一种新的数据分析方法可识别疾病相关的剪接变体

在大数据时代，获取海量信息是一件容易的事;知道如何处理它完全是另一回事。但现在，来自日本的研究人员报告说，一种分析全基因组关联研究数据的新方法可以帮助揭示许多疾病的遗传基础。

在8月发表在《自然通讯》上的一项研究中，东京医科齿科大学(TMDU)的研究人员透露，分析与疾病相关位点的基因剪接变异体的编码序列有助于揭示某些复杂人类疾病的遗传原因。

我们基因的变异会导致复杂的疾病，但很难判断单个遗传变异如何导致疾病。虽然一些变体通过改变基因表达水平导致疾病，但越来越明显的是，影响基因转录方式的剪接变体——即基因的DNA序列如何复制到RNA中——也起着重要作用。

“有许多现有的方法可以识别和分析导致疾病相关基因剪接变化的遗传变异，”该研究的第一作者KensukeYamaguchi解释说。“然而，这些方法受到剪接异构体注释不完整以及多个异构体使用相同的剪接点的限制，这可能使它们难以相互区分。”

为了克服这些缺点，研究人员开发了一组两种分析，更全面地捕捉剪接变异的复杂性及其与人类疾病的关系：第一种分析整合了具有相同编码序列的异构体，以检测蛋白质结构的变化，第二种分析分析检查具有不完整注释但具有独特编码序列的异构体的影响。然后，该团队确定了这些亚型的完整序列，并验证了它们在细胞中的表达。

“结果表明，我们的方法既稳健又有效，”该论文的资深作者YutaKochi说。“我们成功鉴定了29个全长亚型，其编码序列与遗传变异相关，这些变异与帕金森病、强直性脊柱炎、肠易激病和神经退行性疾病等疾病有关。”

此外，他们表明，可以通过评估它们对基因组内其他基因表达的影响来鉴定具有疾病相关剪接变体的基因。例如，导致SNRPC基因的两种同种型比率改变的变异被确定为与系统性红斑狼疮有关。

总之，这些发现突出了蛋白质改变剪接变体在引起疾病中未被重视的作用。在未来的研究中使用动物模型识别相关变体并评估它们的功能有助于阐明复杂疾病是如何产生的。

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