По генотипу и по фенотипу: Генотип и фенотип — Психологос

МЕНДЕЛЯ ЗАКОНЫ • Большая российская энциклопедия

Авторы: В. С. Михеев

МЕ́НДЕЛЯ ЗАКО́НЫ, ос­нов­ные за­ко­но­мер­но­сти рас­пре­де­ле­ния на­след­ст­вен­но де­тер­ми­ни­ро­ван­ных при­зна­ков в ря­ду по­сле­до­ва­тель­ных по­ко­ле­ний, ус­та­нов­лен­ные Г. Мен­де­лем. Экс­пе­рим. ос­но­вой для фор­му­ли­ров­ки М. з. по­слу­жи­ли мно­го­лет­ние (1856–63) опы­ты по скре­щи­ва­нию не­сколь­ких сор­тов го­ро­ха по­сев­но­го (са­мо­опы­ляю­ще­го­ся рас­те­ния) с це­лью ус­та­нов­ле­ния, как пи­сал сам ав­тор, «все­об­ще­го за­ко­на об­ра­зо­ва­ния и раз­ви­тия гиб­ри­дов». Важ­ную роль в раз­ра­бот­ке изу­чае­мой Менделем про­бле­мы сыг­ра­ли: вы­бор объ­ек­та, пре­иму­ще­ст­во ко­то­ро­го для по­доб­ных опы­тов за­клю­ча­лось в мно­го­чис­лен­но­сти сор­тов (раз­но­вид­но­стей) го­ро­ха, по­сто­ян­ст­ве их от­ли­чит. при­зна­ков, пред­став­лен­ных ка­че­ст­вен­ны­ми (аль­тер­на­тив­ны­ми) фор­ма­ми, и од­но­го­дич­но­сти жиз­нен­но­го цик­ла; ис­поль­зо­ва­ние стро­гих ме­то­дов под­бо­ра ис­ход­но­го ма­те­риа­ла, спец. схем скре­щи­ва­ний; при­ме­не­ние ко­ли­че­ст­вен­но­го учё­та и ма­те­ма­тич. ана­ли­за по­лу­чен­ных ре­зуль­та­тов. М. з. вклю­ча­ют за­кон еди­но­об­ра­зия гиб­ри­дов пер­во­го по­ко­ле­ния, за­кон рас­ще­п­ле­ния и за­кон не­за­ви­си­мо­го ком­би­ни­ро­ва­ния при­зна­ков.

Рис. 1. Схема, иллюстрирующая на примере скрещивания двух сортов гороха (с жёлтыми и зелёными семенами) единообразие гибридов первого поколения (первый закон Менделя) и расщепление признаков у потомст…

За­кон еди­но­об­ра­зия гиб­ри­дов пер­во­го по­ко­ле­ния (пер­вый за­кон Мен­де­ля) ут­вер­жда­ет, что у гиб­ри­дов пер­во­го по­ко­ле­ния от скре­щи­ва­ния форм, раз­ли­чаю­щих­ся толь­ко по од­но­му аль­тер­на­тив­но­му при­зна­ку (напр., жёл­тые или зе­лё­ные се­ме­на), про­яв­ля­ет­ся при­знак толь­ко од­но­го из ро­ди­те­лей. Та­кое пре­об­ла­да­ние од­но­го из при­зна­ков ро­ди­те­лей у гиб­ри­дов Мен­дель на­звал до­ми­ни­ро­ва­ни­ем, а со­от­вет­ст­вую­щий при­знак – до­ми­нант­ным (рис. 1). Аль­тер­на­тив­ные при­зна­ки, не про­яв­ляю­щие­ся у гиб­ри­дов пер­во­го по­ко­ле­ния, он на­звал ре­цес­сив­ны­ми. Позд­нее бы­ло ус­та­нов­ле­но, что пол­ное до­ми­ни­ро­ва­ние од­них при­зна­ков над дру­ги­ми пред­став­ля­ет со­бой ши­ро­ко рас­про­стра­нён­ное яв­ле­ние не толь­ко у рас­те­ний, но и у жи­вот­ных, гри­бов, мик­ро­ога­низ­мов. В не­ко­то­рых слу­ча­ях при скре­щи­ва­нии име­ет ме­сто про­ме­жуточ­ный фе­но­тип (не­пол­ное до­ми­ни­ро­ва­ние). Так, у льви­но­го зе­ва цвет­ки гиб­рид­ных рас­те­ний пер­во­го по­ко­ле­ния от скре­щи­ва­ния ро­ди­те­лей с ма­ли­но­вы­ми и бе­лы­ми цвет­ка­ми все­гда ро­зо­вые. Бы­ва­ет так­же, что в по­том­ст­ве пер­во­го по­ко­ле­ния про­яв­ля­ют­ся при­зна­ки обо­их ро­ди­те­лей (т. н. ко­до­ми­ни­ро­ва­ние). Напр., ес­ли один из ро­ди­те­лей име­ет груп­пу кро­ви А, а дру­гой – В, то в кро­ви их де­тей при­сут­ст­ву­ют ан­ти­ге­ны, ха­рак­тер­ные для обе­их групп кро­ви.

За­кон рас­ще­п­ле­ния (вто­рой за­кон Мен­де­ля) гла­сит, что при скре­щи­ва­нии гиб­ри­дов пер­во­го по­ко­ле­ния ме­ж­ду со­бой сре­ди гиб­ри­дов вто­ро­го по­ко­ле­ния в оп­ре­де­лён­ных со­от­но­ше­ни­ях по­яв­ля­ют­ся осо­би с фе­но­ти­па­ми ис­ход­ных ро­ди­тель­ских форм и гиб­ри­дов пер­во­го по­ко­ле­ния. Так, в слу­чае пол­но­го до­ми­ни­ро­ва­ния вы­яв­ля­ют­ся 75% осо­бей с до­ми­нант­ным при­зна­ком и 25% с ре­цес­сив­ным, т. е. от­но­ше­ние чис­ла осо­бей с до­ми­нант­ным при­зна­ком к чис­лу по­том­ков с ре­цес­сив­ным при­зна­ком ока­за­лось близ­ким к 3 :1. Та­кое яв­ле­ние Мен­дель на­звал рас­ще­п­ле­ни­ем при­зна­ков. Впер­вые им был ус­та­нов­лен факт, сви­де­тель­ст­вую­щий о том, что рас­те­ния с до­ми­нант­ны­ми при­зна­ка­ми, сход­ные по внеш­не­му ви­ду (по фе­но­ти­пу), мо­гут рез­ко раз­ли­чать­ся по на­следств. свой­ст­вам – по ге­но­ти­пу.

Рис. 2. Схема, иллюстрирующая независимое комбинирование признаков (третий закон Менделя). Наследование жёлтой (А) и зелёной (а) окраски семян, а также гладкой (В) и морщинистой (в) их формы. Аллели А…

За­кон не­за­ви­си­мо­го ком­би­ни­ро­ва­ния (на­сле­до­ва­ния) при­зна­ков (тре­тий за­кон Мен­де­ля) ут­вер­жда­ет, что ка­ж­дая па­ра аль­тер­на­тив­ных при­зна­ков (в совр. ин­тер­пре­та­ции – па­ра ал­ле­лей) на­сле­ду­ет­ся в ря­ду по­ко­ле­ний не­за­ви­си­мо друг от дру­га, в ре­зуль­та­те че­го сре­ди по­том­ков вто­ро­го по­ко­ле­ния в оп­ре­де­лён­ном со­от­но­ше­нии по­яв­ля­ют­ся осо­би с но­вы­ми (по от­но­ше­нию к ро­ди­тель­ским) ком­би­на­ция­ми при­зна­ков (рис. 2). Так, при скре­щи­ва­нии ис­ход­ных форм, раз­ли­чаю­щих­ся по 2 при­зна­кам (напр., по ок­ра­ске и фор­ме се­мян), во вто­ром по­ко­ле­нии вы­яв­ля­ют­ся осо­би с 4 фе­но­ти­па­ми в со­от­но­ше­нии 9 : 3 : 3 : 1. При этом два фе­но­ти­па име­ют «ро­ди­тель­ские» со­че­та­ния при­зна­ков, а ос­таль­ные – но­вые. Этот за­кон ос­но­ван на не­за­ви­си­мом по­ве­де­нии (рас­ще­п­ле­нии) не­сколь­ких пар го­мо­ло­гич­ных хро­мо­сом. Напр., при ди­гиб­рид­ном скре­щи­ва­нии (уча­ст­ву­ют осо­би, раз­ли­чаю­щие­ся по 2 па­рам при­зна­ков) это при­во­дит к об­ра­зо­ва­нию у гиб­ри­дов пер­во­го по­ко­ле­ния 4 ти­пов га­мет (АВ, Ав, аВ, ав) и по­сле об­ра­зо­ва­ния зи­гот – к за­ко­но­мер­но­му рас­ще­п­ле­нию по ге­но­ти­пу и со­от­вет­ствен­но по фе­но­ти­пу.

Для вы­яв­ле­ния М. з. в их клас­сич. фор­ме не­об­хо­ди­мы: го­мо­зи­гот­ность ис­ход­ных форм, об­ра­зо­ва­ние у гиб­ри­дов га­мет всех воз­мож­ных ти­пов в рав­ных со­от­но­ше­ни­ях, что обес­пе­чи­ва­ет­ся пра­виль­ным те­че­ни­ем мей­о­за; оди­на­ко­вая жиз­не­спо­соб­ность га­мет всех ти­пов, рав­ная ве­ро­ят­ность встре­чи лю­бых ти­пов га­мет при оп­ло­до­тво­ре­нии; оди­на­ко­вая жиз­не­спо­соб­ность зи­гот всех ти­пов. Не­со­блю­де­ние этих и не­ко­то­рых дру­гих ус­ло­вий мо­жет при­во­дить ли­бо к от­сут­ст­вию рас­ще­п­ле­ния во вто­ром по­ко­ле­нии, ли­бо к рас­ще­п­ле­нию в пер­вом по­ко­ле­нии, ли­бо к ис­ка­же­нию со­от­но­ше­ния разл. ге­но- и фе­но­ти­пов. М. з., вскрыв­шие дис­крет­ную, кор­пус­ку­ляр­ную при­ро­ду на­след­ст­вен­но­сти, име­ют уни­вер­саль­ный ха­рак­тер для всех ди­п­ло­ид­ных ор­га­низ­мов, раз­мно­жаю­щих­ся по­ло­вым спо­со­бом. Для по­ли­плои­дов вы­яв­ля­ют прин­ци­пи­аль­но те же за­ко­но­мер­но­сти на­сле­до­ва­ния, од­на­ко чи­сло­вые со­от­но­ше­ния ге­но- и фе­но­ти­пич. клас­сов от­ли­ча­ют­ся от та­ко­вых у ди­п­лои­дов. Со­от­но­ше­ние клас­сов из­ме­ня­ет­ся и у ди­п­лои­дов в слу­чае сце­п­ле­ния ге­нов («на­ру­ше­ние» третье­го за­ко­на Мен­де­ля). В це­лом М. з. спра­вед­ли­вы для ау­то­сом­ных ге­нов с пол­ной пе­нет­рант­но­стью и по­сто­ян­ной экс­прес­сив­но­стью. При ло­ка­ли­за­ции ге­нов в по­ло­вых хро­мо­со­мах или в ДНК ор­га­нелл (пла­сти­ды, ми­то­хон­д­рии) ре­зуль­та­ты ре­ци­прок­ных скре­щи­ва­ний мо­гут раз­ли­чать­ся и не сле­до­вать М.  з., че­го не на­блю­да­ет­ся для ге­нов, рас­по­ло­жен­ных в ау­то­со­мах.

Со­вре­мен­ни­ки Г. Мен­де­ля не смог­ли оце­нить важ­но­сти сде­лан­ных им вы­во­дов, и лишь в 1900 М. з. бы­ли пе­ре­от­кры­ты и пра­виль­но вос­при­ня­ты. При­зна­ние спра­вед­ли­во­сти и зна­че­ния М. з. в нач. 20 в. свя­за­но с оп­ре­де­лён­ны­ми ус­пе­ха­ми ци­то­ло­гии и фор­ми­ро­ва­ни­ем ядер­ной ги­по­те­зы на­след­ст­вен­но­сти. Ме­ха­низ­мы, ле­жа­щие в ос­но­ве М. з., бы­ли вы­яс­не­ны бла­го­да­ря изу­че­нию пу­тей об­ра­зо­ва­ния по­ло­вых кле­ток, в ча­ст­но­сти по­ве­де­ния хро­мо­сом в мей­о­зе, и до­ка­за­тель­ст­ву хро­мо­сом­ной тео­рии на­след­ст­вен­но­сти. М. з. ока­за­ли ог­ром­ное влия­ние на раз­ви­тие клас­сич. ге­не­ти­ки. Они по­слу­жи­ли ос­но­вой для пред­по­ло­же­ния о су­ще­ст­во­ва­нии в клет­ках (га­ме­тах) на­следств. фак­то­ров, кон­тро­ли­рую­щих раз­ви­тие при­зна­ков. Из М. з. сле­ду­ет, что эти фак­то­ры (ге­ны) от­но­си­тель­но по­сто­ян­ны, хо­тя и мо­гут на­хо­дить­ся в разл. со­стоя­ни­ях, пар­ны в со­ма­тич. клет­ках и еди­нич­ны в га­ме­тах, дис­крет­ны и мо­гут вес­ти се­бя не­за­ви­си­мо по от­но­ше­нию друг к дру­гу.

16. Расщепление по генотипу и фенотипу

Закон расщепления, или второй закон Менделя: при скрещивании двух гетерозиготных потомков первого поколения между собой во втором поколении наблюдается расщепление в определенном числовом отношении: по фенотипу 3:1, по генотипу 1:2:1.

17. Реципрокное скрещ-е

– 2 скрещ-я ( прямое и обратное), к-е различ-ся по тому какая особь: материнская или отцовская вносит в скрещ-е домен-й или рецес-й признак. Их исп-т для опр-я расположения генов. Если ген расп-ся в аутосоме, то рез-ты прямого и обратного скрещ-й будут одинаковыми, а если он расп-ся в Х-хром-ме , то рез-ты будут различными.

 Возвратное скрещ-е – скрещ-е гибрида на одну из родительских форм.  Его исп-т для насыщения генотипов гибрида, генами одного из родителей.

Анализирующее скрещ-е – скрещ-е формы, генотип которой неизвестен с формой  гомозиготной по рецессиву (линия анализатор).

Анализирующее скрещивание широко применяется при гибридологическом анализе, когда нужно установить генотип интересующей нас особи.

18.Правило чистоты гамет

Сущность правила чистоты гамет состоит в том, что у гетерозиготной особи наследственные задатки не смешиваются друг с другом, а передаются в половые клетки в «чистом» (неизмен­ном) виде.

11. Аллели–

наследственные задатки (гены), расположенные в одинаковых участках гомологичных (парных) хромосом и определяющие направление развития одного и того же признака. Каждый ген может находиться по крайней мере в двух аллельных состояниях (определяемых его структурой), одно из которых обычно обеспечивает максимальное развитие признака — доминантная А., другое приводит к частичной или полной утрате его проявления или к изменению в его проявлении — рецессивная А.

Аллеломорфные признаки- пара взаимоисключающих друг друга наследственных признаков

19.Плейотропия-

это влияние одного гена на развитие двух и более признаков (множественное действие гена).

Явление плейотропии объясняется тем, что гены плейотропного действия контролируют синтез ферментов, которые участ­вуют в многочисленных обменных процессах в клетке и в орга­низме в целом и тем самым одновременно влияют на проявле­ние и развитие других признаков.

Экспрессивность — степень проявления признака, т.е. один и тот же признак у разных особей выражен с разной интенсивностью.

Пенетрантность — способность гена проявиться фенотипически, выражается в % и бывает полный и неполный. Полный — у всех особей популяции, имеющих данный ген, он проявляется в виде признака. Неполный — у некоторых особей ген имеется, но внешне себя не проявляет.

20.Генами-модификаторы

называют такие гены, которые регулируют активность других генов, усиливая или ослабляя их проявления. В таком случае получается, что в формировании признаков, кроме «основных» генов, принимают участие гены-модификаторы. Гены-моди­фикаторы играют определенную роль в формиро­вании у животных резистентности к инфекционным болезням.

21.Летальные гены –

Это гены, вызывающие гибель организма до достижения им половой зрелости. Летальные гены являются рецессивными.

Полулетальные гены, ослабляющие индивидуум и повышающие вероятность его смерти от других причин.

От генотипа к фенотипу: почему фенотип человека не всегда можно предсказать по последовательности его генома и среде, в которой он находится

Обзор

. 2012 г., октябрь; 279 (20): 3765-75.

doi: 10.1111/j.1742-4658.2012.08810.x. Epub 2012 27 сентября.

Алехандро Бурга 1 , Бен Ленер

принадлежность

  • 1 Генетические системы, Исследовательский отдел системной биологии EMBL/CRG, Центр геномной регуляции (CRG) и UPF, Барселона, Испания.
  • PMID: 22934970
  • DOI: 10.1111/j.1742-4658.2012.08810.x

Бесплатная статья

Обзор

Алехандро Бурга и др. ФЕБС Дж. 2012 Октябрь

Бесплатная статья

. 2012 г., октябрь; 279 (20): 3765-75.

doi: 10.1111/j.1742-4658.2012.08810.x. Epub 2012 27 сентября.

Авторы

Алехандро Бурга 1 , Бен Ленер

принадлежность

  • 1 Генетические системы, Исследовательский отдел системной биологии EMBL/CRG, Центр геномной регуляции (CRG) и UPF, Барселона, Испания.
  • PMID: 22934970
  • DOI: 10.1111/j.1742-4658.2012.08810.x

Абстрактный

Одно из обещаний персонализированной медицины заключается в том, что можно будет делать полезные прогнозы о фенотипах людей на основе полных последовательностей их геномов (например, в отношении их восприимчивости к болезням). Однако в какой степени знания о генотипе индивидуума вместе с информацией об окружающей среде, в которой он находился, достаточны для предсказания фенотипической изменчивости? В настоящем обзоре мы утверждаем, что, хотя «типичный» фенотипический результат генома человека можно предсказать, гораздо труднее предсказать фактический результат для конкретного человека. Мы выделяем три причины этого.

Во-первых, на исход мутаций могут влиять случайные (стохастические) процессы. Во-вторых, генетическая изменчивость, присутствующая в одном поколении, может влиять на фенотипические признаки в следующем поколении, даже если люди не наследуют эту изменчивость. В-третьих, окружающая среда, с которой сталкивается одно поколение, может влиять на фенотипическую изменчивость в следующем поколении. Этот вклад в фенотипическую изменчивость уже давно оценили количественные генетики, хотя только недавно они были изучены на молекулярном уровне. Взятые вместе, они означают, что во многих случаях генотипы индивидуумов и среда, с которой они сталкиваются, могут быть недостаточными для определения их фенотипов. Потребуется более комплексная модель генотип-фенотип, чтобы делать точные прогнозы о биологии людей.

© 2012 The Authors Journal. © FEBS, 2012.

Похожие статьи

  • Поиск ассоциаций генотип/фенотип и сканирование фенотипа.

    Джонс Р., Пембри М., Голдинг Дж., Херрик Д. Джонс Р. и соавт. Педиатр Перинат Эпидемиол. 2005 г., июль; 19 (4): 264–75. doi: 10.1111/j.1365-3016.2005.00664.x. Педиатр Перинат Эпидемиол. 2005. PMID: 15958149 Обзор.

  • От генотипа к фенотипу: уроки модельных организмов для генетики человека.

    Ленер Б. Ленер Б. Нат Рев Жене. 2013 март; 14(3):168-78. дои: 10.1038/nrg3404. Epub 2013 29 января. Нат Рев Жене. 2013. PMID: 23358379 Обзор.

  • Важность адаптации и взаимодействий генотип × окружающая среда в тропических системах разведения говядины.

    Нора ХМ. Берроу ХМ. Животное. 2012 май; 6 (5): 729-40. doi: 10.1017/S175173111200002X. Животное. 2012. PMID: 22558921 Обзор.

  • Как продолжительность жизни формирует эпигенотип внутри и между поколениями.

    Уайтлоу, Северная Каролина, Уайтлоу Э. Уайтлоу, Северная Каролина, и др. Хум Мол Жене. 2006 г. 15 октября; 15 Спецификация № 2: R131-7. дои: 10.1093/hmg/ddl200. Хум Мол Жене. 2006. PMID: 16987876 Обзор.

  • Прогнозирование фенотипической изменчивости по генотипам, фенотипам и их комбинации.

    Бурга А, Ленер Б. Бурга А. и др. Курр Опин Биотехнолог. 2013 авг; 24 (4): 803-9. doi: 10.1016/j.copbio.2013.03.004. Epub 2013 26 марта. Курр Опин Биотехнолог. 2013. PMID: 23540420 Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

  • Метаболическое фенотипирование морских гетеротрофов на рефакторинговых средах выявляет разнообразные метаболические адаптации и стратегии образа жизни.

    Форкьелли Э., Шер Д., Сегре Д. Форкиелли Э. и др. mSystems. 2022 г., 30 августа; 7(4):e0007022. doi: 10.1128/msystems.00070-22. Epub 2022 20 июля. mSystems. 2022. PMID: 35856685 Бесплатная статья ЧВК.

  • Нелинейный путь от дисфункции гена к генетическому заболеванию: уроки мышиной модели MICPCH.

    Мукерджи К., ЛаКонте ЛЬЮ, Шривастава С. Мукерджи К. и др. Клетки. 2022 28 марта; 11 (7): 1131. doi: 10.3390/ячейки11071131. Клетки. 2022. PMID: 35406695 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

  • Клиническая, биохимическая и генетическая гетерогенность у пациентов с глутаровой ацидурией II типа.

    Али А., Альмесмари ФСА, Дахури Н.А., Салех Али А.М., Алдханхани МААМА, Виджаян Р., Аль Тенайджи А. , Аль Шамси А., Хертекант Дж., Аль Джасми Ф. Али А и др. Гены (Базель). 2021 27 августа; 12 (9): 1334. doi: 10.3390/genes12091334. Гены (Базель). 2021. PMID: 34573316 Бесплатная статья ЧВК.

  • Дислексия развития: вопросы окружающей среды.

    Теодориду Д., Христодулидес П., Закопулу В., Сырроу М. Теодориду Д. и соавт. наук о мозге. 2021 13 июня; 11 (6): 782. дои: 10.3390/мозги11060782. наук о мозге. 2021. PMID: 34199166 Бесплатная статья ЧВК.

  • Геномная изменчивость, способность к развитию и парадокс психических заболеваний.

    Гуальтьери Коннектикут. Гуальтьери КТ. Фронтовая психиатрия. 2021 21 января; 11:593233. doi: 10.3389/fpsyt.2020.593233. Электронная коллекция 2020. Фронтовая психиатрия. 2021. PMID: 33551865 Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Типы публикаций

термины MeSH

Методы интеграции данных для выявления взаимодействий генотип-фенотип

  • Мецкер, М. Л. Технологии секвенирования — следующее поколение. Природа Преподобный Жене. 11 , 31–46 (2010).

    КАС пабмед Google ученый

  • Озсолак Ф. и Милош П. М. Секвенирование РНК: достижения, проблемы и возможности. Природа Преподобный Жене. 12 , 87–98 (2011).

    КАС пабмед Google ученый

  • Ван, З., Герштейн, М. и Снайдер, М. RNA-Seq: революционный инструмент для транскриптомики. Природа Преподобный Жене. 10 , 57–63 (2009).

    КАС пабмед Google ученый

  • Лэрд, П. В. Принципы и проблемы полногеномного анализа метилирования ДНК. Природа Преподобный Жене. 11 , 191–203 (2010). Это всесторонний обзор данных анализа метилирования ДНК.

    КАС пабмед Google ученый

  • Park, P. J. ChIP–seq: преимущества и проблемы развивающейся технологии. Природа Преподобный Жене. 10 , 669–680 (2009 г.).

    КАС пабмед Google ученый

  • Алтелаар, А.Ф.М., Муньос, Дж. и Хек, А.Дж.Р. Протеомика следующего поколения: к интегративному взгляду на протеомную динамику. Природа Преподобный Жене. 14 , 35–48 (2013).

    КАС пабмед Google ученый

  • Шулаев В. Метаболомические технологии и биоинформатика. Краткая информация. Биоинформ. 7 , 128–139 (2006).

    КАС пабмед Google ученый

  • Шапиро, Э., Бизунер, Т. и Линнарссон, С. Технологии, основанные на секвенировании отдельных клеток, произведут революцию в науке о целом организме. Природа Преподобный Жене. 14 , 618–630 (2013).

    КАС пабмед Google ученый

  • Almasy, L. & Blangero, J. Многоточечный количественный анализ связи признаков в общих родословных. 901:50. Дж. Хам. Жене. 62 , 1198–1211 (1998).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Horvath, S., Xu, X. & Laird, N.M. Метод проверки семейных ассоциаций: стратегии изучения общих генотип-фенотипических ассоциаций. евро. Дж. Хам. Жене. 9 , 301–306 (2001).

    КАС пабмед Google ученый

  • Девлин Б., Рёдер К. и Бакану С. А. Беспристрастные методы изучения ассоциаций населения. Жен. Эпидемиол. 21 , 273–284 (2001).

    КАС пабмед Google ученый

  • Рейф, Д. М., Уайт, Б. К. и Мур, Дж. Х. Комплексный анализ генетических, геномных и протеомных данных. Expert Rev. Proteomics 1 , 67–75 (2004).

    КАС пабмед Google ученый

  • Хамид, Дж. С. и др. Интеграция данных в генетике и геномике: методы и проблемы. Гул. Геномика Протеомика 2009 , 869093 (2009).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Зибертс, С. К. и Шадт, Э. Э. Движение к системному генетическому взгляду на болезнь. Мамм. Геном 18 , 389–401 (2007).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Хокинс, Р. Д., Достопочтенный, Г. К. и Рен, Б. Геномика следующего поколения: комплексный подход. Природа Преподобный Жене. 11 , 476–486 (2010).

    КАС пабмед Google ученый

  • Holzinger, E. R. & Ritchie, M. D. Интеграция разнородных высокопроизводительных данных для метаразмерных фармакогеномных исследований и исследований, связанных с заболеваниями. Фармакогеномика 13 , 213–222 (2012).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Holzinger, E. et al. в Эволюционные вычисления, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных в биоинформатике (под редакцией Джакобини, М. , Ваннески, Л. и Буш, В.) 7246 , 134–143 (Springer Berlin Heidelberg, 2012).

    Google ученый

  • Holzinger, E. R. et al. ATHENA: инструмент метапространственного анализа, применяемый к генотипам и данным экспрессии генов для прогнозирования уровней холестерина ЛПВП. пак. Симп. Биокомпьютер. 385–396 (2013).

  • Штейн, Л. Д. Облачные вычисления в геномной информатике. Геном Биол. 11 , 207 (2010).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Дорфф К.С. и др. GobyWeb: упрощенное управление и анализ экспрессии генов и данных секвенирования метилирования ДНК. PLoS ONE 8 , e69666 (2013).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Reid, J.G. et al. Запуск геномики в облаке: развертывание Mercury, конвейера анализа последовательностей следующего поколения. Биоинформатика BMC 15 , 30 (2014).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Heath, A. P. et al. Bionimbus: облако для управления, анализа и обмена большими наборами геномных данных. 901:50 Дж. Ам. Мед. Поставить в известность. доц. 21 , 969–975 (2014).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Тернер, С. и др. Процедуры контроля качества полногеномных ассоциативных исследований. Курс. протокол Гум. Жене. 68 , 1.19.1–1.19.18 (2011).

    Google ученый

  • Зувич Р.Л. и др. Подводные камни объединения данных GWAS: уроки, извлеченные в сети eMERGE, и процедуры контроля качества для поддержания высокого качества данных. Жен. Эпидемиол. 35 , 887–898 (2011). В этом документе представлены подробные уроки, извлеченные из процессов контроля качества высокопроизводительных данных о генотипах, и приведены рекомендации для читателей по передовым методам очистки и объединения данных о генотипах.

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Laurie, C.C. et al. Контроль качества и обеспечение качества генотипических данных для полногеномных ассоциативных исследований. Жен. Эпидемиол. 34 , 591–602 (2010).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • McKenna, A. et al. Набор инструментов для анализа генома: платформа MapReduce для анализа данных секвенирования ДНК нового поколения. Рез. генома. 20 , 1297–1303 (2010).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Marguerat, S. & Bähler, J. RNA-seq: от технологии к биологии. Сотовый. Мол. Жизнь наук. 67 , 569–579 (2010).

    КАС пабмед Google ученый

  • Херст, М. и Марра, Массачусетс. Подходы к эпигеномике, основанные на секвенировании следующего поколения. Информационные брифинги Функц. Геном. 9 , 455–465 (2010).

    КАС Google ученый

  • Джонстон, И. М. и Титтерингтон, Д. М. Статистические проблемы многомерных данных. Фил. Транс. Р. Соц. А. 367 , 4237–4253 (2009).

    ПабМед Google ученый

  • Хасти, Т., Тибширани, Р. и Фридман, Дж. Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование (Springer-Verlag, 2001).

    Google ученый

  • Буш В. С., Дудек С. М. и Ричи М. Д. Биофильтр: система интеграции знаний для многолокусного анализа полногеномных ассоциативных исследований. пак. Симп. Биокомпьютер. 368–379 (2009).

  • Грин, К. С., Пенрод, Н.М., Киралис, Дж. и Мур, Дж.Х. Пространственно однородный рельеф (SURF) для эффективной в вычислительном отношении фильтрации межгенных взаимодействий. Биоданные Мин. 2 , 5 (2009).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Мур, Дж. Х. и Уайт, Британская Колумбия, в Эволюционные вычисления, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных в биоинформатике (редакторы Марчиори, Э., Мур, Дж. Х. и Раджапаксе, Дж. К.) 166–175 (Springer Berlin Heidelberg, 2007).

    Google ученый

  • Зоу, Х., Хасти, Т. и Тибширани, Р. Анализ разреженных главных компонентов. Дж. Вычисл. График Стат. 15 , 265–286 (2006).

    Google ученый

  • Холланд, Дж. Х. Генетические алгоритмы. наук. Являюсь. 267 , 66–72 (1992).

    Google ученый

  • Вильхьялмссон, Б. Дж. и Нордборг, М. Природа смешения в полногеномных ассоциативных исследованиях. Природа Преподобный Жене. 14 , 1–2 (2013).

    ПабМед Google ученый

  • Zhou, X. & Stephens, M. Эффективные алгоритмы многомерных линейных смешанных моделей для полногеномных ассоциативных исследований. Nature Methods 11 , 407–409 (2014).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Прайс, А. Л. и др. Анализ основных компонентов корректирует стратификацию в полногеномных ассоциативных исследованиях. Природа Жене. 38 , 904–909 (2006).

    КАС пабмед Google ученый

  • Лик, Дж. Т. и Стори, Дж. Д. Выявление гетерогенности в исследованиях экспрессии генов с помощью анализа суррогатных переменных. PLoS Genet. 3 , e161 (2007 г.).

    Центральный пабмед Google ученый

  • Hartford, C.M. et al. Популяционно-специфические генетические варианты, важные для восприимчивости к цитотоксичности цитарабинарабинозида. Кровь 113 , 2145–2153 (2009).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Huang, R. S. et al. Полногеномный подход к выявлению генетических вариантов, которые способствуют индуцированной этопозидом цитотоксичности. Проц. Натл акад. науч. США 104 , 9758–9763 (2007 г.). Это одна из первых статей, в которой представлен интегративный анализ для выявления вариантов ДНК и экспрессии генов, связанных с цитотоксичностью, вызванной химиотерапевтическими препаратами.

    КАС пабмед Google ученый

  • Хуанг, Р. С., Дуан, С., Кистнер, Э. О., Хартфорд, К. М. и Долан, М. Э. Генетические варианты, связанные с карбоплатин-индуцированной цитотоксичностью в клеточных линиях, полученных от африканцев. мол. Рак Тер. 7 , 3038–3046 (2008).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Schadt, E.E. et al. Интегративный геномный подход к выводу о причинно-следственных связях между экспрессией генов и заболеванием. Природа Генетика. 37 , 710–717 (2005). В этом исследовании использовался интегративный подход к использованию данных о вариациях ДНК и экспрессии генов для выявления драйверов сложных признаков.

    КАС пабмед Google ученый

  • Лю, Ю. и др. Данные эпигеномной ассоциации предполагают, что метилирование ДНК является посредником генетического риска при ревматоидном артрите. Природные биотехнологии. 31 , 142–147 (2013).

    КАС Google ученый

  • Хан, З. и др. Количественное измерение экспрессии аллель-специфического белка в диплоидном гибриде дрожжей методом ЖХ-МС. мол. Сист. биол. 8 , 602 (2012).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Wei, X. & Wang, X. Вычислительный рабочий процесс для определения аллель-специфической экспрессии и эпигенетической модификации кукурузы. Геномика Протеомика Биоинформатика 11 , 247–252 (2013).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Лаппалайнен, Т. и др. Секвенирование транскриптома и генома раскрывает функциональные различия у людей. Природа 501 , 506–511 (2013). В этом документе сообщается о секвенировании и анализе мРНК и микроРНК сотен представителей различных этнических групп в рамках проекта «1000 геномов».

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Мейнард, Н.Д., Чен, Дж., Стюарт, Р.К., Фан, Дж.-Б. и Рен, Б. Полногеномное картирование аллель-специфических взаимодействий белок-ДНК в клетках человека. Nature Methods 5 , 307–309 (2008).

    КАС пабмед Google ученый

  • Касовски, М. и др. Обширные различия в состояниях хроматина у людей. Наука 342 , 750–752 (2013).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • McVicker, G. et al. Идентификация генетических вариантов, влияющих на модификации гистонов в клетках человека. Наука 342 , 747–749 (2013).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Консорциум проектов Encode. Проект ENCODE (ENCyclopedia Of DNA Elements). Наука 306 , 636–640 (2004).

  • Канехиса, М. и Гото, С. КЭГГ: Киотская энциклопедия генов и геномов. Рез. нуклеиновых кислот. 28 , 27–30 (2000).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Ким Д., Шин Х., Сонг Ю. С. и Ким Дж. Х. Синергетический эффект различных уровней геномных данных для прогнозирования клинических исходов рака. Дж. Биомед. Поставить в известность. 45 , 1191–1198 (2012). В этом исследовании показан основанный на графах подход к прогнозированию клинических исходов рака путем интеграции мультиомных данных в виде интеграции на основе преобразования.

    КАС пабмед Google ученый

  • Фридли Б.Л., Лунд С., Дженкинс Г.Д. и Ван Л.А. Байесовская интегративная геномная модель для анализа путей сложных признаков. Жен. Эпидемиол. 36 , 352–359 (2012).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Mankoo, P.K., Shen, R., Schultz, N., Levine, D.A. & Sander, C. Время до рецидива и выживаемость при серозных опухолях яичников, предсказанные на основе интегрированных геномных профилей. PLoS ONE 6 , e24709 (2011).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Хользингер, Э. Р., Дудек, С. М., Фрейз, А. Т., Пендерграсс, С. А. и Ричи, М. Д. ATHENA: инструмент анализа наследственных и экологических сетевых ассоциаций. Биоинформатика 30 , 698–705 (2014). ATHENA — это инструмент для метапространственной интеграции мультиомных данных. В этой статье описывается программное обеспечение и его применение для этих типов анализа.

    КАС пабмед Google ученый

  • Ким, Д. , Ли, Р., Дудек, С. М. и Ричи, доктор медицинских наук ATHENA: Выявление взаимодействий между различными уровнями геномных данных, связанных с клиническими исходами рака, с использованием нейронной сети грамматической эволюции. Биоданные Мин. 6 , 23 (2013).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Clarke, R. et al. Свойства многомерных пространств данных: последствия для изучения данных об экспрессии генов и белков. Nature Rev. Рак 8 , 37–49 (2008). В этом обзоре рассматриваются свойства многомерных пространств данных и проблемы анализа и интерпретации данных.

    КАС Google ученый

  • Ланкриет, Г. Р. Г., Де Би, Т., Кристианини, Н., Джордан, М. И. и Ноубл, В. С. Статистическая основа для слияния геномных данных. Биоинформатика 20 , 2626–2635 (2004). Это первое исследование, предлагающее интеграцию на основе ядра как интеграцию на основе преобразования.

    КАС пабмед Google ученый

  • Боргвардт, К. М. и др. Прогнозирование функции белка с помощью ядер графа. Биоинформатика 21 , i47–i56 (2005).

    КАС пабмед Google ученый

  • Цуда, К., Шин, Х. и Шёлкопф, Б. Классификация быстрых белков с несколькими сетями. Биоинформатика 21 , ii59–ii65 (2005).

    КАС пабмед Google ученый

  • Шин Х., Лисевски А. М. и Лихтарге О. Повышение резкости графиков плюс интеграция графиков: синергия, улучшающая функциональную классификацию белков. Биоинформатика 23 , 3217–3224 (2007).

    КАС пабмед Google ученый

  • Turner, S.D., Dudek, S.M. & Ritchie, MD. ATHENA: основанный на знаниях гибридный алгоритм обратного распространения и грамматической эволюции для обнаружения эпистаза среди локусов количественных признаков. Биоданные мин. 3 , 5 (2010).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Драгичи, С. и Поттер, Р. Б. Прогнозирование лекарственной устойчивости ВИЧ с помощью нейронных сетей. Биоинформатика 19 , 98–107 (2003).

    Google ученый

  • Шен, Х.-Б. и Чоу, К.-К. Ансамбльный классификатор для распознавания образов белковых складок. Биоинформатика 22 , 1717–1722 (2006).

    КАС пабмед Google ученый

  • Akavia, U.D. et al. Комплексный подход к выявлению факторов, вызывающих рак. Cell 143 , 1005–1017 (2010). В этой статье продемонстрирована вычислительная структура, которая идентифицирует драйверы меланомы с использованием числа копий хромосом и данных об экспрессии генов.

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Zhu, J. et al. Сшивание вместе нескольких измерений данных выявляет взаимодействующие метаболомные и транскриптомные сети, которые модулируют клеточную регуляцию. PLoS Биол. 10 , e1001301 (2012).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Zhu, J. et al. Интеграция крупномасштабных функциональных геномных данных для анализа сложности регуляторных сетей дрожжей. Природа Жене. 40 , 854–861 (2008).

    КАС пабмед Google ученый

  • Опиц Д. и Маклин Р. Популярные ансамблевые методы: эмпирическое исследование. Дж. Артиф. Интел. Рез. 11 , 169–198 (1999).

    Google ученый

  • Shen, R. et al. Интегративное обнаружение подтипа глиобластомы с использованием iCluster. ПЛОС ОДИН 7 , e35236 (2012).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Кирк П., Гриффин Дж. Э., Сэвидж Р. С., Гахрамани З. и Уайлд Д. Л. Байесовская коррелированная кластеризация для интеграции нескольких наборов данных. Биоинформатика 28 , 3290–3297 (2012).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Лок, Э. Ф. и Дансон, Д. Б. Байесовская консенсусная кластеризация. Биоинформатика 29 , 2610–2616 (2013).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Dupont, W.D. & Plummer, W.D. Расчет мощности и размера выборки. Обзор и компьютерная программа. Контроль клин. Испытания 11 , 116–128 (1990).

    КАС пабмед Google ученый

  • Рабочая группа NCI–NHGRI по репликации в ассоциативных исследованиях. Воспроизведение ассоциаций генотип-фенотип. Природа 447 , 655–660 (2007).

  • Грин, К. С., Пенрод, Н. М., Уильямс, С. М. и Мур, Дж. Х. Неспособность воспроизвести генетическую ассоциацию может дать важные сведения о генетической архитектуре. PLoS ONE 4 , e5639 (2009 г.).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Ciesielski, T. et al. Разнообразные конвергентные данные в генетическом анализе сложных заболеваний: координация омических, информационных и экспериментальных данных для лучшего выявления и проверки факторов риска. Биоданные мин. 7 , 10 (2014).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Van Poucke, M., Vanhaesebrouck, A.E., Peelman, L. J. & Van Ham, L. Экспериментальная проверка в Silico Предсказано KCNA1 , KCNA2 , KCNA6 и 15015015015015015015015015015150150150150150150150150150150151501515015. Синдром повышенной возбудимости периферических нервов у джек-рассел-терьеров. Нервно-мышечная. Беспорядок. 22 , 558–565 (2012).

    ПабМед Google ученый

  • Шараф, Р. Н. и др. Вычислительное предсказание и экспериментальная проверка связи FABP-1 и аденокарциномы поджелудочной железы с диабетом. ВМС Гастроэнтерол. 11 , 5 (2011).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Raychaudhuri, S. et al. Выявление взаимосвязей между участками геномных заболеваний: прогнозирование генов в патогенных ассоциациях SNP и редких делеций. 901:50 PLoS Жен. 5 , e1000534 (2009 г.).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Crooke, P. S. et al. Эстрогены, варианты ферментов и рак молочной железы: модель риска. Рак Эпидемиол. Биомаркеры Пред. 15 , 1620–1629 (2006).

    КАС пабмед Google ученый

  • Фаррар, Д. Э. и Глаубер, Р. Р. Мультиколлинеарность в регрессионном анализе: новый взгляд на проблему. Изм. эконом. Стат. 49 , 92 (1967).

    Google ученый

  • Фосетт Т. Введение в ROC-анализ. Распознавание образов. лат. 27 , 861–874 (2006).

    Google ученый

  • Мур, Дж. Х., Хилл, Д. П., Суловари, А. и Кидд, Л. К. в Genetic Programming Theory and Practice X 87–101 (Springer, 2013).

    Google ученый

  • Джин, Ю. и Сендхофф, Б. Многоцелевое машинное обучение на основе Парето: обзор тематических исследований. IEEE Trans. Сист. Человек Киберн. Приложение C Ред. 38 , 397–415 (2008).

    Google ученый

  • Кристенсен В. Н. и Борресен-Дейл А. Л. Молекулярная эпидемиология рака молочной железы: генетическая изменчивость метаболизма стероидных гормонов. Мутат. Рез. 462 , 323–333 (2000).

    КАС пабмед Google ученый

  • Митрунен, К. и др. Глутатион S -трансфераза M1, M3, P1 и T1 генетический полиморфизм и предрасположенность к раку молочной железы. Рак Эпидемиол. Биомаркеры Пред. 10 , 229–236 (2001).

    КАС пабмед Google ученый

  • Киётани, К. и др. Полногеномное ассоциативное исследование идентифицирует локус 10q22, связанный с клиническими результатами адъювантной терапии тамоксифеном у пациентов с раком молочной железы в Японии. Гул. Мол. Жене. 21 , 1665–1672 (2012).

    КАС пабмед Google ученый

  • Garcia-Closas, M. et al. Полногеномные ассоциативные исследования идентифицируют четыре ER-отрицательных специфических локуса риска рака молочной железы. Природа Жене. 45 , 392–398, 398e1–2 (2013).

    КАС пабмед Google ученый

  • Михайлиду, К. и др. Крупномасштабное генотипирование выявило 41 новый локус, связанный с риском развития рака молочной железы. Природа Жене. 45 , 353–361, 361e1–2 (2013).

    КАС пабмед Google ученый

  • Zheng, W. et al. Общие генетические детерминанты риска рака молочной железы у женщин Восточной Азии: совместное исследование 23 637 случаев рака молочной железы и 25 579контролирует. Гул. Мол. Жене. 22 , 2539–2550 (2013).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Могуши К. и Танака Х. PathAct: новый метод анализа путей с использованием профилей экспрессии генов. Биоинформация 9 , 394–400 (2013).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Чанг, Р.-Х. и Чен, Ю.-Э. Двухэтапный метод анализа пути на основе случайного леса. PLoS ONE 7 , e36662 (2012 г.).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Бейли, Л. Р., Руди, Н., Дюпон, В. Д. и Парл, Ф. Ф. Связь полиморфизма цитохрома P450 1B1 (CYP1B1) со статусом стероидных рецепторов при раке молочной железы. Рак Рез. 58 , 5038–5041 (1998).

    КАС пабмед Google ученый

  • Шабалин А. А. Matrix eQTL: сверхбыстрый анализ eQTL с помощью больших матричных операций. Биоинформатика 28 , 1353–1358 (2012).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Абеказис Г. Р., Кардон Л. Р. и Куксон В. О. Общий тест ассоциации количественных признаков в нуклеарных семьях. 901:50. Дж. Хам. Жене. 66 , 279–292 (2000).

    КАС пабмед Google ученый

  • Розовски Дж. и др. AlleleSeq: анализ аллель-специфической экспрессии и связывания в сетевой структуре. мол. Сист. биол. 7 , 522 (2011).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Ван, К., Ли, М. и Хаконарсон, Х. ANNOVAR: функциональная аннотация генетических вариантов на основе данных высокопроизводительного секвенирования. Рез. нуклеиновых кислот. 38 , e164 (2010 г.).

    ПабМед ПабМед Центральный Google ученый

  • Ward, L. D. & Kellis, M. HaploReg: ресурс для изучения состояний хроматина, сохранения и изменений регуляторных мотивов в наборах генетически связанных вариантов. Рез. нуклеиновых кислот. 40 , Д930–Д934 (2012 г.).

    КАС пабмед Google ученый

  • Boyle, A. P. et al. Аннотация функциональных вариаций в личных геномах с использованием RegulomeDB. Рез. генома. 22 , 1790–1797 (2012).

    КАС пабмед ПабМед Центральный Google ученый

  • Эмильссон, В. и др. Генетика экспрессии генов и ее влияние на болезни. Природа 452 , 423–428 (2008). В этом важном документе представлена ​​взаимосвязь между генетической изменчивостью, экспрессией генов и клиническими фенотипами с использованием человеческой крови и жировой ткани.

    • Leave a Comment on По генотипу и по фенотипу: Генотип и фенотип — ПсихологосРазное

    About the Author

    admin

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Related Posts