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基于通路的GWAS數據網絡分析平臺開發成功

中國科學院心理研究所王晶研究員課題組在全基因組關聯學習(genome-wide association study, GWAS)研究中取得重要成果。課題組成功開發了基于通路(pathway)的GWAS數據網絡分析平臺——i-GSEA4GWAS。該平臺用于鑒別與疾病表型相關的通路/基因集,以進一步研究和揭示疾病致病機理。

全基因組關聯學習(GWAS)是一種對全基因組范圍內的常見遺傳多態性(主要是單核苷酸多態性-single nucleotide polymorphisms, SNPs)進行總體關聯分析的方法,適用于包括精神疾病(mental disorder)在內的復雜疾病的研究。傳統GWAS數據分析方法對SNP/基因獨立的進行分析,忽略了復雜疾病的多基因聯合效應。為解決上述問題,近年來基于通路的研究原則被引入到GWAS數據分析,檢測包含多個基因的通路和性狀的關聯。基于上述觀點,王晶課題組成功研究開發了基于通路的GWAS分析方法(i-GSEA)和工具,通過網絡服務的方式供世界范圍相關研究工作者使用(i-GSEA4GWAS,URL: http://gsea4gwas.psych.ac.cn)。課題組使用i-GSEA4GWAS對一種精神疾病——雙向情感障礙(bipolar disorder)的GWAS數據進行了分析,并發現了新的可能的疾病相關通路/基因集。

該項研究得到了中國科學院心理研究所青年科學基金(O9CX115011)和北京市科學技術委員會北京市科技新星計劃(A類)(2007A082)的資助。

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摘要
中國科學院心理研究所王晶研究員課題組在全基因組關聯學習(genome-wide association study, GWAS)研究中取得重要成果。課題組成功開發了基于通路(pathway)的GWAS數據網絡分析平臺——i-GSEA4GWAS。該平臺用于鑒別與疾病表型相關的通路/基因集,以進一步研究和揭示疾病致病機理。全基因組關聯學習(GWAS)是一種對全基因組范圍內的常見遺傳多態性(主要是單核苷酸多態性-single nucleotide polymorphisms, SNPs)進行總體關聯分...
關鍵字
基因 基因組 疾病
 
 
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