В генетике ассоциативное картирование , также известное как « картирование неравновесного сцепления », представляет собой метод картирования локусов количественных признаков (QTL), который использует историческое неравновесное сцепление для связывания фенотипов (наблюдаемых характеристик) с генотипами (генетической конституцией организмов), раскрывая генетические ассоциации . [1] [2]
Картирование ассоциаций основано на идее, что признаки, которые вошли в популяцию только недавно, все еще будут связаны с окружающей генетической последовательностью исходного эволюционного предка, или, другими словами, будут чаще встречаться внутри данного гаплотипа , чем за его пределами. Чаще всего это выполняется путем сканирования всего генома на предмет значимых ассоциаций между панелью однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) (которые во многих случаях наносятся на предметные стекла для создания « чипов SNP ») и определенным фенотипом. Затем эти ассоциации должны быть независимо проверены, чтобы показать, что они либо (a) напрямую способствуют интересующему признаку, либо (b) связаны с/находятся в неравновесном сцеплении с количественным локусом признака (QTL), который способствует интересующему признаку. [3]
Ассоциативное картирование стремится идентифицировать конкретные функциональные генетические варианты (локусы, аллели), связанные с фенотипическими различиями в признаке, чтобы облегчить обнаружение признака, вызывающего полиморфизмы последовательности ДНК, и выбор генотипов, которые очень похожи на фенотип. Для того, чтобы идентифицировать эти функциональные варианты, требуются высокопроизводительные маркеры, такие как SNP. [4]
Преимущество ассоциативного картирования заключается в том, что оно может отображать количественные признаки с высоким разрешением способом, который является статистически очень мощным. Однако ассоциативное картирование также требует обширных знаний об однонуклеотидных полиморфизмах (SNP) в геноме интересующего организма и поэтому его трудно выполнять для видов, которые не были хорошо изучены или не имеют хорошо аннотированных геномов . [5] Ассоциативное картирование наиболее широко применяется для изучения заболеваний человека, в частности, в форме полногеномного ассоциативного исследования (GWAS). Полногеномное ассоциативное исследование выполняется путем сканирования всего генома на предмет однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), связанных с определенным интересующим признаком или, в случае человеческого заболевания, с определенным интересующим заболеванием. [3] [6] На сегодняшний день были проведены тысячи полногеномных ассоциативных исследований генома человека в попытке идентифицировать однонуклеотидные полиморфизмы (SNP), связанные с широким спектром сложных заболеваний человека (например , раком , болезнью Альцгеймера и ожирением ). Результаты всех таких опубликованных полногеномных ассоциативных исследований (GWAS) хранятся в базе данных NIH (рисунок 1). Однако вопрос о том, были ли эти исследования клинически и/или терапевтически полезными, остается спорным. [6]
(A) Картирование ассоциаций в популяции, где предполагается, что члены независимы.
Несколько стандартных методов проверки ассоциации. Исследования случай-контроль – Исследования случай-контроль были одними из первых подходов, используемых для определения того, связан ли конкретный генетический вариант с повышенным риском заболевания у людей. В 1955 году Вуфл предложил статистику относительного риска, которая может использоваться для оценки риска, зависящего от генотипа. Однако постоянная обеспокоенность в отношении этих исследований заключается в адекватности сопоставления случаев и контролей. В частности, стратификация населения может приводить к ложноположительным ассоциациям. В ответ на эту обеспокоенность Фальк и Рубенштейн (1987) предложили метод оценки относительного риска, который использует контроль на основе семьи, устраняя этот источник потенциальной ошибки. По сути, метод использует контрольную выборку родительских аллелей или гаплотипов, не переданных пораженному потомству.
(B) Картирование ассоциаций в популяции, где предполагается, что члены связаны родством
В реальном мире очень сложно найти независимых (неродственных) особей. Ассоциативное картирование на основе популяции было модифицировано для управления стратификацией популяции или родством в картировании вложенных ассоциаций . Тем не менее, есть еще одно ограничение в картировании QTL на основе популяции; когда частота благоприятного аллеля должна быть относительно высокой, чтобы его можно было обнаружить. Обычно благоприятные аллели являются редкими мутантными аллелями (например, обычно устойчивый родитель может быть 1 из 10000 генотипов). Другой вариант ассоциативного картирования в родственных популяциях — это ассоциативное картирование на основе семьи. В ассоциативном картировании на основе семьи вместо нескольких неродственных особей используются несколько неродственных семей или родословных. Ассоциативное картирование на основе семьи [7] может использоваться в ситуациях, когда мутантные аллели были интрогрессированы в популяции. Одним из популярных ассоциативных картирований на основе семьи является тест на неравновесие передачи. Подробности см. в разделе Картирование QTL на основе семьи .
Преимущества картирования ассоциаций на основе популяции, использующего выборку особей из коллекций зародышевой плазмы или естественной популяции, по сравнению с традиционным картированием QTL в двуродительских скрещиваниях, в первую очередь обусловлены доступностью более широких генетических вариаций с более широким фоном для корреляций маркеров и признаков. Преимущество картирования ассоциаций заключается в том, что оно может картировать количественные признаки с высоким разрешением способом, который является статистически очень мощным. Разрешение картирования зависит от степени LD или неслучайной ассоциации маркеров, которая произошла по всему геному. Картирование ассоциаций дает возможность исследовать разнообразный генетический материал и потенциально идентифицировать множественные аллели и механизмы базовых признаков. Оно использует события рекомбинации, которые произошли в течение длительного периода времени. Картирование ассоциаций дает возможность использовать исторически измеренные данные о признаках для ассоциации и, наконец, не требует разработки дорогостоящих и утомительных двуродительских популяций, что делает подход экономящим время и экономически эффективным. [8] [9]
Основная проблема с исследованиями ассоциаций — тенденция к обнаружению ложноположительных результатов. Популяции, демонстрирующие желаемый признак, также несут определенный вариант гена не потому, что вариант фактически контролирует признак, а из-за генетического родства. В частности, косвенные ассоциации, которые не являются причинными, не будут устранены путем увеличения размера выборки или количества маркеров. Основными источниками таких ложноположительных результатов являются связь между причинными и непричинными участками, более чем одним причинным участком и эпистаз. Эти косвенные ассоциации не распределены случайным образом по всему геному и встречаются реже, чем ложноположительные результаты, возникающие из-за структуры популяции. [10]
Аналогично, структура популяции всегда оставалась постоянной проблемой. Структура популяции приводит к ложным ассоциациям между маркерами и признаком. Это, как правило, не является проблемой в анализе сцепления, поскольку исследователи знают генетическую структуру семьи, которую они создали. Но в ассоциативном картировании, где отношения между различными популяциями не обязательно хорошо поняты, ассоциации маркер-признак, возникающие из родства и эволюционной истории, могут легко быть ошибочно приняты за причинные. Это можно объяснить с помощью смешанных моделей MLM. Также называемая моделью Q+K, она была разработана для дальнейшего снижения уровня ложных положительных результатов путем контроля как структуры популяции, так и скрытого семейного родства. [11]