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后基因组行为遗传学:从革命到常规(上): https://blog.csdn.net/weixin_44099023/article/details/112177894
文章目录 一、全转录组、全表观基因组和其组学结合的行为分析二、降低复杂性杂交:一种依赖全基因组序列的新方法三、基因分型四、一些研究热点1.社会遗传学 social genetics2.对野生动物进行研究,不囿于模式动物3.行为遗传学,大脑结构和连接组(connectome)4.在模式生物和人类中的直接同源行为(Directly homologous behaviors)在人类中发现的许多重要的GWAS hint都位于非编码区,这些hint不太可能改变序列的位点蛋白质产物,但更有可能改变基因表达或亚型的使用(isoform usage):表达多少,在何处或何时表达不同版本的蛋白质。
RNAseq全方位优于microarray,除了略贵和分析起来麻烦。
基因表达数据和许多其他分子数据集可被视为微表型(microphenotypes),QTL使我们能够识别变体与表达之间的关系。当eQTL映射到与表型的QTL相同的位置时,则支持以下假设:分子表达变异是基因型和行为表型之间的中间步骤(内表型endophenotype)。
使用转录组数据要小心样本年龄带来的影响:随着时间的推移细胞转录组具有不同的表达谱。
首先,如果表型随年龄变化,则表达量的变化可能源自年龄变化而非源自表型,或者表达量和表型各自与年龄independently相关。
其次,某些年龄似乎是转录组轨迹的转折点(TTTP, transcriptome trajectory turning points),到了这个点,基因表达可能会反向或平稳。一个例子,小鼠在雄性约156天,雌性约165天的时候(分别相当于人类雄性和雌性的26.0岁和27.5年)抵达了TTTP,TTTP影响了疾病(表型)发作的时间。
详见:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28893375/
甲基化研究也可以从chip过渡到seq。例如还原亚硫酸氢盐测序(RRBS)和全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS或BS-seq)。
还有全蛋白质组和全代谢组分析。
降低复杂性杂交(Reduced Complexity Crosses)
将基因变异定位到复杂性状上通常需要高度遗传多样的杂交或种群。
很多人一直认为,从两个方面来说,更多的变异会更好:提供更高水平的表型差异,以及提供大量潜在的序列差异。有两个例子:行为遗传学的主要社区资源现在包括分离出来约500万个变体(variants)的BXD小鼠家族,分离了约700万个SNP的CFW杂种群体。
但我们认为较少的变体实际上可以更有效率,尤其是在分离修饰行为表型的特定序列变体时。
通过交配两个或更多个同基因或密切相关的品系—— isogenic or closely related substrains,例如:C57BL / 6J,C57BL / 6NJ,C57BL / 6ByJ和C57BL / 6JEiJ,可以生成降低复杂性的杂交(RCC,reduced complexity cross)。F1杂种杂交后代可产生F2后代或回交。产生的RCC分离了那些构成祖先品系之间行为差异的variants。常规交叉(convetional intercross)会导致QTL间隔包含数百个多态性基因和数千个变体,而RCC中的QTL间隔包含的候选基因变体少了几个数量级。
例如,考虑C57BL / 6(B6)品系之间的杂交,cross A是B6J和B6NJ子品系之间的RCC,cross B是常见的B6J与DBA/2J之间常见的F2杂交,A组的variants会减少250倍。当然,能做RCC的品系可能不表达的全部范围在野生种群看到的表型(长期室内驯化),等位基因也可能丢失。
成功进行RCC设计的秘诀:
两个近等基因品系(isogenic strains)之间存在可遗传的,效应明显且可重现的行为差异(可能只有部分行为满足);
在两个近等基因的亲本近交系之间产生F2杂交或回交;
精确测量所得重组子代中的目标行为;
RCC后代的基因分型;
遗传定位和/或fine-mapping以解析QTL和性状变异背后的定量性状基因。
array可以提供分型,比较便宜,typical spacing for an F2 cross in mice is ~10 to 20 cM or 20 to 40 Mb,测感兴趣的marker。
另一种方法是挑选marker,使用多重定量PCR(multiplex quantitative PCR)。
还有其它方法,比如使用多重PCR从目标标记位点集中生成数百至数千个等位基因特异性产物,然后可以通过DNA-seq对其进行鉴定。对每个样品中包含SNP标记的基因组位点进行多重靶向扩增,然后对所得文库进行测序,再align并call variants以鉴定基因型。
使用测序方法进行基因分型(GBS,genotyping by sequencing),无需对于marker的先验知识,不需要父本母本的测序数据。在典型的GBS方法中,使用限制酶来精简待测基因组,主要看那些能影响限制性酶切位点或邻近区域的多态性的地方。这个方法能找到新的marker。
另一种GBS方法是RNA测序F1或F2。RNA测序F1可以用来分析等位基因特异性表达来指出与cis-eQTLs相关的变异。再测F2的转录组来找出能用来genotyping的variants。这些variant主要集中在coding region,虽然测序深一点的话noncoding region也能测到,如果这个intron有不寻常的表达量的话。这个方法的优点之一是,能够同时分析表达量和genotyping,但是在用在RCC上的时候还是要小心,因为可能找的不全,检测范围主要还是coding region而已。
中等测序深度,40X。
目前大家重点一直放在直接遗传效应(DGE,dierect genetic effects)上,个体基因型对其自身表型的影响。
但是,个体A的基因型可能会对个体B的表型产生影响,并且这些效应在任何一组相互作用的个体中都非常明显。为了产生社会遗传效应,该表型必须是可塑的,以响应相互作用的个体的表型。这种间接效应必须具有遗传基础。实际上,如果没有社会互动,某些行为就不可能存在,例如求爱,侵略性,父母照料等。
鉴定出的一些最早的社会遗传效应是产妇遗传效应(MGE,maternal genetic effects),这些遗传效应已在牲畜中进行了广泛研究。
有人拿老鼠做实验,发现母亲行为的任何变化都可以映射到其寄养后代的基因型。在这两个实验设计中,已经表明,对于某些表型,社会遗传效应比直接遗传效应可以解释更多的表型变异
参考链接:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28121987/
参考文献
Ashbrook, D. G., Mulligan, M. K., & Williams, R. W. (2018). Post-genomic behavioral genetics: From revolution to routine. Genes, brain, and behavior, 17(3), e12441. https://doi.org/10.1111/gbb.12441
图源/谷歌图片
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