阿尔茨海默病候选基因的连锁不平衡分析
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(上海生命科学研究院)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:R749.16
【图文】:
图 1-1:复杂疾病病因的简化模型(文献 4)2. 连锁和连锁不平衡遗传疾病研究最常用的两种方法是基于家系的连锁分析(linkage analy和基于群体的连锁不平衡分析(linkage disequilibrium analysis),又叫等位关联分析(allelic association analysis)。连锁分析主要用于简单疾病的基因定位。连锁分析检测家系内某个遗态性标记和疾病表型之间的共分离(co-segregation)情况,从而决定该标致病基因之间是否处于物理连锁,最终找到该致病基因在染色体上的大致位连锁现象是 1911 年摩尔根在果蝇实验中首次发现的(文献 5),而最早的,仍然被广泛证明的,通过连锁作图寻找致病基因的例子是 1989 年对囊肿性化疾病的研究(文献 6,7)。在过去的十年里,大约有 1300 多个引起人类
2. 产生和破坏连锁不平衡的因素从上面的介绍我们知道,随着时间的推移,基因组中的连锁不平衡程度能够被重组所消减。但是基因组中最初始的连锁不平衡状态是如何产生的呢?原因有很多,包括随机遗传漂变(random genetic drift),奠基者效应(foundereffect),突变(mutation),选择(selection),基因转换(gene conversion),群体混合(population admixture)和层化(stratification)等。除了在理想的但却不现实的假设下,我们很难建立精确的数学模型来解释这些过程。另外精确地计算出这些过程在实际群体中是如何相互作用的也是非常困难的。尽管如此,对这些过程有个直观地了解能够帮助我们更好的理解连锁不平衡在基因作图中的优势和缺陷。图 1-2 概括地描述了产生和破坏连锁不平衡的一些因素(其中 D表示致病的等位基因,+表示遗传标记)。
第一章 引 言mDx(0)+(1-m)DY(0)+m(1-m)δAδB(δA= PA(X)-PA(Y), δB= PB(X)-PB(Y))(文献17,18)。假设A,B两位点间重组率为r,X和Y两群体起初都是连锁平衡的,则经过t世代后:DZ(t)= (1-r)tm(1-m) δAδB。图 1-3 更直观地描述了群体结构对 LD 的影响。该图中,等位基因 A 在群体 2 中的频率远远低于群体 1 中的,而混合后的病例中,群体 2 的比例高于群体 1,则混合后等位基因和基因型的频率在病例对照中有显著差异,呈现出假的关联信号。
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