Viena nukleotīda polimorfisms

Ģenētikā un bioinformātikā viena nukleotīda polimorfisms ir viena nukleotīda dzimumšūnas aizstāšana noteiktā genoma vietā. Lai gan dažas definīcijas prasa, lai aizstāšana būtu pietiekami lielai iedzīvotāju daļai, daudzās publikācijās šāds biežuma slieksnis netiek piemērots.

Ģenētikā un bioinformātikā viena nukleotīda polimorfisms (SNP /snɪp/; daudzskaitļa SNP /snɪps/) ir viena nukleotīda dzimumšūnas aizstāšana noteiktā genoma vietā. Lai gan dažas definīcijas nosaka, ka aizstāšanai ir jābūt pietiekami lielai iedzīvotāju daļai (piemēram, 1% vai vairāk),[1] daudzās publikācijās[2][3][4] šāds biežuma slieksnis netiek piemērots.

Piemēram, G nukleotīdu, kas atrodas noteiktā vietā atsauces genomā, mazākumā indivīdu var aizstāt ar A. Divas iespējamās šī SNP nukleotīdu variācijas — G vai A — tiek sauktas par alēlēm.[5]

SNP var palīdzēt izskaidrot atšķirības jutībā pret plašu slimību klāstu visā populācijā. Piemēram, kopīgs SNP CFH gēnā ir saistīts ar paaugstinātu ar vecumu saistītas makulas deģenerācijas risku.[6] Slimības smaguma vai atbildes reakcijas uz ārstēšanu atšķirības var būt arī SNP izraisītu ģenētisku variāciju izpausmes. Piemēram, divi kopīgi SNP APOE gēnā, rs429358 un rs7412, rada trīs galvenās APO-E alēles ar atšķirīgu saistīto Alcheimera slimības attīstības risku un vecumu slimības sākumā.[7]

Atsevišķas nukleotīda aizvietošanas ar alēļu biežumu mazāku par 1% dažkārt sauc par viena nukleotīda variantiem.[8] "Variants" var tikt izmantots arī kā vispārīgs termins jebkurai atsevišķai nukleotīda maiņai DNA sekvencē[9], kas ietver gan parastos SNP, gan retas mutācijas neatkarīgi no tā, vai tās ir dzimumšūnu vai somatiskas.[10][11] Tāpēc termins viena nukleotīda variants ir izmantots, lai apzīmētu vēža šūnās konstatētās punktu mutācijas.[12] DNA varianti parasti ir jāņem vērā arī molekulārās diagnostikas lietojumos, piemēram, izstrādājot PCR primerus vīrusu noteikšanai, kuros vīrusa RNA vai DNA paraugs var saturēt viena nukleotīda variantus.[13] Tomēr šajā nomenklatūrā tiek izmantotas patvaļīgas atšķirības (piemēram, alēļu biežums 1%), un to neizmanto konsekventi visos laukos; radušās domstarpības ir mudinājušas izveidot konsekventāku sistēmu, lai nosauktu atšķirības DNA sekvencēs starp diviem paraugiem.[14][15]

Veidi

Viena nukleotīda polimorfismi var ietilpt gēnu kodējošās sekvencēs, nekodējošos gēnu reģionos vai starpgēnu reģionos (reģionos starp gēniem). SNP kodēšanas secībā ne vienmēr maina ražotā proteīna aminoskābju secību ģenētiskā koda deģenerācijas dēļ.[16]

SNP kodēšanas reģionā ir divu veidu: sinonīmi SNP un nesinonīmi SNP. Sinonīmi SNP neietekmē proteīna secību, savukārt nesinonīmie SNP maina proteīna aminoskābju secību.[17]

• SNP nekodējošos reģionos var izpausties kā lielāks vēža risks[18] un var ietekmēt mRNA struktūru un uzņēmību pret slimībām.[19] Nekodējošie SNP var arī mainīt gēna ekspresijas līmeni kā eQTL (ekspresijas kvantitatīvās pazīmes lokuss).
• • sinonīmu aizstāšana pēc definīcijas neizraisa aminoskābes izmaiņas proteīnā, bet tomēr var ietekmēt tā darbību citos veidos. Piemērs varētu būt šķietami klusa mutācija daudzu zāļu rezistences gēnā 1 (MDR1), kas kodē šūnu membrānas sūkni, kas izvada zāles no šūnas, var palēnināt translāciju un ļaut peptīdu ķēdei salocīt neparastā konformācijā, izraisot mutanta sūkņa funkcionālo samazināšanos (MDR1 proteīnā, piemēram, GGT skābes pozīcijā G1 polimorfā C1236T mainās polimorfisms G1 polimorfisms 4. polipeptīds (abi kodē glicīnu) un C3435T polimorfisms maina ATC uz ATT 1145. pozīcijā (abi kodē izoleicīnu)[20].
  • • missense – viena bāzes maiņa izraisa proteīna aminoskābju izmaiņas un tās darbības traucējumus, kas izraisa slimību (piem., c.1580G>T SNP LMNA gēnā — pozīcija 1580 (nt) DNA secībā (CGT kodons), izraisot guanīna aizstāšanu ar timīnu, iegūstot CTTX kodonu 3 proteīna līmenī. arginīns, ko rada leicīns 527. pozīcijā,[21] fenotipa līmenī tas izpaužas kā apakšžokļa apakšžokļa displāzija un progērijas sindroms)
    • nonsense — punktveida mutācija DNA secībā, kas izraisa priekšlaicīgu stopkodonu vai nejēdzīgu kodonu transkribētajā mRNA, un saīsinātā, nepilnīgā un parasti nefunkcionālā proteīna produktā (piemēram, cistiskā fibroze, ko izraisa G542X gēna membrānas vadītspējas [transmembrānas regulatora2] mutācija).

SNP, kas neatrodas proteīnus kodējošajos reģionos, joprojām var ietekmēt gēnu savienošanu, transkripcijas faktora saistīšanos, ziņotāja RNA degradāciju vai nekodējošā RNA secību. Gēnu ekspresija, ko ietekmē šāda veida SNP, tiek saukta par eSNP (ekspresijas SNP), un tā var būt augšup vai lejup no gēna.

Biežums

Visā pasaules populācijā cilvēka genomā ir identificēti vairāk nekā 600 miljoni SNP.[23] Tipisks genoms atšķiras no atsauces cilvēka genoma 4–5 miljonos vietu, no kurām lielākā daļa (vairāk nekā 99,9%) sastāv no SNP un īsiem indeļiem.[24]

Genoma ietvaros

SNP genoma sadalījums nav viendabīgs; SNP notiek nekodējošos reģionos biežāk nekā kodējošajos reģionos vai vispār, kur darbojas dabiskā atlase un "fiksē" SNP alēli (izslēdzot citus variantus), kas veido vislabvēlīgāko ģenētisko adaptāciju.[25] Citi faktori, piemēram, ģenētiskā rekombinācija un mutāciju ātrums, arī var noteikt SNP blīvumu.[26]

SNP blīvumu var paredzēt pēc mikrosatelītu klātbūtnes: jo īpaši AT mikrosatelīti ir spēcīgi SNP blīvuma prognozētāji, un gari (AT)(n) atkārtoti trakti mēdz būt reģionos ar ievērojami samazinātu SNP blīvumu un zemu GC saturu.[27]

Iedzīvotāju robežās

Tā kā starp cilvēku populācijām pastāv atšķirības, SNP alēle, kas ir izplatīta vienā ģeogrāfiskajā vai etniskajā grupā, citā var būt retāka. Tomēr šis izmaiņu modelis ir salīdzinoši reti sastopams; globālajā izlasē, kurā ir 67,3 miljoni SNP, cilvēka genoma daudzveidības projekts "neatradīja tādus privātus variantus, kas būtu fiksēti noteiktā kontinentā vai galvenajā reģionā. Augstākās frekvences sasniedz daži desmiti variantu, kas ir >70% (un daži tūkstoši > 50%) Dienvidāzijā, Amerikā un Dienvidāzijā un Okeānijā. Turpretim augstākais, Tuvajos Austrumos un Okeānijā sasniedz privāto variantu. tikai 10 līdz 30%.”[28]

Populācijas ietvaros SNP var piešķirt nelielu alēļu biežumu (MAF) — zemāko alēļu biežumu lokusā, kas tiek novērots noteiktā populācijā.[29] Šī ir vienkārši mazākā no divām alēļu frekvencēm viena nukleotīda polimorfismiem.

Izmantojot šīs zināšanas, zinātnieki ir izstrādājuši jaunas metodes populācijas struktūru analīzei mazāk pētītajās sugās.[30][31][32] Izmantojot apvienošanas metodes, analīzes izmaksas tiek ievērojami samazinātas.[33] Šo metožu pamatā ir populācijas sekvencēšana apvienotā paraugā, nevis katra indivīda sekvencēšana populācijā atsevišķi. Izmantojot jaunus bioinformātikas rīkus, ir iespēja izpētīt populācijas struktūru, gēnu plūsmu un gēnu migrāciju, novērojot alēļu frekvences visā populācijā. Ar šiem protokoliem ir iespēja apvienot SNP priekšrocības ar mikro satelīta marķieriem.[34][35] Tomēr procesā tiek zaudēta informācija, piemēram, informācija par saiknes nelīdzsvarotību un zigozitāti.

Lietojumprogrammas

Viena nukleotīda polimorfismi kalpo kā spēcīgi molekulārie marķieri mūsdienu ģenētiskajos pētījumos un klīniskajā praksē. Asociāciju pētījumi, jo īpaši genoma mēroga asociācijas pētījumi (GWAS), ir galvenais SNP tehnoloģijas pielietojums, lai identificētu ģenētiskos variantus, kas saistīti ar cilvēku slimībām un iezīmēm.[36] Šajās visaptverošajās analīzēs vienlaikus tiek pārbaudīti simtiem tūkstošu ģenētisko marķieru, lai noteiktu statistiskās sakarības starp specifiskiem SNP un fenotipiskām īpašībām, ļaujot pētniekiem atklāt ģenētisko ieguldījumu sarežģītos traucējumos, tostarp sirds un asinsvadu slimības, diabēts un neiroloģiski stāvokļi.[37]

Tagu SNP metodoloģijas izstrāde ir ievērojami uzlabojusi genoma pētījumu efektivitāti, izmantojot saiknes nelīdzsvarotības modeļus visā cilvēka genomā. Tagu SNP darbojas kā reprezentatīvi marķieri, kas fiksē ģenētiskās variācijas konkrētos hromosomu reģionos, ļaujot pētniekiem apsekot lielus genoma apgabalus, nenosakot katru atsevišķo variantu genotipu.[38] Šī pieeja samazina gan liela mēroga ģenētisko pētījumu finansiālās izmaksas, gan skaitļošanas slogu, vienlaikus saglabājot pietiekamu jaudu, lai atklātu ar slimībām saistītus lokus. Optimālo tagu SNP atlase balstās uz sarežģītiem algoritmiem, kas identificē marķierus, kas spēj uztvert maksimālo ģenētiskās informācijas daudzumu noteiktos genoma intervālos.[39]

Haplotipa rekonstrukcija ir vēl viens būtisks pielietojums, kurā SNP ļauj raksturot iedzimtos ģenētiskos blokus. Pētnieki izmanto blīvas SNP kartes, lai identificētu un analizētu haplotipu struktūras, kas sastāv no cieši saistītu alēļu kopām, kuras mēdz pārnest kopā paaudzēm[40]. Šie haplotipu modeļi sniedz ieskatu populācijas vēsturē, demogrāfiskajos notikumos un evolūcijas procesos, kas ir veidojuši mūsdienu ģenētisko daudzveidību. Starptautiskais HapMap projekts bija šīs lietojumprogrammas piemērs, izveidojot visaptverošas kopīgu haplotipu modeļu kartes dažādās cilvēku populācijās.[41]

Saiknes nelīdzsvarotības analīze veido teorētisko pamatu daudziem uz SNP balstītiem lietojumiem populācijas ģenētikā un slimību kartēšanā. Šī parādība apraksta alēļu negadījuma saikni dažādās genoma pozīcijās, kas rodas, ja varianti tiek mantoti kopā biežāk, nekā tas būtu sagaidāms nejauši vien.[42] Saiknes nelīdzsvarotības pakāpe starp SNP galvenokārt ir atkarīga no fiziskā attāluma gar hromosomām un lokālajiem rekombinācijas ātrumiem, un tuvāki varianti parasti uzrāda spēcīgākas asociācijas. Šo modeļu izpratne ļauj pētniekiem paredzēt, kuri SNP sniegs lieku informāciju, un palīdz izvēlēties informatīvos marķierus asociācijas pētījumiem[43].

Ģenētiskajā epidemioloģijā SNP ir kļuvuši par būtiskiem instrumentiem slimību pārnešanas modeļu un populācijas struktūras izpētei. Visa genoma sekvencēšanas pieejas izmanto SNP variācijas, lai noteiktu transmisijas kopas infekcijas slimību uzliesmojumos, kur gadījumi ar līdzīgiem ģenētiskiem profiliem var atspoguļot saistītus transmisijas notikumus.[44] Šis pieteikums ir izrādījies īpaši vērtīgs tuberkulozes uzraudzībai un kontaktu izsekošanas jomā, kur tradicionālās epidemioloģiskās metodes var neizdoties identificēt visas pārnešanas saites. Turklāt uz SNP balstītas analīzes palīdz izprast iedzīvotāju noslāņošanos un izcelsmi, kas ir būtiski faktori, lai izstrādātu atbilstošus pētījumu kontroles veidus un interpretētu asociācijas rezultātus dažādās etniskās grupās.[45]

Svarīgums

Cilvēku DNA secību variācijas var ietekmēt to, kā cilvēkiem attīstās slimības un kā viņi reaģē uz patogēniem, ķīmiskām vielām, zālēm, vakcīnām un citiem aģentiem. SNP ir ļoti svarīgi arī personalizētajai medicīnai.[46] Kā piemērus var minēt biomedicīnas pētījumus, tiesu ekspertīzi, farmakoģenētiku un slimības cēloņsakarību, kā norādīts tālāk.