Гены риска

Группа исследователей, в состав которой вошли преподаватели Факультета естественных наук Новосибирского государственного университета и работники Института цитологии и генетики СО РАН, разработала новый статистический метод картирования генов – анализ ассоциаций на генном уровне с использованием процедуры полигенного прунинга (polygene pruning). Эта процедура представляет собой исключение из анализа полиморфизмов внутри генов, сцепленных со значимо ассоциированными регионами вне генов.

"Все существующие методы анализа ассоциаций на генном уровне имеют один главный недостаток – сильную зависимость результатов ассоциаций от наведенных эффектов, когда статистически высокая ассоциация гена с признаком по факту объясняется находящимися рядом с геном полиморфизмами, демонстрирующими высокие сигналы ассоциации. Возникает большая погрешность. В этом плане прунинг – краеугольный камень, поскольку убирает наведенные ассоциации. В результате мы получаем чистый, рафинированный список генов, ассоциированных с тем или иным признаком".

Впервые метод был применен в исследовании генов риска, связанных с уровнем нейротизма. Ученые провели многоступенчатый анализ данных британского биобанка (UK Biobank data) с применением полногеномного поиска ассоциаций (GWAS) и сузили сформулированный в 2018 году перечень генов с 432 до 190, при этом 38 генов ранее ни в каких исследованиях не фигурировали и являются совершенно новыми. Полигенный прунинг позволил снизить влияние сильных ассоциативных сигналов извне и тем самым повысить качество полученных данных. Биоинформатический анализ показал, что гены из нового списка являются более адекватными генами-кандидатами нейротизма, чем гены, не прошедшие процедуру прунинга.

Второе исследование, в котором ученые использовали полигенный прунинг, коснулось генетически обусловленных заболеваний сердечно-сосудистой системы. Полный текст статьи скоро будет опубликован в журнале Clinical Genetics.

— С нейротизмом мы работаем уже давно. Фундаментальная ценность уже опубликованной статьи заключается в том, что мы предоставляем научной общественности новый качественный список генов, ассоциированных с признаком. Мы хотим, чтобы исследователи далее использовали его в работе для валидации и различных экспериментов. А также мы предоставляем новую методологию, которая позволяет грамотно анализировать уже существующие данные, – комментирует Яков Цепилов.