работа студентки 3 курса Бабской Евгении Михайловны (стр. 2 из 5)

Так, в свою очередь, заболевания в генах, регулируемых PPAR, могут быть вызваны наличием в них полиморфизмов, что и было показано в ряде исследований.

ACADM.

Ген дегидрогеназы средней цепи ацетилкофермента А. Это митохондриальный флавопротеин, катализирующий первую реакцию бета-окисления жирных шести- и двенадцатиуглеродных кислот. Гомотетрамер, молекулярная масса 43, 700. Отсутствие белка клинически характеризуется нетерпимостью к голоду, эпизодической гипогликемией, ацидозом и комой. ACADM сильно изменчивый локус [8].

ACOX.

Ген Ацетил кофермент А оксидазы. Цис-активирующие пероксисом пролифератор-реагирующие элементы были обнаружены в 5’-концевом отделе гена пероксид-продуцирующей оксидазы ацетил-кофермента А. Ацетил кофермент А оксидаза пероксисом – это первый фермент пути бета-оксиления жирных кислот, который катализирует реакцию превращения ацетил-кофермента А в 2-транс-еноил-соА [9].

Нарушением, приводящим к летальности, при недостатке пероксисомального ACOX, является так называемая псевдонеонатальная адренолейкодистрофия. А также, возбуждение данного фермента, продуцирующего пероксид водорода, может повлечь за собой окислительное разрушение ДНК и гепатоканцерогенез, являющийся результатом воздействия на пролифераторы пероксисом [10].

ADIPOQ.

Адипонектин, полученный из жира белок плазмы, признан важным биомаркером метаболического синдрома.

Некоторые распространенные полиморфизмы в регионах промотера, экзона и интрона 2, а также несколько несинонимичных мутаций в экзоне 3, в гене человеческого адипонектина были неоднократно рассмотрены в большом количестве исследований для различных этнических популяций для связи с фенотипическим проявлениями, такими как вес тела, метаболизм глюкозы, чувствительность к инсулину и риск диабета второго типа, а также болезнь коронарных артерий.

Замена пролина 12 аланином также была показана, как фактор, влияющий на чувствительность к инсулину, при взаимодействии с генотипом адипонектина или на уровень адипонектина плазмы [11], (Рис.3).

Более полная информация изложена в таблице 1.

Название гена	Заболевание
ACADM	врожденное отсутствие белка, характеризуется нетерпимостью к голоду, эпизодической гипогликемией, ацидозом и комой
ACOX	псевдонеонатальная адренолейкодистрофия
ADIPOQ	метаболический синдром
ANGPTL4	несколько типов рака, два типа диабета
APOA1	недостаток липопротеинов высокой плотности, болезнь Танжера (Tangier disease), системная ненервнопатическая амилоидная дистрофия
APOAII	недостаток A-II или гиперхолестеринемия
APOCIII	гипертриглицеридемия
APOE	дибеталипопротеонемия, гиперлипопротеинемия III типа
HMGCS2	недостаток HMG-CoA
LPL	гиперлипопротеинемия, нарушения метаболизма липопротеинов
LRP1	болезнь Альцгеймера
PPARA	гиперапобеталипопротеинемия
PTGS2	эпителиальные опухоли
SAT	кератоз
SLC10A2	нарушения всасывания желчных кислот

Таблица 1. Заболевания, вызванные нарушениями в PPAR-зависимых генах (Homo sapiens).

Для того, чтобы более полно оценить однонуклеотидные полиморфизмы в настоящее время, следует рассматривать их в эволюционном контексте. Хотя вариации геномной ДНК появляются постоянно, около 100 новых единичных замен оснований на индивидуум, большинство человеческих полиморфизмов в настоящее время возникли гораздо позже видообразования, но до появления различных популяций. Также, необходимо учитывать небольшое количество (около 10^‾8 замен на нуклеотид на поколение) и, фактически, случайную природу явления замены основания, которые вместе делают однонуклеотидные аллели довольно стабильными.

Огромное количество разновидностей фенотипических вариаций сколько-нибудь интересных для изучения, обусловлено генетическими и негенетическими факторами (факторами окружающей среды), также как и взаимодействием двух или нескольких случайных событий. Таким образом, риск большинства распространенных заболеваний, таких как рак, сердечно-сосудистые заболевания, психические заболевания, аутоиммунные состояния и диабет, может быть в большой степени вызван однажды приобретенными полиморфизмами, но они еще не определены.

Также возможен комбинированный эффект набора полиморфных аллелей во множестве ключевых генов, а также факторов окружающей среды, которые вместе определяют наличие болезни. И термин «комплексное заболевание» часто используется для того, чтобы описать подобную ситуацию. Уровень такой комплексности может быть огромным. Например, количество включаемых генов может быть десять, несколько десятков или даже несколько сотен. В этих генах может быть множество разнообразных предрасполагающих к риску аллелей (аллельная гетерогенность). Разные или перекрывающиеся множества генов могут иметь значение для пораженных индивидуумов (локусная гетерогенность). Взаимодействие между генами может быть аддитивным, то есть при котором степень развития количественного признака определяется влиянием одного гена на работу другого, действующего сходным образом; синергическим, то есть суммирующим их работу; либо эпистатическим, то есть когда присутствие одного гена подавляет действие какого-либо гена, находящегося в другом локусе. Развивающиеся патологии могут быть количественными, а не бинарными признаками. На это накладывается эффект окружающей среды и взаимодействия с ним [1].

1.3. Однонуклеотидные полиморфизмы для генетики популяций и эволюционной биологии.

Основной каталог полиморфизмов чрезвычайно полезен для исследования эволюции генома. Исследования простираются от изучения динамики генов в популяции через взаимодействие эволюционных сил, таких как мутации, отбор, дрейф генов и миграции до исторических заключений о прошедших демографических или генетических событиях и их влиянии на современные популяции. В свою очередь, для того, чтобы понять историю и эволюцию популяции, обычно необходимо изучить большое количество полиморфизмов, в идеальном случае полного генома, для того чтобы минимизировать косвенное влияние, привнесенное вероятностной ошибкой или отбором на единичном локусе.

2. Цели и задачи.

· Рассмотреть данные, которые предоставляют базы данных однонуклеотидных полиморфизмов и выбрать одну из баз для последующей работы с ней.

· При помощи базы данных определить количество полиморфизмов в выбранных генах.

· Детально рассмотреть характеристики полиморфизмов в генах выборки, сделать выводы относительно их появления и расположения. Показать важность однонуклеотидных полиморфизмов в развитии заболеваний, предопределенных генетически.

· Установить зависимость между древностью гена и количеством полиморфизмов на его длину для выборки PPAR-зависимых генов. Сделать выводы о закономерности их появления и устойчивости.

3. Методы и материалы.

Для выборки были взяты PPAR-зависимые гены, собранные в статье D. G. Lemay, D. H. Hwang, 2006.

По ним, при помощи небольшой программы, вычисляющей количество полиморфизмов в каждом из них, были получены данные.

Программа выглядит следующим образом:

#!/usr/bin/perl -w

use strict;

use Data::Dumper;

my $file = 'snp_result.txt';

open (SNP, $file);

my %genes;

while (<SNP>) {

# finding mentions of gene accession numbers

# they are between chr-pos and ctg-start

# and in RefSeq format, like NW_001494128.1

if (m/chr-pos=.*\|\s*(\w\w_[\d\.]+)\s*\|.*ctg-start=/) {

my $gene_id = $1;

$genes{$gene_id}++;

}

close SNP;

print Dumper(\%genes);

Данная программа работает с файлами вида:

rs43704734 | Bos taurus | 9913 | snp | genotype=NO | submitterlink=YES | updated 2007-01-19 10:27

ss61497711 | BCM-HGSC | BTA-102243 | orient=+ | ss_pick=YES

SNP | alleles='A/T' | het=? | se(het)=?

VAL | validated=NO | min_prob=? | max_prob=? | notwithdrawn

LOC | PPARG | locus_id=281993 | fxn-class=intron

Такие файлы можно получить выбрав формат “flat file” в меню базы данных dbSNP (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/). Программа запускается на сервере kodomo.

Далее была вычислена длина каждого гена выборки, это необходимо для подсчета числа полиморфизмов на нуклеотид (Таблица 2 Приложения).

Из той же базы были взяты данные о расположении полиморфизмов в генах (Таблица 3 Приложения).

Для установления зависимости количества полиморфизмов на длину гена от древности гена были, в первую очередь, определены ортологи для каждого гена при помощи программы InParanoid (http://inparanoid.sbc.su.se/cgi-bin/index.cgi) [12]. Для обработки полученной информации также потребовалось таксономическое дерево, полученное на сервере NCBI в базе данных Entrez Taxonomy (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?db=taxonomy) (Рис.4).

4. Результаты и обсуждение.

По данным, полученным путем обработки содержимого базы dbSNP и занесенным в таблицы 1 и 2, были построены зависимости, показывающие некоторые особенности генов выборки, в частности, особенности содержащихся в них полиморфизмов.

4.1. Однонуклеотидные полиморфизмы генов выборки и всех генов человека.

Если сопоставить диаграммы суммарных количеств однонуклеотидных полиморфизмов для выборки генов и для всех генов человека, без учета полиморфизмов, возникающих в интронах, то можно увидеть, что в обоих случаях в большинстве генов их число не превышает 300, а основная масса генов содержит от 1 до 60 полиомрфизмов. Это не может быть связано только с длиной гена, так как среди низко вариабельных генов имеются структуры превышающие числом остатков высоко вариабельные. Очевидно, существуют критерии стабильности гена, или же, напротив, некоторые предрасположенности их к полиморфности.

Диаграмма 1.1. Характерное количество полиморфизмов для выборки PPAR-зависимых генов.