如何研究复杂遗传病的机制[创新技巧]

【字体: 时间:2014年04月11日 来源:生物通

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  在分析遗传机制时,人们不仅仅要覆盖单个或多个基因,还需要构建完整的突变谱,从更大的视角去了解疾病。这不但有利于基础研究,也有利于未来的疗法开发。那么,具体策略如何呢?Oxford Gene Technology(OGT)公司近日发布了基因组分析的白皮书,介绍了临床遗传学研究的策略。

说到遗传病,大家最熟悉的可能是地中海贫血、血友病。这些疾病由单个基因突变而引起,又称为孟德尔遗传病。然而,近十年来,随着DNA分析技术的发展,人们逐渐意识到更多遗传病有着更为复杂的遗传机制。致病变异,上可至大的拷贝数变异(CNV),下可至单个点突变。

这一下,情况变得很复杂,“单个突变 – 单一疾病”的模式不再奏效。在分析遗传机制时,人们不仅仅要覆盖单个或多个基因,还需要构建完整的突变谱,从更大的视角去了解疾病。这不但有利于基础研究,也有利于未来的疗法开发。那么,具体策略如何呢?Oxford Gene Technology(OGT)公司近日发布了基因组分析的白皮书,介绍了临床遗传学研究的策略。

文章介绍了如何利用现有工具去深入了解复杂的遗传疾病,包括新一代测序(NGS)、芯片和Sanger测序。埃默里遗传学实验室的Madhuri Hegde教授一直位于遗传病研究的前沿,他通常采用以下方法对遗传病进行综合分析。

他们利用NGS来检测单个点突变,而对于目的区域中存在挑战性的外显子/区域,他们采用传统的Sanger测序来填补。同时,他们还利用aCGH来检测CNV。尽管点突变和CNV是遗传病的主要因素,但对于一些疾病而言,真正全面的分析还需要其他方法,如甲基化分析。

文中也指出了各种方法的优缺点。全基因组测序尽管是遗传病和癌症研究的强大工具,但它产生了海量的数据,而这些数据的分析相当复杂,需要大量资源。在许多临床研究中,人们感兴趣的往往是基因组中的特定区域。因此,靶向测序比全基因组测序更受欢迎。通过缩小目标范围,靶向测序可实现更深度的覆盖,从而提高变异检测的机会。不过,NGS数据的准确性会受到某些DNA序列的影响,如GC含量。在这种情况下,Sanger测序仍有优势。

当然,对于CNV而言,靶向测序就爱莫能助了。这时还要借助于CNV检测的金标准方法Array-CGH(aCGH)。这是一种特异、灵敏而快速的检测技术。由于确切的基因组位置已知,畸变可直接定位到染色体位置。不过,芯片的分辨率和应用要根据其设计而定,包括探针长度和基因组覆盖度。OGT的aCGH平台采用60-mer寡核苷酸探针,带来了更为出色的CNV检测。

文章还具体介绍了Hegde教授的实验室如何利用这种综合分析策略,来研究癌症和遗传病。对于黑斑息肉综合征(Peutz-Jeghers syndrome),测序未能发现STK11基因中的突变,而aCGH分析发现了一段1325 bp的缺失。

Sanger测序、NGS和aCGH一度被看作是竞争性的技术,但作者认为这种综合方法能够检测整个突变谱,包括点突变和CNV。他们指出,提高分子技术的可靠性及性能将促进其向临床应用转化,并推动个性化治疗策略的开发。(生物通 余亮)

原文检索

Comprehensive genomic analysis – complementing sequencing with high-resolution CNV detection

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