Das Verständnis der Rolle des menschlichen Genoms bei Autismus
Untersuchung des Einflusses der Genomstruktur auf die Autismus-Spektrum-Störung.
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Inhaltsverzeichnis
- Die Bedeutung der Genomstruktur
- Autismus-Spektrum-Störung (ASD)
- Die Rolle von De Novo-Mutationen
- Neue Ansätze zur Untersuchung von Varianten
- Verbindungen zwischen Varianten und Genregulation finden
- Tiefer eintauchen in neuronale Gene
- Ein genauerer Blick auf spezifische Deletionen
- Grosse Herausforderungen in der Forschung
- Das Versprechen neuer Werkzeuge
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Das menschliche Genom ist wie ein riesiges Handbuch, das uns sagt, wie wir unsere Körper aufbauen und betreiben. Dieses Handbuch ist nicht flach; es ist auf eine super komplizierte Weise gefaltet, fast wie ein echt komplexes Origami. Diese Faltungen schaffen Strukturen, die helfen zu kontrollieren, wie unsere Gene arbeiten. Manche Teile dieser Struktur bringen verschiedene DNA-Stücke zusammen, während andere wie Wände wirken und bestimmte DNA-Abschnitte voneinander isolieren. Diese fancy 3D-Faltung spielt eine grosse Rolle dabei, Gene ein- und auszuschalten, was unser Körper braucht, um zum Beispiel zu wissen, wann er Haare wachsen oder mehr Zellen produzieren soll.
Genomstruktur
Die Bedeutung derWenn die Genomstruktur durcheinandergerät, kann das zu einer Menge Gesundheitsprobleme führen. Zum Beispiel, wenn zwei DNA-Abschnitte, die nicht zusammengehören, plötzlich miteinander verbunden sind, kann das dazu führen, dass ein Gen zur falschen Zeit ein- oder ausgeschaltet wird. Forscher haben herausgefunden, dass bei Bedingungen wie Autismus-Spektrum-Störung (ASD) die Struktur des Genoms ein grosser Teil des Problems sein könnte.
Strukturelle Varianten (SVs) sind eine Art Mutation, die solche Probleme verursachen kann. Sie sind wie Schluckauf in diesem Handbuch, wo DNA-Abschnitte eingefügt, gelöscht oder umgedreht werden. Forscher haben festgestellt, dass SVs beeinflussen können, wie gut Gene exprimiert werden, was wichtig für die richtige Entwicklung und Funktion ist.
Autismus-Spektrum-Störung (ASD)
ASD ist eine Gruppe von Bedingungen, die beeinflussen, wie Leute sich sozial entwickeln und kommunizieren. Die genauen Ursachen von ASD sind oft eine Mischung aus genetischen und umweltbedingten Faktoren. Bei etwa 80% der Fälle gibt’s keine klare genetische Ursache, was eine Menge Rätsel aufwirft. Die meisten Studien haben versucht, kleine Veränderungen in einzelnen DNA-Buchstaben (genannt SNPs) zu finden, die oft zu selten sind, um sie in kleinen Gruppen von Menschen herauszufinden. Das bedeutet, es gibt viel, was wir über grössere Mutationen, die Probleme verursachen könnten, nicht wissen.
Die Rolle von De Novo-Mutationen
Ein interessanter Bereich sind De Novo-Mutationen. Das sind Mutationen, die zum ersten Mal in einer Person auftreten und nicht von den Eltern vererbt werden. Es wurde festgestellt, dass diese Mutationen besonders wichtig für das Verständnis von Autismus zu sein scheinen, besonders in Familien, wo nur ein Kind mit ASD diagnostiziert wird. Einige Forscher haben maschinelle Lernmodelle verwendet, um vorherzusagen, wie diese Mutationen die Genexpression beeinflussen könnten, haben aber noch nicht genau nach strukturellen Varianten geschaut.
Neue Ansätze zur Untersuchung von Varianten
Um besser zu verstehen, wie Varianten die Gene im Zusammenhang mit ASD beeinflussen könnten, werden neue Methoden entwickelt, um sie effizienter zu untersuchen. Wissenschaftler nutzen Computermodelle, um die Auswirkungen von DNA-Mutationen auf die 3D-Struktur des Genoms in grossem Massstab zu simulieren. So können sie sehen, welche Varianten wahrscheinlich einen signifikanten Einfluss haben, ohne jede einzeln testen zu müssen.
Zum Beispiel kann ein Modell namens Akita vorhersagen, wie DNA-Sequenzen wahrscheinlich miteinander interagieren, und Wissenschaftler haben dieses Modell verwendet, um besonders interessante Varianten hervorzuheben, die wichtige Geninteraktionen stören könnten.
Genregulation finden
Verbindungen zwischen Varianten undDie Forscher haben sich auf Varianten konzentriert, die beeinflussen könnten, wie Gene reguliert werden. Sie haben herausgefunden, dass Varianten bei Personen mit ASD besonders störend für die DNA-Regionen sind, die mit genfördernden Elementen interagieren. Es gibt jetzt spezielle Werkzeuge, die bewerten können, wie sehr eine Variante diese Interaktionen stören könnte, was hilft, potenzielle Kandidaten für weitere Studien zu identifizieren.
Tiefer eintauchen in neuronale Gene
Um wirklich zu untersuchen, wie diese strukturellen Varianten eine Rolle bei ASD spielen könnten, schauen sich Forscher spezifische neuronale Gene an. Sie haben herausgefunden, dass bestimmte Varianten eher in der Nähe von Bereichen zu finden sind, die entscheidend für die Regulierung dieser Gene sind. Durch Tests bestimmter Deletionen und Mutationen im Labor haben sie bemerkt, dass diese Veränderungen zu Unterschieden in der Genexpression führen könnten, was für die Gehirnfunktion wichtig ist.
Ein genauerer Blick auf spezifische Deletionen
In ihren Studien identifizierten die Forscher einige Deletionen, die besonders vielversprechend für weitere Untersuchungen zu sein schienen. Sie wählten ein paar Deletionen in der Nähe von Genen aus, die mit ASD in Verbindung gebracht werden, und verglichen die Auswirkungen dieser Deletionen mit ihren Vorhersagen aus den Modellen. Sie verwendeten fortschrittliche Methoden wie CRISPR, um spezifische genetische Veränderungen in im Labor gezüchteten Neuronen zu erstellen und zu sehen, was passiert.
Durch die Beobachtung, wie diese genetischen Veränderungen die Genregulation beeinflussten, fanden die Forscher klare Verbindungen zwischen den Deletionen und Veränderungen in der Genexpression. In einigen Fällen bemerkten sie, dass auch andere Gene, die weit von den Deletionen entfernt waren, betroffen waren, was zeigt, dass Veränderungen in einem Teil der DNA wie in einem Spiel von Stille Post Auswirkungen haben können.
Grosse Herausforderungen in der Forschung
Die Untersuchung dieser grossen strukturellen Varianten kann ziemlich knifflig sein. Experimente einzurichten, um ihre Auswirkungen zu veranschaulichen, kann komplex sein, weil Forscher oft präzise Deletionen anstreben. Manchmal enden sie mit genetischen Veränderungen, die nicht genau mit den ursprünglichen Mutationen übereinstimmen, die bei Patienten gefunden wurden, aber sie liefern trotzdem wertvolle Erkenntnisse.
Das Versprechen neuer Werkzeuge
Die Einbeziehung von Computermodellen zusammen mit experimentellen Techniken birgt viel Potenzial, um versteckte genetische Ursachen von Autismus und anderen Entwicklungsstörungen aufzudecken. Während die Forscher weiterhin diese neuen Methoden anwenden, hoffen sie, zu klären, wie strukturelle Varianten und ihre Auswirkungen auf die Genomfaltung mit spezifischen Bedingungen wie ASD in Verbindung stehen.
Fazit
Obwohl viel Fortschritt im Verständnis des Zusammenhangs zwischen genetischen Varianten und ASD gemacht wurde, gibt es immer noch eine Menge zu entdecken. Die kombinierte Nutzung neuer Softwaretools und experimenteller Techniken könnte den Weg ebnen, um die Ursachen von ASD zu entschlüsseln, was möglicherweise zu einem besseren Verständnis und besseren Behandlungen in der Zukunft führen könnte. Indem die Forscher Schritt für Schritt arbeiten, wollen sie das komplexe genetische Puzzle, das Autismus ist, Stück für Stück aufdecken.
Also, das nächste Mal, wenn du von Genomik hörst, denk einfach dran: Es sind nicht nur ein Haufen Buchstaben und Zahlen. Es ist ein ganzes Buch voller abenteuerlicher Wendungen und Überraschungen, die darauf warten, erkundet zu werden!
Titel: De novo structural variants in autism spectrum disorder disrupt distal regulatory interactions of neuronal genes
Zusammenfassung: Three-dimensional genome organization plays a critical role in gene regulation, and disruptions can lead to developmental disorders by altering the contact between genes and their distal regulatory elements. Structural variants (SVs) can disturb local genome organization, such as the merging of topologically associating domains upon boundary deletion. Testing large numbers of SVs experimentally for their effects on chromatin structure and gene expression is time and cost prohibitive. To address this, we propose a computational approach to predict SV impacts on genome folding, which can help prioritize causal hypotheses for functional testing. We developed a weighted scoring method that measures chromatin contact changes specifically affecting regions of interest, such as regulatory elements or promoters, and implemented it in the SuPreMo-Akita software (Gjoni and Pollard 2024). With this tool, we ranked hundreds of de novo SVs (dnSVs) from autism spectrum disorder (ASD) individuals and their unaffected siblings based on predicted disruptions to nearby neuronal regulatory interactions. This revealed that putative cisregulatory element interactions (CREints) are more disrupted by dnSVs from ASD probands versus unaffected siblings. We prioritized candidate variants that disrupt ASD CREints and validated our top-ranked locus using isogenic excitatory neurons with and without the dnSV, confirming accurate predictions of disrupted chromatin contacts. This study establishes disrupted genome folding as a potential genetic mechanism in ASD and provides a general strategy for prioritizing variants predicted to disrupt regulatory interactions across tissues.
Autoren: Ketrin Gjoni, Xingjie Ren, Amanda Everitt, Yin Shen, Katherine S. Pollard
Letzte Aktualisierung: 2024-11-07 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.06.621353
Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.06.621353.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an biorxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.
Referenz Links
- https://chopchop.cbu.uib.no/
- https://www.encodeproject.org/documents/d74fb151-366c-4450-9fa0-31cc614035f9/
- https://data.4dnucleome.org/resources/data-analysis/hi_c-processing-pipeline
- https://github.com/4dn-dcic/docker-4dn-hic/blob/master/scripts/run-merge-pairs.sh
- https://github.com/ketringjoni/SuPreMo/tree/main