小课题组发Nature文章:高通量测序如何分析候选基因

【字体: 时间:2011年01月24日 来源:生物通

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  来自哈佛医学院,麻省总医院,澳大利亚墨尔本大学等处的研究人员就利用这一技术进行了大规模测序,并配合功能预测,和实验验证,揭示了线粒体complex I失序症的分子机制,从而提出了一种利用高通量测序方法分析候选基因的新策略。这一研究成果公布在Nature Genetics杂志上。

  

生物通报道:随着新一代测序方法的迅猛发展,越来越多的科学家开始利用这一方便快捷的技术进行深层次研究工作,并陆续获得了许多重要的成果。来自哈佛医学院,麻省总医院,澳大利亚墨尔本大学等处的研究人员就利用这一技术进行了大规模测序,并配合功能预测,和实验验证,揭示了线粒体complex I相关疾病的分子机制,从而提出了一种利用高通量测序方法分析候选基因的新策略。这一研究成果公布在Nature Genetics杂志上。

这一课题组是来自哈佛医学院的Vamsi K. Mootha(MD)领导的一个课题组,Vamsi K. Mootha早年毕业于斯坦福大学,现任哈佛医学院系统生物学系副教授,其课题组相对而言并不大,却发表了许多重要的文章,仅2010年就发表了1篇Nature,Nature Biotechnology,PNAS,2篇Nature Genetics等。

线粒体是人体的能源工厂,维持体温所需的热量和进行生理活动所需的能量都由线粒体呼吸链-氧化磷酸化产生。因此呼吸链的缺陷将导致机体各个组织、器官、系统的功能障碍,尤其是以能量需求旺盛的组织器官(如视神经、肌肉、中枢神经、内分泌腺、肝、肾)为甚。目前这些线粒体病仍没有很好的治疗方法,因此还需要更深入的了解线粒体呼吸链中的分子机制。

在这篇文章中,研究人员报道了一种重点候选基因预测,高通量测序,和实验验证相结合的研究策略,从中他们揭示了线粒体呼吸链Complex I相关疾病的分子机制。

研究人员分析了103个病例,以及42个健康对照,构建了7个DNA池,并对103个候选基因进行了深度测序,识别出了151个罕见的突变。同时研究人员还通过验证实验(包括cDNA互补)发现NUBPL和FOXRED1中的突变能引起complex I的缺陷(易感基因),以及多个可用于遗传诊断的突变。这些研究提出了一种通过大规模测序,并配合功能预测,和实验验证分析候选基因的新策略,相关示意图如下:

(生物通:王蕾)

原文摘要:

High-throughput, pooled sequencing identifies mutations in NUBPL and FOXRED1 in human complex I deficiency

Discovering the molecular basis of mitochondrial respiratory chain disease is challenging given the large number of both mitochondrial and nuclear genes that are involved. We report a strategy of focused candidate gene prediction, high-throughput sequencing and experimental validation to uncover the molecular basis of mitochondrial complex I disorders. We created seven pools of DNA from a cohort of 103 cases and 42 healthy controls and then performed deep sequencing of 103 candidate genes to identify 151 rare variants that were predicted to affect protein function. We established genetic diagnoses in 13 of 60 previously unsolved cases using confirmatory experiments, including cDNA complementation to show that mutations in NUBPL and FOXRED1 can cause complex I deficiency. Our study illustrates how large-scale sequencing, coupled with functional prediction and experimental validation, can be used to identify causal mutations in individual cases.

 

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