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New approach will help geneticists identify genes responsible for complex traits

研究发现识别控制复杂性状基因的新方法

关键词:
来源:
AAAS
全文链接1:
file1/M00/06/5B/Csgk0Fwyxy-Acnb7AAGM4qLK_xY210.pdf
全文链接2:
类型:
前沿资讯
语种:
中文
原文发布日期:
2018-12-17
摘要:
在生命科学领域中,遗传学家都在追寻与疾病易感性、作物产量和其他性状相关的特定基因。近15年来,这些研究都依赖于全基因组关联分析(GWAS),需要进行大量的统计计算,以搜寻遗传密码的差异。GWAS的特点是一次测试一个标记与性状的关联强度。然而,性状并非仅由一个基因控制,而是多个基因以附加形式控制着表型变异,并在上位上进行互动。研究人员想要探寻的是在生物学上更为精确的统计方法。他们在寻找一次就有多个标记甚至有多个双向互动效果的统计模型。来自美国伊利诺伊大学的研究团队测试了新方法——“构建附加上位多基因座模式的分步程序”(Stepwise Procedure for constructing an Additive and Epistatic Multi-Locus model, SPAEML)——能否检测到数据库的模拟性状。研究人员在人类数据库和玉米数据库中都识别出了模拟标记,并在前者中区分出了加性基因座和互作基因座。研究团队花费了近四年的时间研发并改进了处理组合式探索的方法,将数百万个数据点减少至约15,000个,这样SPAEML就能轻松处理了。今后,研究人员计划利用SPAEML解锁未知的基因结构。
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