الجين المرشح

يركز منهج الجينات المرشحة في دراسات الارتباط الجيني على دراسة العلاقة بين التباين الجيني داخل جينات محددة مسبقًا، والأنماط الظاهرية أو الحالات المرضية. وهذا يختلف عن دراسات الارتباط على مستوى الجينوم (GWAS)، وهو منهج لا يعتمد على فرضيات مسبقة، إذ يفحص الجينوم بأكمله بحثًا عن علاقات بين المتغيرات الجينية الشائعة (عادةً تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة ) والصفات محل الاهتمام. غالبًا ما تُختار الجينات المرشحة للدراسة بناءً على معرفة مسبقة بتأثيرها الوظيفي البيولوجي على الصفة أو المرض قيد الدراسة. ^{[ 1 ] [ 2 ]} ويكمن الأساس المنطقي للتركيز على التباين الأليلي في مناطق محددة ذات أهمية بيولوجية من الجينوم في أن بعض الأليلات داخل الجين قد تؤثر بشكل مباشر على وظيفة الجين المعني، مما يؤدي إلى تباين في النمط الظاهري أو الحالة المرضية قيد البحث. غالبًا ما يستخدم هذا المنهج تصميم دراسة الحالات والشواهد لمحاولة الإجابة على السؤال التالي: "هل يُلاحظ أحد أليلات الجين المرشح بشكل أكثر تكرارًا لدى الأفراد المصابين بالمرض مقارنةً بالأفراد غير المصابين به؟" ^{[ 1 ]} لم يتم تأكيد الجينات المرشحة التي يُفترض ارتباطها بالصفات المعقدة عمومًا من خلال دراسات الارتباط على مستوى الجينوم اللاحقة ^{[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]} أو محاولات التكرار عالية القدرة الإحصائية. ^{[ 7 ] [ 8 ]} يُعزى فشل دراسات الجينات المرشحة في تسليط الضوء على الجينات المحددة الكامنة وراء هذه الصفات إلى عدم كفاية القدرة الإحصائية ، وانخفاض الاحتمالية المسبقة التي تمكن العلماء من تخمين أليل معين داخل جين معين مرتبط بصفة ما بشكل صحيح، وضعف الممارسات المنهجية، والتنقيب غير المدروس في البيانات . ^{[ 9 ] [ 6 ] [ 10 ]}

تُختار الجينات المرشحة المناسبة عادةً بناءً على أهميتها البيولوجية أو الفيزيولوجية أو الوظيفية المعروفة للمرض المعني. ويُحدّ من هذا النهج اعتماده على المعرفة الحالية حول البيولوجيا المعروفة أو النظرية للمرض. مع ذلك، تُتيح الأدوات الجزيئية فهمًا أعمق لآليات المرض وتحديد المناطق الجينية المحتملة ذات الأهمية. تدرس دراسات الارتباط على مستوى الجينوم (GWAS) ورسم خرائط مواقع السمات الكمية (QTL) التباين الشائع عبر الجينوم بأكمله، وبالتالي يمكنها الكشف عن منطقة جديدة ذات أهمية تقع داخل جين مرشح محتمل أو بالقرب منه. تُتيح بيانات المصفوفات الدقيقة للباحثين دراسة التعبير الجيني التفاضلي بين الحالات والمجموعات الضابطة، ويمكن أن تُساعد في تحديد جينات جديدة محتملة ذات أهمية. ^{[ 11 ]}

قد يُصعّب التباين الكبير بين الكائنات الحية أحيانًا التمييز بين التباين الطبيعي في تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNP) وجين مرشح ذي تباين مرتبط بمرض ما. ^{[ 12 ]} عند تحليل كميات كبيرة من البيانات، توجد عدة عوامل أخرى تُساعد في تحديد المتغير الأكثر احتمالًا. تشمل هذه العوامل أولويات تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة، والمخاطر النسبية للتغير الوظيفي في الجينات، وعدم التوازن الارتباطي بين تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة. ^{[ 13 ]}

بالإضافة إلى ذلك، يُمكّن توفر المعلومات الجينية عبر قواعد البيانات الإلكترونية الباحثين من استخراج البيانات والموارد المتاحة على الإنترنت لتحديد أهداف جينية مرشحة جديدة. ^{[ 14 ]} تتوفر العديد من قواعد البيانات الإلكترونية لإجراء أبحاث على الجينات عبر مختلف الأنواع.

• تُعد قاعدة بيانات Gene واحدة من هذه القواعد التي تتيح الوصول إلى معلومات حول الأنماط الظاهرية والمسارات والاختلافات في العديد من الجينات عبر الأنواع.
• عند دراسة العلاقات الوظيفية بين الجينات في المسارات الحيوية، يُمكن أن يُساعد اتحاد علم الجينات (Gene Ontology Consortium) في رسم خرائط هذه العلاقات. يصف مشروع علم الجينات منتجات الجينات بثلاث طرق مختلفة، وبأسلوب مستقل عن نوع الكائن الحي: العمليات البيولوجية، والمكونات الخلوية، والوظائف الجزيئية. يُمكن استخدام هذه المعلومات لتعزيز المعرفة المسبقة بالمسار الحيوي، وبالتالي المساعدة في اختيار الجين المرشح الأنسب.
• تُعدّ قاعدة بيانات ToppGene قاعدة بيانات مفيدة أخرى تُمكّن المستخدمين من تحديد أولويات الجينات المرشحة باستخدام الشروح الوظيفية أو تحليل الشبكات. ^{[ 15 ]} تُساعد ToppGene الباحثين في اختيار مجموعة فرعية من الجينات المرشحة المحتملة من بين مجموعات أكبر من الجينات المرشحة، والتي يُحتمل اكتشافها من خلال تقنيات الجينوم عالية الإنتاجية.
• Lynx هي منصة متكاملة لعلم الأحياء النظمي ، تُمكّن المستخدمين من تحديد أولويات الجينات المرشحة باستخدام كلٍ من الشروح الوظيفية وشبكات ارتباط الجينات الثنائية. ^{[ 16 ]} توفر Lynx أداتين متطورتين لتحديد الأولويات، هما Cheetoh ^{[ 17 ]} وPINTA ^{[ 18 ]،} لمساعدة المستخدمين على اختيار الجينات المرشحة من الجينوم الكامل بناءً على مدى صلتها بقائمة الجينات المُدخلة، والتي قد تكون قائمة بجينات معروفة تُساهم في مرض أو نمط ظاهري معين، أو جينات مُعبَّر عنها بشكل تفاضلي من تقنية تسلسل الحمض النووي الريبوزي من الجيل التالي .

قبل تطوير منهجية الجينات المرشحة بشكل كامل، استُخدمت طرق أخرى متنوعة لتحديد الجينات المرتبطة بالحالات المرضية. درست هذه الطرق الارتباط الجيني والاستنساخ الموضعي باستخدام الفحص الجيني ، وكانت فعالة في تحديد جينات المخاطر النسبية في الأمراض المندلية . ^{[ 13 ] [ 19 ]} ومع ذلك، فإن هذه الطرق ليست مفيدة بنفس القدر عند دراسة الأمراض المعقدة لعدة أسباب: ^{[ 13 ]}

1. تميل الأمراض المعقدة إلى التباين في كل من عمر بدء ظهورها وشدتها. وقد يعود ذلك إلى اختلاف النفاذية والتعبير. [ 20 ] ^{بالنسبة لمعظم الأمراض} البشرية، يُعد التعبير المتغير للنمط الظاهري للمرض هو القاعدة. وهذا ما يجعل اختيار فئة عمرية محددة أو مؤشر ظاهري معين للدراسة أكثر صعوبة. ^{[ 13 ]}
2. تتضمن أصول الأمراض المعقدة العديد من المسارات البيولوجية، والتي قد يختلف بعضها بين الأنماط الظاهرية للمرض. ^{[ 13 ]}
3. الأهم من ذلك، أن الأمراض المعقدة غالباً ما تُظهر تبايناً جينياً ، حيث يمكن العثور على جينات متعددة تتفاعل لتُنتج حالة مرضية واحدة. وفي كثير من الأحيان، يكون كل جين مسؤولاً جزئياً عن النمط الظاهري الناتج وعن المخاطر الإجمالية للإصابة بالمرض. ^{[ 13 ] [ 21 ]}

تسعى دراسة الجينات المرشحة إلى تحقيق التوازن في استخدام البيانات مع محاولة تقليل احتمالية الحصول على نتائج إيجابية أو سلبية خاطئة. ^{[ 13 ]} ولأن تحقيق هذا التوازن قد يكون صعبًا في كثير من الأحيان، توجد عدة انتقادات لمنهج الجينات المرشحة من المهم فهمها قبل البدء في مثل هذه الدراسة. على سبيل المثال، ثبت أن منهج الجينات المرشحة ينتج عنه معدل مرتفع من النتائج الإيجابية الخاطئة، ^{[ 22 ]} مما يستلزم التعامل مع نتائج الارتباطات الجينية الفردية بحذر شديد. ^{[ 23 ]}

من بين الانتقادات الموجهة لهذه الدراسات، صعوبة تكرار نتائج الارتباط التي تم التوصل إليها في دراسات الجينات المرشحة في الدراسات اللاحقة. ^{[ 24 ]} فعلى سبيل المثال، فشلت دراسة حديثة أجريت على 18 جينًا مرشحًا للاكتئاب، خضعت لدراسات مستفيضة (10 منشورات أو أكثر لكل منها)، في تحديد أي ارتباط ذي دلالة إحصائية بالاكتئاب، على الرغم من استخدام عينات أكبر بكثير من تلك المستخدمة في المنشورات الأصلية. ^{[ 25 ]} وبالإضافة إلى المشكلات الإحصائية (مثل ضعف قوة الدراسات)، غالبًا ما يُعزى هذا التباين إلى التباين السكاني ؛ لذا يجب توخي الحذر أيضًا فيما يتعلق بالمعايير التي تحدد نمطًا ظاهريًا معينًا، فضلًا عن الاختلافات الأخرى في تصميم الدراسة. ^{[ 13 ]}

إضافةً إلى ذلك، ولأن هذه الدراسات تتضمن معرفة مسبقة ، يرى بعض النقاد أن معرفتنا غير كافية للتنبؤات الصحيحة. لذا، فإن النتائج المستخلصة من هذه المناهج "القائمة على الفرضيات" تعتمد على القدرة على اختيار مرشحين معقولين من الجينوم، بدلاً من استخدام منهج لا يعتمد على الفرضيات.

كان من أوائل النجاحات التي تحققت باستخدام منهجية الجينات المرشحة اكتشاف طفرة في قاعدة واحدة في المنطقة غير المشفرة من جين APOC3 (جين البروتين الشحمي C3) المرتبطة بزيادة خطر الإصابة بارتفاع ثلاثي الغليسريد وتصلب الشرايين . ^{[ 26 ]} وفي دراسة أجراها كيم وآخرون، تم اكتشاف جينات مرتبطة بصفة السمنة في كل من الخنازير والبشر باستخدام علم الجينوم المقارن والوراثة الكروموسومية. ^{[ 27 ]} وباستخدام هاتين الطريقتين، تمكن الباحثون من تجاوز الانتقادات الموجهة لدراسات الجينات المرشحة بأنها تركز فقط على المعرفة السابقة. وقد اكتمل علم الجينوم المقارن بفحص مواقع الصفات الكمية في كل من الإنسان والخنزير من خلال طريقة تُعرف باسم تحليل الصفات المعقدة على مستوى الجينوم (GCTA)، مما سمح للباحثين برسم خريطة التباين الجيني على كروموسومات محددة. وقد أتاح ذلك لمعامل الوراثة فهم مكان التباين الظاهري في مناطق كروموسومية محددة، وبالتالي امتداده إلى المؤشرات والجينات المرشحة داخل هذه المناطق. قد تستخدم دراسات أخرى أيضًا أساليب حسابية للعثور على الجينات المرشحة بطريقة واسعة النطاق وتكميلية، مثل دراسة أجراها تيفين وآخرون لدراسة الجينات المرتبطة بمرض السكري من النوع 2. ^{[ 12 ]}

استخدمت العديد من الدراسات الجينات المرشحة كجزء من منهج متعدد التخصصات لدراسة سمة أو نمط ظاهري. ومن الأمثلة على ذلك دراسة أجراها مارتن إي. فيدر حول بروتينات الصدمة الحرارية ووظيفتها في ذبابة الفاكهة (دروسوفيلا ميلانوغاستر) . ^{[ 28 ]} صمم فيدر منهجًا شاملًا لدراسة Hsp70 ، وهو جين مرشح يُفترض أن له دورًا في كيفية تكيف الكائن الحي مع الإجهاد. تُعد ذبابة الفاكهة نموذجًا حيويًا بالغ الأهمية لدراسة هذه السمة نظرًا لقدرتها على دعم عدد كبير من المناهج الجينية لدراسة الجينات المرشحة. شملت المناهج المختلفة التي اتبعتها هذه الدراسة كلاً من التعديل الجيني للجين المرشح (باستخدام إعادة التركيب المتماثل الموجه للموقع والتعبير عن بروتينات مختلفة)، بالإضافة إلى دراسة التباين الطبيعي لـ Hsp70 . وخلص فيدر إلى أن نتائج هذه الدراسات قدمت رؤية متعددة الأوجه لـ Hsp70 . يُلاحظ التلاعب بالجينات المرشحة أيضًا في دراسة كاسبار سي. تشاتر لأصل ووظيفة الثغور في طحلب فيزكوميتريلا باتنس. كانت الجينات المرشحة الثلاثة PpSMF1 و PpSMF2 و PpSCRM1 هي تلك التي تم تثبيطها عن طريق إعادة التركيب المتماثل لرصد أي تغييرات في نمو الثغور. من خلال تجربة التثبيط، لاحظ تشاتر أن PpSMF1 و PpSCRM1 مسؤولان عن نمو الثغور في فيزكوميتريلا باتنس. ^{[ 29 ]} وبهندسة هذه الجينات المرشحة وتعديلها، تمكنوا من تأكيد كيفية ارتباط هذا الجين بتغير النمط الظاهري. وقد اكتملت هذه الدراسة بفهم السياق الطبيعي والتاريخي الذي تعمل فيه هذه الأنماط الظاهرية من خلال فحص بنية الجينوم الطبيعية.

• جين
• اتحاد علم الجينات
• توب جين
• تمت أرشفة منصة لينكس بتاريخ 26 مارس 2024 على موقع Wayback Machine.