Badanie Hemato onkologicznej cytometrii przepływowej

• Zbadaliśmy selekcję i analizę znaczników SNP do badań asocjacyjnych całego genomu, szczegółowo badając związek między inwestycjami w genotypowanie a mocą statystyczną. Czy metody parami lub multimarkerami  maksymalizują wydajność i moc? W jakim stopniu zasilanie jest zagrożone, gdy tagi są wybierane z niekompletnego zasobu, takiego jak HapMap? Odpowiedzieliśmy na te pytania, korzystając z danych genotypowych z projektu HapMap ENCODE, badań asocjacyjnych symulowanych w realistycznym modelu choroby oraz korekty empirycznej dla testowania wielu hipotez.Pokazujemy metodę tagowania opartą na haplotypach, która jednolicie przewyższa testy z jednym markerem i metody ustalania priorytetów, które znacznie zwiększają wydajność tagowania. Badanie wszystkich obserwowanych haplotypów pod kątem powiązania, a nie tylko tych, które są odpowiednikami znanych SNP, zwiększa moc wykrywania rzadkich alleli przyczynowych, kosztem zmniejszonej mocy do wykrywania wspólnych alleli przyczynowych. Moc jest odporna na kompletność panelu referencyjnego, z którego wybierane są znaczniki. Te odkrycia mają znaczenie dla priorytetyzacji znaczników SNP i interpretacji badań asocjacyjnych.

  Wiele biomarkerów do przewidywania pierwszych poważnych zdarzeń sercowo-naczyniowych i zgonów.
  • Niewiele badań oceniło rosnącą przydatność wielu biomarkerów z różnych ścieżek biologicznych w przewidywaniu ryzyka zdarzeń sercowo-naczyniowych.
  • Zmierzyliśmy 10 biomarkerów u 3209 uczestników rutynowego cyklu badań Framingham Heart Study: poziomy białka C-reaktywnego, peptydu natriuretycznego typu B, N-końcowego proprzedsionkowego peptydu natriuretycznego, aldosteronu, reniny, fibrynogenu, D-dimeru , inhibitor aktywatora plazminogenu typu 1 i homocysteina; oraz stosunek albuminy do kreatyniny w moczu.
  • Podczas obserwacji (mediana 7,4 roku) zmarło 207 uczestników, au 169 wystąpiło pierwsze poważne zdarzenie sercowo-naczyniowe. W modelach proporcjonalnych zagrożeń Coxa z uwzględnieniem konwencjonalnych czynników ryzyka, następujące biomarkery najsilniej przewidywały ryzyko zgonu (po każdym biomarkerze następuje skorygowany współczynnik ryzyka na przyrost o 1 SD w wartościach log): Poziom peptydu natriuretycznego typu B (1,40) ), poziom białka C-reaktywnego (1,39), stosunek albuminy do kreatyniny w moczu (1,22), poziom homocysteiny (1,20) i poziom reniny (1,17).
  • Biomarkerami, które najsilniej przewidywały poważne zdarzenia sercowo-naczyniowe, były poziom peptydów natriuretycznych typu B (skorygowany współczynnik ryzyka, 1,25 na przyrost 1 SD w wartościach log) oraz stosunek albuminy w moczu do kreatyniny (1,20). Osoby z punktacją „ multimarker ” (na podstawie współczynników regresji istotnych biomarkerów) w najwyższym kwintylu w porównaniu z osobami z wynikami w dwóch najniższych kwintylach miały podwyższone ryzyko zgonu (skorygowany współczynnik ryzyka, 4,08; p<0,001) i poważne zdarzenia sercowo-naczyniowe (skorygowany współczynnik ryzyka 1,84; P=0,02). Jednak dodanie wyników  wielomarkerowych  do konwencjonalnych czynników ryzyka spowodowało jedynie niewielki wzrost zdolności do klasyfikowania ryzyka, mierzonego statystyką C.
  • Do oceny ryzyka u poszczególnych osób zastosowanie 10 współczesnych biomarkerów, które badaliśmy, dodaje tylko umiarkowanie do standardowych czynników ryzyka.

  Zaawansowana analiza zestawu SNP do badań asocjacyjnych całego genomu w przypadku kontroli przypadków.

  • GWAS stał się popularnym narzędziem do identyfikacji wariantów genetycznych, które są związane z ryzykiem choroby. Standardowa analiza przypadku-kontrolnego GWAS obejmuje ocenę związku między każdym indywidualnym genotypowanym SNP a ryzykiem choroby.
  • Podejście to ma jednak ograniczoną powtarzalność i trudności w wykrywaniu efektów multi-SNP i epistatycznych. Jako alternatywną strategię analityczną proponujemy grupowanie SNP w zestawy SNP na podstawie bliskości cech genomowych, takich jak geny lub bloki haplotypów, a następnie testowanie wspólnego efektu każdego zestawu SNP.
  • Testowanie każdego zestawu SNP odbywa się za pomocą testu logistycznego opartego na maszynie jądra, który opiera się na statystyce, która pozwala na elastyczne modelowanie epistatycznych i nieliniowych efektów SNP. Ta elastyczność i zdolność do naturalnego dostosowania się do efektów współzmiennych są ważnymi cechami naszego testu, które czynią go atrakcyjnym w porównaniu z indywidualnymi testami SNP i istniejącymi  testami wielomarkerowymi  .
  • Korzystając z symulowanych danych opartych na międzynarodowym projekcie HapMap, pokazujemy, że testowanie zestawu SNP może mieć większą moc w porównaniu ze standardową analizą pojedynczych SNP w szerokim zakresie ustawień.
  • W szczególności stwierdzamy, że nasze podejście ma większą moc niż analiza pojedynczych SNP, gdy mediana korelacji między wariantem podatności na chorobę a genotypowanymi SNP jest umiarkowana do wysokiej. Gdy korelacja jest niska, zarówno analiza poszczególnych SNP, jak i analiza zbioru SNP mają zwykle niską moc. Stosujemy analizę zestawu SNP do analizy danych z fazy odkrycia GWAS raka piersi (CGEMS).

  SITVITWEB — ogólnodostępna międzynarodowa  baza danych multimarkerów  do badania różnorodności genetycznej i epidemiologii molekularnej Mycobacterium tuberculosis.

  1. Wśród różnych metod genotypowania do badania polimorfizmu genotypowego Mycobacterium tuberculosis complex (MTC), spoligotypowania i mykobakterii przeplatanych powtarzalnych jednostek, zmienna liczba powtórzeń tandemowych DNA (MIRU-VNTR) zyskała ostatnio międzynarodową aprobatę jako solidne, szybkie i powtarzalne metody typowania generujące dane w przenośny format.
  2. Spoligotyping stanowił szkielet publicznie dostępnej bazy danych SpolDB4 wydanej w 2006 roku; niemniej jednak ta metoda ma niską moc dyskryminacyjną, gdy jest stosowana samodzielnie i powinna być idealnie stosowana w połączeniu z drugą metodą typowania, taką jak MIRU-VNTR, do badań epidemiologicznych o wysokiej rozdzielczości.
  3. Niniejszym opisujemy publicznie dostępną międzynarodową bazę danych o nazwie SITVITWEB, która zawiera takie  dane wielomarkerowe ,  które pozwalają uzyskać globalną wizję różnorodności genetycznej MTC na całym świecie, opartą na 62 582 izolatach klinicznych odpowiadających 153 krajom pochodzenia pacjentów (105 krajów izolacji).
  4. Przedstawiamy łącznie 7105 wzorów spoligotypów (odpowiadających 58 180 izolatom klinicznym) – pogrupowanych na 2740 wspólnych typów lub międzynarodowych typów spoligotypów (SIT) zawierających 53 816 izolatów klinicznych i 4364 wzory sieroce.
  5. Co ciekawe, tylko 7% izolatów MTC na całym świecie było sierotami, podczas gdy ponad połowa izolatów poddanych SIT (n=27059) była ograniczona tylko do 24 najbardziej rozpowszechnionych SIT. Baza danych zawiera również łącznie 2379 wzorów MIRU (z 8161 izolatów klinicznych) z 87 krajów pochodzenia pacjentów (35 krajów izolacji); zostały one pogrupowane w 847 wspólnych typów lub
  6. Międzynarodowe typy MIRU (MIT) zawierające 6626 izolatów i 1533 wzory sieroce. Wreszcie, dane dotyczące dokładnych powtórzeń tandemowych (ETR) w 5 locus były dostępne dla 4626 izolatów z 59 krajów pochodzenia pacjentów (22 kraje izolacji); zaobserwowano łącznie 458 różnych wzorców VNTR – podzielonych na 245 wspólnych typów lub VNTR International Types (VIT) zawierających 4413 izolatów) i 213 wzorców sierocych.
  7. Eksploracja danych w SITVITWEB umożliwiła ponadto aktualizację zasad definiujących linie genotypowe MTC, a także uzyskanie nowego wglądu w strukturę populacji MTC i rozmieszczenie na świecie na poziomie krajowym, subregionalnym i kontynentalnym.
  8. Na poziomie ewolucyjnym zebrane dane mogą być przydatne do rozróżnienia okazjonalnej zbieżnej ewolucji genotypów od specyficznej ewolucji podlinii, na które zasadniczo wpływa adaptacja do gospodarza.

  Asocjacja całego genomu dla schizofrenii w badaniu CATIE: wyniki etapu 1.

  • Niewiele wiadomo na pewno o genetyce schizofrenii. Pojawienie się asocjacji całego genomu było powszechnie oczekiwane jako obiecujący sposób identyfikacji powtarzalnej zmienności sekwencji DNA związanej z tym ważnym i wyniszczającym zaburzeniem.
  • W sumie 738 przypadków schizofrenii DSM-IV (wszyscy uczestnicy badania CATIE) i 733 grupy kontrolne w dopasowanych grupach poddano genotypowaniu pod kątem 492 900 polimorfizmów pojedynczego nukleotydu (SNP) przy użyciu dwuchipowej platformy do genotypowania Affymetrix 500K oraz niestandardowego wypełnienia 164K. w chipie .
  • Po wielu krokach kontroli jakości dla obu badanych i SNP, logistyczne analizy regresji zostały użyte do oceny dowodów na związek wszystkich SNP ze schizofrenią. Zidentyfikowaliśmy szereg obiecujących SNP do badań kontrolnych, chociaż żaden SNP lub  kombinacja multimarkerów  SNP nie osiągnęły istotności statystycznej dla całego genomu.
  • Chociaż kilka sygnałów zbiegło się z regionami genomu wcześniej zaangażowanymi w schizofrenię, nie można było wykluczyć przypadku. Dane te nie dostarczają dowodów na udział jakiegokolwiek regionu genomowego w schizofrenii wykrywalnej przy średniej wielkości próby.

  .

Jednak planowane badanie asocjacyjne całego genomu dotyczące fenotypów odpowiedzi i włączenie danych dotyczących poszczególnych fenotypów i genotypów z tego badania do metaanaliz daje nadzieję na ostateczną identyfikację podatności i wariantów ochronnych.