Компьютер может стоить 1 000 мышей, в случае если новый генетический способ картографирования окупается. Подход имел возможность заметно ускорить первый шаг в идентификации генов, которые связаны с заболеваниями, делая процесс более недорогим и более действенным.Ученые довольно часто ищут гены заболевания во врожденных напряжениях лабораторных мышей, имеющих меньше «генетического шума», чем населения.
Методом размножения сотен либо тысяч мышей, они могут искать генетические маркеры, которые связаны с чертами как ожирение либо большой холестерин. Образцы ассоциации могут идентифицировать регионы генома мыши, названного количественными местами черты (QTL), это, возможно, содержит гены, содействующие линии. Это – трудоемкий процесс, занимая годы лишь чтобы получить общее представление о том, где ген живёт.Сейчас, бригада ученых придумала метод ускорить вещи.
Гэри Пельтц Биологической науки Гора в Пало-Альто, Калифорния, вместе с сотрудниками в Горе, Стэнфордском Орегонском университете и университете здравоохранения в Портленде собрал базу данных больше чем 3 000 генетических маркеров, названных единственными полиморфизмами нуклеотида (SNPs) для 15 врожденных напряжений мыши. Тогда бригада создала метод, разрешающий им подвергнуть сомнению базу данных SNP для идентификации QTLs практически срочно.Вот то, как: исследователь сперва ищет либо измеряется, как определенная черта, как уровни холестерина, варьируется среди многих напряжений.
Метод тогда сравнивает пары напряжений, ища образцы SNP, поделённые среди напряжений с подобными фенотипами, но не поделённые среди напряжений с разными фенотипами; чем больше напряжений, которые могут быть сравнены, тем лучше предсказание.Для опробования метода исследователи накормили изданные фенотипичные эти для 10 линия – плотность кости и тенденция потреблять алкоголь среди вторых – в компьютер.
Тогда они сравнили предсказанные компьютером места с изданным QTLs, нанесенным на карту при помощи стандартного процесса разведения мышей. Предсказания соответствовали фактическим местам 75% времени.Это еще не подтверждение, хорошее, Дин Шепэрд предостережений из Калифорнийского университета, Сан-Франциско. «Для доказательства, что способ вправду стоит мы должны будем практически отыскать кое-какие определенные мутации, растолковывающие различия в фенотипе», говорит он.
Но Шепэрд оптимистичен, говоря, «Очень возможно, что в скором времени это будет вправду иметь большую выплату».