杂的慢性病，都涉及到许多的基因，因此需要强大的工具进行分析。这个工具是“整体学习方法（Ensemble Learning Approach，ELA）”软件。该软件能够检测一系列同时对某一疾病有显著作用的SNPs。

对于包括II型糖尿病在内的遗传疾病，一些基因本身单独就可以促使疾病的形成，而另一些基因则在共同作用时引发疾病。过去，发现这些基因与基因间的联合作用显得特别的困难，因为这需要对人类基因组中约50万的可能基因进行分析研究。

ELA可以避免上述问题，首先是通过极大地缩小潜在危险基因的范围，其次是通过应用统计学的方法来确定哪个SNPs独自起作用，哪个与别的联合作用。研究人员Qiuying Sha说，这是非常酷的。
为了在真实数据中验证这个模型，Sha的团队分析了英国一千多个人的基因，这些人有一半有糖尿病，另一半没有。他们鉴定出11个SNPs有高度的可能性与糖尿病相关。他们的研究成果发表在《遗传流行病学》（genetic epidemiology）在线版上。

ELA可以用来比较不相干个体之间的遗传组分，以分选出疾病相关的基因。该研究团队也发展出另一个方法，用与TTFP整合两阶段相关性分析的方法，研究回溯世代家族成员的基因组。在过去，研究人员研究核心家庭，父亲和孩子，但也可以追溯回到祖父母，曾祖父母......等等任何你想要的世代。研究人员在2007年度7月的《欧洲人类遗传学杂志》（European Journal of Human Genetics）上发表了这一个结果。

现在他们研制出新软件之后，这个分析过程相对简单多了。但要获得用于分析的基因数据还是很困难。没有可供分析的基因数据，这是令人沮丧的。Sha说，这是因为我们没有医学院而导致出现的问题。

但那些拥有基因数据的人，可以使用这个团队的软件，来帮助他们找出疾病的遗传因素，甚至有希望找出治疗方法。ELA有Windows和Linux版本可用，可在www.math.mtu.edu/~shuzhang/software.html网页上下载；而TTFP则需要索取获得。（生物通，揭鹰）