被引86次的热门Paper:透过蛋白组学定位致病基因

【字体: 时间:2009年11月25日 来源:生物通

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  生物通报道,寻找致病基因是科学家们寻求解决人类疾病的手段,定位致病基因有多种方法,比如说,全基因组关联分析(GWAS),当然,GWAS因存在一些缺陷而被批驳费钱不讨好,最新一期的The Scientist刊出了一篇寻找致病基因的热门文章,A human phenome-interactome network of protein complexes implicated in genetic disorders,不妨换个方式来寻找致病基因。

  

生物通报道,寻找致病基因是科学家们寻求解决人类疾病的手段,定位致病基因有多种方法,比如说,全基因组关联分析(GWAS),当然,GWAS因存在一些缺陷而被批驳费钱不讨好,最新一期的The Scientist刊出了一篇寻找致病基因的热门文章,A human phenome-interactome network of protein complexes implicated in genetic disorders,不妨换个方式来寻找致病基因。

 

这篇热门文章发表于2007年,迄今2年时间,已经被引用86次,属于Gene Hunt文章中的热点文章,当时,该文发表于《Nature Biotechnology》上。

 

领导这一研究的是来自丹麦科技大学的Søren Brunak和现任波士顿白头研究所的Kasper Lage,他们合作开发出一种计算机预测技术,通过蛋白相互作用的表型来预测导致疾病的基因。

 

研究首先在动物模型上进行,通过蛋白的研究观察引发蛋白变异的基因,找到最终致病的基因,再预测同类蛋白的变异可能也引发人类相关疾病的发生。

 

利用该方法,Søren BrunakKasper Lage已经找到部分与炎性肠病以及卵巢癌相关的基因。

 

与常规的基因筛选技术相比,这一技术的先进之处在于,无需进行大量的随机测序工作来找寻基因,节约成本的同时可节约时间。Brunak表示,这一技术不仅是有利寻找致病基因的好方法,还有助寻找某些不引人注意的或是不常见疾病的致病基因。

 

2008年,Brunak的研究团队使用该技术鉴定了几个疾病的易感基因,有帕金森易感基因,心肌疾病易感基因和肌肉萎缩症易感基因(Proc Natl Acad Sci, 105:20870–75, 2008)。

 

评论

来自普鲁士GlaxoSmithKline的计算机生物学家Guanghui Hu对该文章和技术进行了点评,据他说,该研究是首次通过计算机的方式来预测蛋白表型与基因间的关系。这项成果很有趣,也十分令人鼓舞。这是少数几个定量分析预测致病基因的方法。

 

局限性

Hu表示,该方法有一定的局限性,可能会漏掉部分关键的蛋白-基因联系分析,造成部分假阳性。这个技术是否对疾病基因的研究具有深刻的影响还有待继续观察。

 

目前为止,应用该技术分析得出的疾病基因有如下几种:

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS), inflammatory bowel disease, epithelial ovarian cancer, retinitis pigmentosa, Alzheimer disease, type 2 diabetes, coronary heart disease

 

(生物通 小茜)

生物通推荐原文检索

K. Lage et al., “A human phenome-interactome network of protein complexes implicated in genetic disorders,” Nat Biotech, 25: 309–316, 2007. (Cited in 86 papers)

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