Die Analyse von Einzel-Nukleotid-Polymorphismen (SNP) hat sich seit dem Start des Humangenomprojekts (HapMap-Programm) im Jahr 1990 schnell entwickelt. SNP bezieht sich auf die Unterschiede in einem einzelnen Nukleotid und ist die häufigste Art genetischer Variationen zwischen Individuen. Im Durchschnitt können etwa 1.000 Nukleotide im menschlichen Genom zu einem Einzel-Nukleotid-Polymorphismus führen, von denen einige mit Krankheiten in Verbindung stehen können. Es wird weitreichend in den Bereichen assistierte Reproduktion, hämatopoetische Tumoren und Tierzucht eingesetzt.
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Karyotypisierung bei unfruchtbaren Paaren Chromosomale Anomalien sind ein wichtiger Faktor, der zu Unfruchtbarkeit oder einer Vorgeschichte von ungünstigen Schwangerschaften führt. Chromosomale Anomalien machen 3,3-5% der unfruchtbaren Patienten aus. Der Anteil chromosomaler Anomalien liegt bei Paaren mit einer Vorgeschichte von ungünstigen Schwangerschaften sogar bei bis zu 10%. Traditionelle Karyotypisierungsverfahren, wie Giemsa-Banding und spektrale Karyotypanalyse, haben eine niedrige Auflösung von 0,1-5 Mb, die nur chromosomale strukturelle Anomalien in großen Segmenten erkennen kann. SNP-Mikroarray kann verwendet werden, um das Karyotyp mit höherer Auflösung zu analysieren, was kleine Mikrodeletion und Duplikationen erkennen kann. Darüber hinaus, SNP-Mikroarray überwindet die Herausforderung traditioneller Methoden, dass die Kultur von peripheren Blutlymphozyten anfällig für Misserfolge ist, und hilft somit denen, die unfruchtbar sind oder eine Vorgeschichte mit ungünstigen Schwangerschaften haben, eine vorteilhafte Methode der assistierten Reproduktionstechnologie auszuwählen. Die Ergebnisse von in situ Immunfluoreszenz-Hybridisierungsexperimenten und anderen experimentellen Daten zeigen, dass SNP-Mikroarray kann das Chimerismus-Phänomen des Chromosomenkaryotyps genau analysieren und uniparentale Disomie (UPD) finden. Novelli A et al. (2012) verwendeten Hochdurchsatz- SNP-Mikroarray Technologie zur Erkennung des Karyotyps von peripheren Blutlymphozyten bei Paaren mit einer Vorgeschichte von ungünstigen Schwangerschaften. Infolgedessen wurden bis zu 9 % bis 12 % genetische Varianten mit unklarer klinischer Bedeutung festgestellt. Daher kann das Auftreten einer schlechten reproduktiven Vorgeschichte durch die Identifizierung von Risikopaaren und die Bereitstellung geeigneter Behandlungen reduziert werden.
Präimplantationsdiagnostik (PID) PGD ist das Verfahren zur Identifizierung genetischer Defekte in Embryonen vor der Implantation. Die geeignete Diagnosetechnik ist ein wichtiger Bestandteil der assistierten Reproduktionstechnologie. SNP-Mikroarray die Technik hat eine Auflösung von 1,5 kb, höher als die von Array-CGH und anderen traditionellen Nachweismethoden. Sie kann chromosomale unausgeglichene Translokationen, Duplikationen und Deletionen von winzigen Fragmenten nachweisen, die von traditionellen Methoden nicht erkannt werden können. Besonders bei Ein-Gen-Krankheiten, SNP-Mikroarray kann gleichzeitig unbalancierte Translokationen von 23 Chromosomenpaaren mit abnormaler Anzahl und Struktur erkennen und analysieren. Brezina et al. (2011) verwendeten SNP-Mikroarray-Technik Für die PGD, die nicht nur einige monogene Krankheiten diagnostiziert, sondern auch die Genauigkeit der Embryoerkennung verbessert, die Häufigkeit von unerwünschten Schwangerschaften verringert und die Schwangerschaftsrate erhöht hat.
Pränataldiagnose und pränatale Screeninguntersuchungen Pränatale Diagnostik und pränatales Screening beziehen sich auf die Verwendung von Bildgebung, Biochemie, Zytogenetik und molekularbiologischen Techniken, um die intrauterine Entwicklung des Fötus vor der Geburt zu verstehen und angeborene sowie genetische Krankheiten zu diagnostizieren. Becvárová et al. (2011) verwendeten SNP-Mikroarray Für die pränatale Diagnose von 108 Feten. Infolgedessen wiesen 27 % der Feten Veränderungen in der Genkopienzahl (Kopienzahlvarianten, CNVs) auf. Die Ergebnisse des B-Ultraschalls zeigten, dass 15 % der Feten CNV-Variationen trugen, die mit klinischen Erkrankungen in Zusammenhang standen, was bewies, dass die SNP-Technik in der pränatalen Diagnose und Erkennung sehr notwendig war. Allerdings erfordert die Detektion von Hochdurchsatz-SNP, dass Techniker überprüfen, ob die CNV-Mutation mit klinischen Erkrankungen in Zusammenhang steht, und etwa die Hälfte der CNV-Mutationen ist eine normale Mutation ohne klinische Signifikanz.
Die zytogenetische Analyse ist entscheidend für die Diagnose und Prognose von hämatologischen Neoplasien in der aktuellen klinischen Praxis. Viele hämatologische Malignome sind durch strukturelle chromosomale Abnormalitäten wie spezifische Translokationen, Inversionen, Deletionen und/oder numerische Abweichungen gekennzeichnet, die durch Karyotypanalysen oder Studien zur Fluoreszenz-in-situ-Hybridisierung (FISH) identifiziert werden können. Einzelne Nukleotid-Polymorphismus (SNP) Arrays hochauflösende Identifizierung von Kopienzahlvarianten (CNVs) und Erwerb von kopieneutralem Verlust der Heterozygotie (LOH)/UPD, die normalerweise nicht durch konventionelle zytogenetische Analysen und FISH-Studien identifiziert werden können. Infolgedessen wurden SNP-Arrays zunehmend auf hämatopoetische Neoplasien angewendet, um klinisch signifikante genetische Abnormalitäten zu suchen. Eine große Anzahl von CNVs und UPDs wurde in einer Vielzahl von hämatopoetischen Neoplasien identifiziert. CNVs, die durch SNP-Mikroarray In einigen hämatopoetischen Neoplasien sind von prognostischer Bedeutung. Einige spezifische Gene in den betroffenen Regionen wurden in der Pathogenese impliciert und könnten in Zukunft Zielstrukturen für spezifische therapeutische Mittel sein. Ein vorgeschlagenes Flussdiagramm für die Anwendung von SNP-Mikroarray In hämatologischen Malignitäten wird in Abbildung 1 dargestellt.
Abbildung 1. Vorgeschlagene Anwendung von SNP-Arrays zur Erkennung und Untersuchung hämatologischer Malignitäten (Song J, et al. 2016)
Die genetischen Marker, die mit wirtschaftlichen Eigenschaften assoziiert sind, wurden umfassend für die Tierzucht untersucht. Unter diesen Markern werden SNPs zunehmend zu einem verbreiteten und effektiven Bewertungsinstrument. Da SNPs sich nur auf die genetischen Sequenzen von Interesse konzentrieren, reduziert sich dadurch der erforderliche Zeit- und Kostenaufwand. Im Vergleich zu traditionellen Ansätzen, SNP-Genotypisierung Techniken integrieren informative genetische Hintergründe, verbessern die Vorhersagegenauigkeit der Zucht und gewährleisten qualitativ hochwertige Nachkommen auf dem Bauernhof.
Abbildung 2 zeigt das Verfahren zur Identifizierung von SNP-Markern für wirtschaftlich wichtige Merkmale in der selektiven Zucht: (1) Züchter nutzen In-silico-Studien, um SNP-Marker aus einem Pool von SNP-Markern oder einer öffentlichen Datenbank (z. B. der Single Nucleotide Polymorphism Database oder dbSNP) zu erhalten; (2) Züchter führen die primäre Auswahl oder Pilotstudie durch, um SNP-Marker aus dem gesamten Genom oder potenziell funktionalen Genen basierend auf der In-silico-Studie zu validieren. Die primär ausgewählten SNP-Marker werden als polymorph zwischen zwei unterschiedlichen kleinen Genpoolen geschätzt. In der Regel wird DNA von 30–35 Individuen derselben Linie gemischt, um ein repräsentatives Germplasma mit dem anderen repräsentativen Germplasma zu bilden, das aus einem unterschiedlichen Pool von 30–35 Individuen gewonnen wurde. Nur polymorphe SNP-Marker werden für den nächsten Schritt ausgewählt; (3) Die sekundäre Auswahl erfolgt durch die Verwendung polymorpher SNP-Marker und einer großen Population, um die Assoziationsanalyse durchzuführen. Die SNP-Marker, die stark mit den quantitativen Merkmalsloci (QTL) (roter Stern) assoziiert sind, können als potenzielle genetische Marker für die markergestützte Selektion (MAS) verwendet werden.
Abbildung 2. Verfahren zur Identifizierung von SNP-Markern mit hohen wirtschaftlichen Eigenschaften für die selektive Zucht. (Huang C W, et al. 2015)
Bei CD Genomics sind wir bestrebt, zuverlässige SNP-Genotypisierung Dienstleistungen, einschließlich Genotypisierung durch Sequenzierung, SNP-Mikroarray, MassARRAY SNP-Genotypisierung, SNaPshot-Multiplex-System für SNP-Genotypisierungund TaqMan SNP-Genotypisierung.
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