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利用生物信息学和系统遗传学解析 MRL/MpJ x SM/J 杂交后代中的高密度脂蛋白胆固醇遗传学。

Using bioinformatics and systems genetics to dissect HDL-cholesterol genetics in an MRL/MpJ x SM/J intercross.

机构信息

The Jackson Laboratory, Bar Harbor, ME, USA.

出版信息

J Lipid Res. 2012 Jun;53(6):1163-75. doi: 10.1194/jlr.M025833. Epub 2012 Apr 11.

Abstract

A higher incidence of coronary artery disease is associated with a lower level of HDL-cholesterol. We searched for genetic loci influencing HDL-cholesterol in F2 mice from a cross between MRL/MpJ and SM/J mice. Quantitative trait loci (QTL) mapping revealed one significant HDL QTL (Apoa2 locus), four suggestive QTL on chromosomes 10, 11, 13, and 18 and four additional QTL on chromosomes 1 proximal, 3, 4, and 7 after adjusting HDL for the strong Apoa2 locus. A novel nonsynonymous polymorphism supports Lipg as the QTL gene for the chromosome 18 QTL, and a difference in Abca1 expression in liver tissue supports it as the QTL gene for the chromosome 4 QTL. Using weighted gene co-expression network analysis, we identified a module that after adjustment for Apoa2, correlated with HDL, was genetically determined by a QTL on chromosome 11, and overlapped with the HDL QTL. A combination of bioinformatics tools and systems genetics helped identify several candidate genes for both the chromosome 11 HDL and module QTL based on differential expression between the parental strains, cis regulation of expression, and causality modeling. We conclude that integrating systems genetics to a more-traditional genetics approach improves the power of complex trait gene identification.

摘要

高密度脂蛋白胆固醇水平较低与冠心病发病率升高有关。我们在 MRL/MpJ 和 SM/J 小鼠杂交的 F2 小鼠中寻找影响高密度脂蛋白胆固醇的遗传基因座。定量性状基因座(QTL)图谱显示,在调整高密度脂蛋白胆固醇水平以适应强 Apoa2 基因座后,有一个显著的高密度脂蛋白胆固醇 QTL(Apoa2 基因座),10、11、13 和 18 号染色体上有四个提示性 QTL,1 号染色体近端、3、4 和 7 号染色体上有四个其他 QTL。一种新的非同义多态性支持 Lipg 作为染色体 18 QTL 的基因座,肝组织中 Abca1 表达的差异支持它作为染色体 4 QTL 的基因座。使用加权基因共表达网络分析,我们确定了一个模块,在调整 Apoa2 后,与高密度脂蛋白相关,由 11 号染色体上的一个 QTL 决定,并与高密度脂蛋白 QTL 重叠。生物信息学工具和系统遗传学的结合有助于根据亲本品系之间的差异表达、表达的顺式调控以及因果建模,鉴定出 11 号染色体高密度脂蛋白和模块 QTL 的几个候选基因。我们得出结论,将系统遗传学与更传统的遗传学方法相结合,可以提高复杂性状基因识别的能力。

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