Ett slutmål med genetisk forskning är att förstå sambandet mellan genotyp och fenotyp för att förbättra diagnos och behandling av sjukdomar. Det kvantitativa genetikfältet har utvecklat en serie statistiska metoder för att associera genetisk loci med sjukdomar och fenotyper, inklusive kvantitativ egenskapsloci (QTL)-kartläggning och genom-omfattande associationsstudier (GWAS). Vart och ett av dessa tillvägagångssätt har dock tekniska och biologiska brister. Till exempel är mängden ärftlig variation som förklaras av GWAS ofta förvånansvärt liten och upplösningen av många QTL-kartläggningsstudier är dålig. Den prediktiva effekten och tolkningen av QTL- och GWAS-resultaten är följaktligen begränsad. I denna studie föreslår vi ett kompletterande tillvägagångssätt för kvantitativ genetik genom att interrogera den stora mängden höggenomgångsdata i modellorganismer för att funktionellt associera gener med fenotyper och sjukdomar. Vår algoritm kombinerar det genom-omfattande funktionella relationsnätverket för laboratoriemusen och en toppmodern maskininlärningsmetod. Vi demonstrerar den överlägsna noggrannheten hos denna algoritm genom att förutsäga gener associerade med var och en av 1157 olika fenotyp ontologitermer. Jämförelse mellan våra förutsägelser och en metaanalys av kvantitativa genetiska studier avslöjar både överlappande kandidater och distinkta, exakta förutsägelser unikt identifierade genom vårt tillvägagångssätt. Med fokus på benmineraldensitet (BMD), en fenotyp relaterad till osteoporotisk fraktur, validerade vi experimentellt två av våra nya förutsägelser (som inte observerats i några tidigare GWAS/QTL-studier) och fann signifikanta bendensitetsdefekter för både Timp2 och Abcg8 bristfälliga möss. Våra resultat tyder på att integrationen av funktionell genomik data i nätverk, som i sig är informativ om proteinfunktion och interaktioner, framgångsrikt kan användas som ett komplement till kvantitativ genetik för att förutsäga sjukdomsrisker. Allt kompletterande material finns tillgängligt på http://cbfg.jax.org/ fenotype.
Yuanfang m.fl. REF föreslog ett tillvägagångssätt som använde en mus genom-bred funktionell relation nätverk och stödja vektor maskin klassificera för att undersöka benmineral densitet (BMD) av en fenotyp relaterad till osteoporotisk fraktur.
Functional Genomics Complements Quantitative Genetics in Identifying Disease-Gene Associations
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}