Разработка и применение методов полногеномного анализа генетических ассоциаций сложных признаков

Актуальность.

Идентификация генов и аллелей, контролирующих разнообразие сложных признаков, является важной теоретической и прикладной задачей генетики. Информация об этих генах позволяет получить новые знания о биологических системах, участвующих формировании таких признаков. Кроме того, знание конкретных аллельных вариантов, контролирующих сложные признаки человека, находит применение в таких областях как криминалистика и медицина. Для сельскохозяйственных и домашних животных идентификация аллельных вариантов позволяет вести направленную эффективную селекцию.

Исходными популяциями, на основании которых формируется выборка для изучения генетического контроля признаков, могут быть инбредные линии (модельные объекты), либо аутбредные популяции. Структура выборки может быть либо фиксированной (направленные скрещивания инбредных линий, некоторые скрещивания сельскохозяйственных или домашних животных), либо произвольной, т. е. не находящейся под контролем исследователя. В данной работе в качестве материала для генетического анализа мы рассматриваем выборки произвольной структуры, полученные из аутбредных популяций человека, сельскохозяйственных и домашних животных. При этом предполагается, что выборка формируется из одной исходной популяции.

Существует несколько подходов к идентификации генов и аллелей в выборках произвольной структуры, полученных из аутбредных популяций. Подход, предусматривающий поиск генов-кандидатов, предполагает исследование ассоциации признака с аллелями гена, относительно продукта которого известно, что он вовлечен в метаболические пути, ведущие к признаку. Ясно, что основным недостатком этого метода является невозможность получения принципиально новой информации о биологии признака, так как он существенно ограничен уже имеющимися знаниями. Более того, принятая в 1990х — начале 2000х годов методология анализа генов-кандидатов зачастую давала ложноположительные результаты. Например, ЬоЬшиеНег и коллеги (ЬонмиЕЬЬЕЯ а1 2003) провели мета-анализ ассоциации между различными болезнями человека и 25 полиморфизмами генов-кандидатов, исследованных в 301 работе. При этом только 8 из 25 ассоциаций оказались статистически значимыми при проведении мета-анализа.

Основной недостаток генно-кандидатного подхода — невозможность получения принципиально нового знания — устраняется при применении полногеномного картирования. При этом подходе для определения геномных районов, содержащих аллели, контролирующие признак, применяется большое количество маркеров, покрывающих весь геном. Исторически, первым широко применяющимся методом полногеномного анализа стал анализ сцепления.

При анализе сцепления выборка, состоящая из близких родственников с известными значениями исследуемого признака, генотипируется с применением панели из 200−10,000 полиморфных маркеров, покрывающих весь геном. Далее, анализируется совместное наследование (сцепление, или косегрегация) признака и маркерных генотипов. Значимое сцепление указывает регион (как правило, довольно большой — от двух до пятидесяти миллионов пар оснований), содержащий ген, высокопенетрантные аллели которого оказывают влияние на изучаемый признак. Метод анализа сцепления хорошо зарекомендовал себя при идентификации генов простых менделевских заболеваний. С начала 1990;х годов этот мбтод широко применялся для изучения сложных признаков человека, но дал удручающе мало результатов. Идентифицированные гены, как правило, объясняли малую долю случаев болезни, так как метод позволял идентифицировать, в основном, относительно редкие «менделевские» семейные формы сложных заболеваний.

Одним из наиболее перспективных современных методов, применяемых для идентификации локусов сложных признаков, является метод полногеномного анализа ассоциаций (Genome-Wide Association, GWA). При полногеномном анализе ассоциаций сотни тысяч однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), покрывающих геном, типируются в группах фенотипированных людей. Изучение ассоциации между распределением генотипов и фенотипа позволяет установить связь между аллельной вариацией в некотором геномном регионе и исследуемым признаком.

В момент начала работ по теме данной диссертации метод полногеномного анализа ассоциаций ещё не являлся общепринятым методом исследования генетики сложных признаков человека и аутбредных животных. Необходимо было оценить теоретическую возможность таких исследований, рассмотреть вопросы наиболее эффективного формирования выборки, разработать методы статистического анализа полногеномных данных и создать пакеты прикладных программ, позволяющих осуществлять такой анализ. Именно этим теоретическим вопросам, а также апробации полученных методических разработок на реальных данных, посвящена данная диссертация.

Цели и задачи исследования.

Целью исследования является разработка методов полногеномного анализа ассоциаций в выборках произвольной структуры из аутбредных популяций, апробация этих методов на реальных данных и идентификация новых локусов, контролирующих сложные, в том числе патологические, признаки человека.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

1. Исследовать возможные стратегии формирования выборки для картирования локусов, контролирующих сложные признаки человека методом полногеномного анализа ассоциаций. В частности, сравнить преимущества и недостатки формирования выборки из представителей молодых генетически изолированных и открытых популяций человека.

2. Разработать методы и программное обеспечение для проведения полногеномного анализа ассоциаций на материале выборок произвольной структуры из аутбредных популяций человека, сельскохозяйственных и домашних животных.

3. Провести апробацию разработанных методов и программного обеспечения на примере полногеномного анализа уровней липидов крови и роста человекаопределить новые локусы, участвующие в контроле этих признаков.

4. Оценить прогностический потенциал геномных данных для предсказания значений количественных признаков (на примере уровней липидов крови и роста человека) и вероятности развития определенного фенотипа (на примере гиперхолестеринемии и крайних вариантов роста).

Научная новизна.

Показано, что в молодых генетически изолированных популяциях эффект дрейфа генов, выражающийся в потере или существенном увеличении частоты некоторых аллелей, наблюдается для аллелей с начальной частотой <1% и мало заметен для аллелей с начальной частотой >5%.

Показано, что длины карт неравновесия по сцеплению для молодых генетически изолированных популяций на ~30% меньше, чем для открытой популяции человека, что увеличивает мощность идентификации генетических локусов, ассоциированных с изучаемыми признаками.

Разработаны новые методы анализа ассоциаций в рамках модели «измеренных генотипов», позволяющие анализировать выборки произвольной структуры из аутбредных популяций человека, сельскохозяйственных и домашних животных. Эти методы являются статистически мощными и вычислительно эффективными.

Создан пакет эффективных компьютерных программ для полногеномного анализа ассоциаций количественных и бинарных признаков в популяционных и семейных выборках человека и аутбредных животных.

В ходе апробации разработанных методов и пакетов программ проведен полногеномный анализ ассоциаций уровней липидов плазмы крови человека. Впервые подобный анализ проведен на популяционных выборках, а в набор картируемых характеристик липидного обмена введен уровень общего холестерина. Идентифицировано шесть новых локусов, контролирующих уровни липидов в крови человека. Также проведен полногеномный анализ роста человека и идентифицирован новый локус, контролирующий этот признак.

Показано, что геномный профиль роста объясняет 4−6% дисперсии этого признака. Геномные профили липидов объясняют существенную долю (1−7%) дисперсии этого признакаэта доля сравнима с таковой, объясняемой индексом массы тела.

Впервые показано, что геномный профиль общего холестерина является предиктором дислипидемии и статистически значимым, независимым от уровня циркулирующего холестерина, предиктором толщины комплекса интима-медиа сосудистой стенки. Из всех геномных профилей классических липидов, геномный профиль холестерина является наилучшим предиктором дислипидемии, ишемической болезни сердца и атеросклероза.

Теоретическая и практическая ценность.

Полученные нами оценки вероятности потери аллелей и коэффициента вариации распределения частоты аллеля, а также оценки длины карты неравновесия по сцеплению в молодых генетически изолированных популяциях человека, позволили сделать важный теоретический вывод о том, что мощность метода полногеномного анализа ассоциаций в среднем выше при использовании выборок из молодых генетически изолированных популяций, а результаты анализа должны в целом совпадать с таковыми, полученными в открытых популяциях человека. Данные результаты предоставили теоретическое обоснование для дальнейших практических полногеномных генетических исследований сложных признаков с использованием генетически изолированных популяций человека (например, консорциумы EUROSPAN, ENGAGE, CHARGE, другие исследования). В настоящее время использование материала из молодых генетически изолированных популяций для верификации результатов, полученных на материале открытых популяций (и наоборот), является общепринятым.

Разработанные нами новые методы и пакеты программ широко применяются в исследованиях генетики сложных признаков человека, сельскохозяйственных и домашних животных. В частности, список зарегистрированных пользователей нашего пакета GenABEL составляет более 250 человекстатьи, представляющие результаты наших методических разработок (Amin et al. 2007; Aulchenko et al. 2007aAulchenko et al. 2007b), цитировались более 70 раз.

Наши полногеномные исследования контроля уровня холестерина крови человека доказали важность этого признака и частично сместили акценты в исследованиях геномного контроля липидовтак, на основании этого результата консорциум GLGC (Global Lipids Genetics Consortium) в настоящее время проводит анализ, в том числе, и уровня холестерина.

Идентифицированные нами новые локусы, участвующие в контроле уровня липидов в крови и роста, расширили наши представления о механизмах контроля нормальной вариации этих признаков в популяциях человека. Кроме того, идентифицированный нами новый локус роста тела, JAZF1, обладает плейотропным действием, что расширяет имеющиеся представления о механизмах генетического контроля роста и связи между раком, аутоиммунными заболеваниями и ростом тела.

Полученные результаты используются в нескольких курсах, преподаваемых в НГУ и медицинском центре «Эразмус» (GE03, «Advances in population-based analysis» — GE05, «Family-based genetic analysis»), а также использовались в лекциях на школах молодых ученых, проходивших в Москве, Уфе и Томске.

Положения, выносимые на защиту.

1. Полногеномный анализ ассоциаций, проводимый с использованием разработанных нами алгоритмов и пакетов программ, является мощным и воспроизводимым методом идентификации эффектов распространенных аллелей.

2. Молодые генетически изолированные популяции являются лучшим ресурсом для выявления и изучения как распространенных, так и редких аллелей, влияющих на изучаемые сложные признаки.

3. Геномный профиль холестерина является наилучшим геномным предиктором дислипидемии, ишемической болезни сердца и атеросклероза.

4. Разработанный нами метод GRAMMAR-GC является статистически мощным и вычислительно эффективным методом полногеномного анализа ассоциации в выборках особей, связанных родством.

5. Локус JAZF1, помимо участия в контроле диабета второго типа, рака простаты и системной красной волчанки, также принимает участие в детерминации роста.

Личный вклад автора.

В диссертации представлены результаты, полученные автором в сотрудничестве с учеными из России и многих стран мира.

Все экспериментальные данные (выборки, генотипирование, фенотипирование) получены в рамках сотрудничества. Автор принимал активное участие в планировании выборки ERF, являвшейся одним из основных ресурсов при проведении данной работы.

В большей части исследований, представленных в данной работе, автор выступал в качестве руководителя и/или основного исполнителя. В частности, автор разработал идею и являлся ответственным за основную часть анализа и интерпретацию результатов работ, изложенных в разделах 2.3, 3.2, 4.4. Автор являлся ответственным за основную часть анализа и интерпретацию результатов, изложенных в разделе 4.2. Автор разработал идею, руководил работой и являлся ответственным за интерпретацию результатов, изложенных в разделах 2.2, 3.3 и 4.3. Автор непосредственно провел часть анализов и участвовал в интерпретации результатов, изложенных в разделе 2.4.

Апробация работы.

Результаты работы, изложенной в данной диссертации, были представлены на следующих конференциях и симпозиумах:

• WEON (Werkgroep Epidemiologisch Onderzoek Nederland), (Rotterdam, The Netherlands, 2003). Presentation «Linkage disequilibrium in recently isolated Dutch population» .

• 6th International Conference «Health Insurance in Transition» (Dubrovnik, Croatia, 2003). Invited talk «ERF study: Erasmus family research in isolated population» .

• 9th Quantitative Trait Loci / Marker Assisted Selection Workshop (Rostock, Germany, 2004). Invited talk «Preliminary analysis of the Erasmus Rucphen Family Study» .

• Haplotype Sharing Workshop, (Heidelberg, Germany, 2006). Invited talk «Haplotype sharing, linkage disequilibrium and complex genealogies» .

• 9я школа-семинар по популяционной генетике (Уфа, 2006). Доклад «Методы генетической эпидемиологии сложных признаков человека» .

• VIII научная конференция «ГЕНЕТИКА ЧЕЛОВЕКА И ПАТОЛОГИЯ» (Томск, 2007). Доклад «Методы картирования комплексных признаков человека».

• 58th Annual Meeting of American Society of Human Genetics (Philadelphia, USA, 2008). Platform presentation «First neuronally expressed gene associated with multiple sclerosis.» .

• European Mathematical Genetics Meeting (Munich, Germany, 2009). Invited talk «Predicting human height by Victorian and post-genomic methods».

• Dutch human genetics society meeting (Veldhoven, The Netherlands, 2009). Presentation «Genome-wide association analysis of 16 European populations identifies novel loci influencing lipid levels».

• Genetics of complex diseases in isolated populations (Trieste, Italy, 2009). Invited talk «Meta-analysis of genome-wide association scans».

• V Съезд Вавиловского общества генетиков и селекционеров (Москва, 2009). Доклад «Количественная интегративная геномика сложных признаков человека».

• European Mathematical Genetics Meeting (Oxford, UK, 2010). Invited talk «Challenges in statistical genomics of complex human traits».

Объём и структура диссертации.

Диссертация состоит из пяти глав. Объем диссертации составляет 290 страниц, диссертация включает 34 таблицы и 25 иллюстраций.

Публикации по теме диссертации.

Результаты работы, изложенной в данной диссертации, были опубликованы в виде 37 статей в рецензируемых научных журналах, в том числе в «New England Journal of Medicine», «Nature Genetics», «American Journal of Human Genetics», «PLoS Genetics», «Human Molecular Genetics».

1 ОБЩЕЕ ВВЕДЕНИЕ.

В данной главе представлено введение в методы анализа ассоциаций между сложными признаками и полиморфными генетическими маркерами. Обсуждаются вопросы формирования выборки, контроля качества генетических данных и тестирования ассоциации. Основное внимание уделяется описанию статистических методов, применяемых для анализа ассоциаций между сложными бинарными и количественными признаками и полиморфными маркерами. Описана методология мета-анализа, позволяющая комбинировать результаты ранее опубликованных и собственных исследований. Обсуждается основная проблема, возникающая при анализе генетической ассоциации сложных признаков — проблема генетической гетерогенности выборки.

Описанные методы широко применялись и по-прежнему применяются для анализа ассоциаций генов-кандидатов. Начиная с 2005 года, широкое распространение получил метод полногеномного анализа ассоциаций, разработке методов и апробации которого посвящена данная диссертация. Последний раздел этой главы дает краткий исторический обзор теоретических, технологических, информационных и методических предпосылок развития этого метода.

Следует отметить, что методы анализа ассоциаций в основном были разработаны и применялись для анализа признаков человека. Хотя эта глава в основном описывает методологию анализа ассоциаций признаков человека, это в целом не уменьшает её общность, так как при анализе сложных признаков на материале из аутбредных выборок животных применялись те же или чрезвычайно сходные методы.

выводы.

1. Исследован эффект дрейфа генов в молодых генетически изолированных популяциях человека. Показано, что в таких популяциях эффект дрейфа генов мал для распространенных (частота >5%) аллелей и выражен для аллелей, имеющих начальную частоту <1%.

2. Проведен сравнительный анализ структуры неравновесия по сцеплению в различных популяциях человека. Показано, что длины карт неравновесия по сцеплению для молодых генетически изолированных популяций на -30% меньше, чем для открытых популяций человека.

3. Разработаны новые методы для проведения полногеномного анализа ассоциаций в выборках произвольной структуры из аутбредных популяций человека, сельскохозяйственных и домашних животных. Эти методы являются статистически мощными и вычислительно эффективными.

4. Разработано новое программное обеспечение для проведения полногеномного анализа ассоциаций. Разработанный пакет программ ОепАВЕЬ реализует большое число современных методов полногеномного анализа ассоциаций и позволяет анализировать миллионы БКР, типированных в тысячах образцов, на персональных компьютерах.

5. С использованием разработанных методов и программ проведен полногеномный анализ ассоциаций уровней липидов в крови человека. Впервые в мире, такой анализ проведен на популяционных выборках. Также впервые проведен полногеномный анализ ассоциаций уровней общего холестерина. Идентифицированы шесть новых локусов, контролирующих уровни липидов.

6. Проведен полногеномный анализ сцепления с последующим анализом генетических ассоциаций с ростом человека. Идентифицирован новый локус, контролирующий рост тела и имеющий плейотропное влияние на ряд других признаков, в том числе патологических.

7. Оценен потенциал метода предсказания значения сложного признака на основе генотипических данных и проведено практическое исследование возможности использования геномных данных для предсказания таких признаков человека, как роста тела, уровень липидов в крови и риск дислипидемии. Показано, что геномные профили объясняют 4−6% дисперсии роста и 1−7% дисперсии липидов. Также показано, что геномный профиль холестерина является статистически значимым, независимым от уровня циркулирующего холестерина, предиктором толщины интима-медиа и дислипидемии.

5 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Основной целью исследований, описанных в данной работе, являлась разработка методов полногеномного анализа ассоциаций в выборках произвольной структуры из аутбредных популяций, апробация этих методов на реальных данных и идентификация новых локусов, контролирующих сложные, в том числе патологические, признаки человека.

В момент начала работы по этой теме (2003Й год), за исключением моногенных форм, объясняющих ничтожную долю случаев, было известно всего несколько локусов, генетическая вариация которых была достоверно связана с разнообразием сложных признаков человека, в частности, с риском распространенных болезней человека. За прошедшее время, эта ситуация изменилась кардинальным образом — в настоящий момент известны более тысячи локусов, достоверно ассоциированных с сотнями признаков человека (см. неполный каталог результатов полногеномных исследований ассоциаций на сайтах http://www.genome, gov/gwastudies/, а также «GWAS Integrator», http://hugenavigator.net/HuGENavigator/gWAHitStartPage.doV Эти успехи в большой степени обусловлены применением нового метода — полногеномного анализа ассоциаций.

Автору данной диссертации посчастливилось принимать участие в работах, приведших к современному буму полногеномных исследований ассоциаций с начала 2000х годов. В настоящее время он является (со)автором работ, в которых был проведен полногеномный анализ ассоциаций 32х признаковв результате было идентифицировано 238 значимых ассоциаций в 148ми различных регионах генома (по данным сайта «GWAS Integrator», запрос произведен 21 то апреля 2010 года). Были исследованы такие сложные признаки человека, как ожирение (JOHANSSON et al. 2009b) и антропометрические характеристики (Heard-Costa et al. 2009; llndgren et al. 2009), остеопороз (Richards et al. 2009; Rivadeneira et al. 2009), рассеянный склероз (Aulchenko et al. 2008; hoppenbrouwers et al. 2009), уровни липидов в крови (Aulchenko et al. 2009ahicks et al. 2009), уровни различных метаболитов (kolz et al. 2009; Pattaro et al. 2009; Prokopenko et al. 2009) и пептидов (Kollerits et al. 2009), рост (Estrada et al. 2009; Johansson et al. 2009a), функция почки (kottgen et al. 2009), артериальное давление крови (Levy et al. 2009), инсульт (Ikram et al. 2009), курение (vlnk et al. 2009), структура и функционирование сердца (vasan et al. 2009), цвет радужной оболочки глаза (Kayser et al. 2008b) и так далее.

В главе 1, «Общее введение», были описаны основные методы идентификации генов и аллелей сложных признаковтам же рассмотрены исторические предпосылки развития и дан краткий обзор этапов развития метода полногеномного анализа ассоциаций. Далее, в главе 2, «Аллельный спектр и структура неравновесия по сцеплению в популяциях человека», были исследованы вопросы стратегии формирования выборки для картирования локусов, контролирующих сложные признаки человека методом полногеномного анализа ассоциаций. В главе 3, «Разработка методов генетического картирования с помощью неравновесия по сцеплению», описаны новые методы и программное обеспечение для проведения полногеномного анализа ассоциаций на материале выборок произвольной структуры из аутбредных популяций человека, сельскохозяйственных и домашних животных. В главе 4, «Полногеномное исследование количественных признаков человека», приведены результаты апробации разработанных методов и программного обеспечения на примере полногеномного анализа уровней липидов крови и роста человека и определены новые локусы, участвующие в контроле этих признаков. В той же главе был оценен прогностический потенциал геномных данных для предсказания значений количественных признаков (на примере уровней липидов крови и роста человека) и вероятности развития определенного фенотипа (на примере гиперхолестеринемии и крайних значений роста).

В главе 2, «Аллельный спектр и структура неравновесия по сцеплению в популяциях человека», показано, что в молодых генетически изолированных популяциях, представленных в Европе в большом количестве, частота редких (начальная частота <1%) аллелей может быть как резко (в разы) повышена, так и резко (вплоть до полного исчезновения) снижена, что приводит к повышению мощности генетического анализа в таких популяциях. Относительно распространенных аллелей, нами было показано, что генетические варианты с частотой 5% или выше будут присутствовать как в молодых генетических изолятах, так и в открытых популяциях. Следовательно, результаты геномного сканирования, проведенного в молодых генетически изолированных популяциях, могут быть обобщены на открытую популяцию, и наоборот (раздел 2.2, «Эффекты дрейфа генов в генетически изолированной популяции человека»). Далее, нами было показано, что в молодых генетически изолированных популяциях неравновесие по сцеплению распространяется на значительно большие дистанции по сравнению с большими открытыми популяциями (раздел 2.3, «Характеризация неравновесия по сцеплению в генетически изолированной популяции человека»), в частности, для хромосомы 22 карта неравновесия по сцеплению для генетических изолятов на -20−45% короче, чем для открытых популяций (раздел 2.4, «Сравнение неравновесия по сцеплению в различных популяциях человека»), что приводит к аналогичному повышению ожидаемой мощности полногеномного анализа ассоциаций. Таким образом, на основании исследований, представленных в главе 2, было сделано заключение, что молодые генетически изолированные популяции представляют ценный ресурс для картирования локусов сложных признаков методом полногеномного анализа ассоциаций, и были получены количественные оценки, позволяющие определить необходимую плотность карты маркеров и/или дополнительную мощность, получаемую при исследовании таких популяций.

В главе 3, «Разработка методов генетического картирования с помощью неравновесия по сцеплению», нами был сформулирован и реализован ряд новых, быстрых, простых и легко обобщаемых методов, позволяющих проводить полногеномный анализ ассоциаций признаков в выборках родственников. Разработанные нами методы не требуют априорного знания степени родства между исследуемыми особями, (родословной), так как для оценки генетического родства используются геномные данные. Мощность новых методов практически не уступает мощности «золотого стандарта» для методов исследования ассоциаций по выборкам родственников (классический метод измеренных генотипов). Разработанные методы были реализованы в пакете прикладных программ для анализа полногеномных данных, вепАВЕЬ.

На основании результатов, представленных в главе 2, «Аллельный спектр и структура неравновесия по сцеплению в популяциях человека», было решено проводить исследование генетики сложных признаков человека в рамках консорциума, объединяющего некоторые генетически изолированные популяции Европы (консорциум ЕШЮЗРАЬТ). Методы полногеномного анализа, использованные в этих эмпирических исследованиях, в большой части базируются на методах, разработанных в главе 3 этой диссертации. Часть успешных исследований данного консорциума описана в главе 4, «Полногеномное исследование количественных признаков человека». В настоящее время возможность использования генетически изолированных популяций для идентификации локусов сложных признаков с использованием метода полногеномного анализа ассоциаций не вызывает сомнения, а методы, описанные и реализованные нами, вошли в стандартный арсенал полногеномных исследований ассоциаций.

Следует отдельно отметить, что применение методов, разработанных нами в главе 3, не ограниченно только изолированными популяциями человека. В первую очередь, они применимы для анализа любых семейных выборок человека. Принимая во внимание то, что при субтотальном (>10%) обследовании любой популяции в выборке обязательно начинают встречаться родственные особи, и принимая во внимание, что многие исследования в настоящий момент выходят на субтотальный уровень, роль разработанных нами методов будет в дальнейшем повышаться. Более того, как это ясно из разделов 3.2 и 3.3, сконструированные нами методы могут применяться при полногеномном анализе признаков сельскохозяйственных и домашних животных. В частности, нам известно^ что в настоящий момент разработанные нами методы и пакеты программ применяются при исследовании генетики крупного рогатого скота и собак.

В целом, результаты работ, представленных в главе 3 («Разработка методов генетического картирования с помощью неравновесия по сцеплению») следует признать одними из наиболее успешных из представленных в данной диссертации. Так, число пользователей в списке рассылки (который включает только пользователей, которые обращались с вопросами к разработчикам) нашего пакета полногеномного анализа ассоциаций GenABEL составляет более двухсот пятидесяти человек, а сам пакет был упомянут в статье New York Times, посвященной вычислительной среде R.

В главе 4, «Полногеномное исследование количественных признаков человека», нами описаны работы по идентификации нескольких новых локусов, генетическая вариация которых ассоциирована с изменением уровня липидов в крови человека и ростом тела. Одним из наиболее интересных биологических результатов данной главы представляется открытие, что уровень липидов в крови человека зачастую контролируется вариацией в генах, которые представлены гомологичными кластерами (FADS½/3, ABCG5/8). Далее, нами был идентифицирован JioKyc&JAZFl, который представляет пример плейотропного эффекта — SNP rs849140, ассоциированный с ростом в нашем исследовании, также ассоциирован с диабетом второго типа (Zeggini et al. 2008) и системной красной волчанкой (Gateva et al. 2009). Другие SNP этого же локуса ассоциированы с раком простаты (Thomas et al. 2008). Методологически, нами, как и другими исследователями, было показано, что полногеномный анализ ассоциаций является мощным методом идентификации распространенных аллелей, контролирующих сложные признаки. Результаты, полученные с использованием метода полногеномного анализа ассоциаций, в целом хорошо воспроизводимы при использовании строгих критериев полногеномной значимости (см. раздел 4.5, «Общее обсуждение», главы 4, «Полногеномное исследование количественных признаков человека»). Эти результаты оправдывают дальнейшее широкое применение метода полногеномного анализа ассоциаций — метода, который за последние несколько лет стал de-facto стандартом идентификации локусов сложных признаков человека.

Следует отметить, что полногеномные анализы, представленные в главе 4, были проведены в рамках различных консорциумов (ENGAGE при анализе липидов и EURO SPAN при анализе роста). При этом анализы, выполненные для каждой когорты/популяции отдельно, в дальнейшем объединялись с использованием методологии полногеномного мета-анализа. В настоящее время эта методология является стандартной при исследовании сложных признаков человека. Однако следует подчеркнуть, что представленная в данной диссертации работа (Aulchenko et al. 2009а) является одной из первых, где полногеномный мета-анализ используется для комбинирования результатов, полученных при анализе большого (шестнадцати) числа исследований. Эта работа, выполненная в рамках консорциума ENGAGE, внесла значительный вклад в формирование последующих стандартов полногеномного (мета-)анализа.

В главе 4 нами также были описаны методологические основы и проведена апробация использования результатов полногеномных исследований ассоциаций для предсказания значения количественных и бинарных признаков человека. За несколько последних лет методология, предложенная Janssens et al. (janssens et al. 2004) и в дальнейшем исследования нами (janssens et al. 2006), — использование площади под кривой (ППК), показывающей соотношение между ложноположительными и истинноположительными результатами теста, для характеризации предсказательной мощности генетического профилястала стандартной и используется во многих работах, представляющих результаты полногеномного анализа. В главе 4 мы показываем, что на основании знания локусов, идентифицированных в ходе полногеномных анализов ассоциаций, возможно конструирование генетических профилей риска, которые (уже или в перспективе) могут предсказывать значение количественных признаков и долговременный риск развития заболевания. С ростом числа известных локусов, геномное профилирование может стать стандартной процедурой при предсказании некоторых признаков. Однако потенциал этого метода в значительной степени зависит как от генетической архитектуры признака, так и от размера финансового инвестирования в геномные исследования этого признака.

Работы, представленные в данной диссертации, получили широкий отклик в научной среде: так, работы, представленные в главе 2 (Aulchenko et al. 2003; Aulchenko et al. 2004; Pardo et al. 2005; Service et al. 2006) были процитированы 164 раза, работы, представленные в главе 3 (Amin et al. 2007; Aulchenko et al. 2007aAulchenko et al. 2007b) — 72 раза, а работы, представленные в главе 4 (Janssens et al. 2006; Kayser et al. 2008aAulchenko et al. 2009aAulchenko et al. 2009bJohansson et al. 2009a) — 165 раз (ISI Web of Knowledge, запрос произведен 21 то апреля 2010). В сумме работы автора данной диссертации (в том числе работы, не включенные в данную диссертацию), цитируются более тысячи раз (из них более 400 цитирований за 2009Й год).

Следует отметить, что хотя идентификация локусов сложных признаков с помощью метода полногеномного анализа ассоциаций и является важным этапом генетического анализа, этот метод зачастую не дает окончательного ответа на вопрос, функция какого именно гена затронута, и какой именно генный продукт вовлечен в контроль признака. Для ответа на этот несомненно биологически важный вопрос необходимо проведение функциональных, молекулярно-генетических и физиологических исследований. Однако рассмотрение вопроса функциональности идентифицированных полиморфизмов находится за рамками поставленной нами цели.

Разрешающая способность метода полногеномного анализа ассоциаций ограничена распространенными аллелями (с частотой редкого аллеля >5%). В то же время, в контроле многих признаков, судя по всему, велика роль множественных редких аллелей (гипотеза «распространенная болезньмножество редких аллелей», CDMRV). Такие аллели можно детектировать с помощью современных технологий, которые уже позволяют ресеквенировать индивидуальные геномыцена таких исследований стремительно снижается. Однако генетический анализ редких аллелей представляет собой большую методическую проблему, так как статистическая мощность оценки эффекта редкого фактора чрезвычайно мала. Успешное решение проблемы установления роли редких аллелей в детерминации сложных признаков потребует создания принципиально новых методов анализа, которые, скорее всего, будут лишь в малой степени сходны с методами классической эпидемиологии.