유전자 상호 작용 네트워크

Genetic interaction network

유전자 상호 작용 네트워크는 유기체의 유전자 쌍 간의 기능적 상호작용을 나타내며 유전자형과 표현형 사이의 관계를 이해하는 데 유용하다.대부분의 유전자는 특정 표현형을 코드화하지 않는다.대신, 표현형은 종종 여러 유전자 사이의 상호작용에서 비롯된다.인간의 경우, "각 개인은 400만 개 이상의 유전자 변형과 다형성을 가지고 있으며, 이들 중 압도적 다수는 특정 표현형의 단일 원인으로 지목될 수 없다.대신, 유전자 변형의 효과는 부가적이고 상승적으로 서로 결합될 수 있으며, 양적 특성이나 질병 위험에 대한 각 변종의 기여는 수십 개의 다른 변종의 유전자형에 따라 달라질 수 있다.환경 조건과 함께 유전자 변이체 간의 상호작용은 [1]주어진 유전자형에서 발생하는 표현형을 결정하는 데 중요한 역할을 할 것입니다."유전자 상호 작용 네트워크는 유전자 [1]쌍 간의 그러한 상호작용을 식별함으로써 유전자 상호 작용을 이해하는 데 도움을 준다.

유전자 상호작용은 유전자형이 유기체의 표현형과 어떻게 연결되는지에 대한 통찰력을 제공하기 때문에, 인간의 유전자 상호작용에 대한 개선된 지식은 복잡한 질병에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있다.불행하게도, 단일 유전자 변이체로 피험자를 격리하는 것은 불가능하기 때문에, 인간의 유전자 상호 작용 네트워크를 직접적으로 매핑하는 것은 불가능하다.연구자들은 적절한 유기체의 유전자 상호 작용 네트워크의 특징에 대해 배우는 [1]것이 인간의 유전자 상호 작용 네트워크를 구성하기 위한 도구를 제공하기를 희망한다.

개요

유전자 상호작용은 두 개 이상의 유전자 사이의 상호작용이 유전자가 서로 독립적일 경우 예상되는 표현형과 다른 표현형을 초래할 때 발생한다.유전자 상호작용 네트워크의 맥락에서 유전자 상호작용은 "실험적으로 측정된 이중 돌연변이 표현형과 예상되는 이중 돌연변이 표현형의 차이"로 정의되며, 후자는 돌연변이가 독립적으로 [1]작용한다고 가정할 때 단일 돌연변이 효과의 조합으로부터 예측된다.이러한 맥락에서, 일반적으로 연구되는 표현형은 돌연변이의 상대적 번식률을 측정하는 적합성이다.강한 표현형은 낮은 수준의 적합성을 나타내며 약한 표현형은 돌연변이 없는 [1]변종과 가까운 수준의 적합성을 나타냅니다.

이중 돌연변이의 표현형이 예상보다 강할 때 음성 유전자 상호작용이 발생한다.특별한 경우는 개별 유전자의 제거가 유기체에 큰 해를 끼치지 않지만 두 유전자의 제거가 불멸의 유기체가 될 때 발생하는 합성 치사 상호작용이다.양성 유전자 상호작용은 이중 돌연변이의 표현형이 예상보다 약할 때 발생한다.특별한 경우는 이중 돌연변이의 표현형이 가장 적합성이 낮은 단일 [1][2]돌연변이의 표현형보다 약할 때 발생하는 유전자 억제이다.

두 유전자 간의 상호작용을 측정하기 위해서는 유전자가 상호작용하지 않을 경우 예상되는 표현형에 대한 기준이 있어야 한다.독립 유전자의 표현형이 어떻게 결합되는지에 대한 몇 가지 일반적인 모델에는 최소, 가법,[1][3] 그리고 증식 모델이 포함됩니다.최소 모델에서 두 개의 독립 유전자의 돌연변이로 인한 예상 적합성은 가장 적합성이 낮은 단일 [3]돌연변이의 적합성과 동일하다.가법모델에서 2개의 독립유전자의 돌연변이에 의해 발생하는 예상 표현형은 개별 돌연변이에 의한 표현형의 합계이다.증식모델에서 2개의 독립유전자의 돌연변이에 의해 발생하는 예상 표현형은 개별 돌연변이에 의한 표현형의 산물이다.어떤 모델이 가장 좋은지는 [1][3]상황에 따라 다릅니다.표현형으로 피트니스를 사용하는 경우에는 승법 모델이 최선의 선택인 것으로 나타났습니다.

유전자 중 하나가 [2]유기체에 필수적인 경우에도 유전자 상호작용을 측정하는 방법이 존재한다.

유전자 상호 작용 네트워크의 특성

유전자 상호 작용 네트워크는 사카로미세스 세레비시아이, 신조당류 폼베, 대장균, 케노하브디티스 엘레강스, 드로소필라 멜라노가스터 [1][2][4]등 여러 유기체에서 광범위하게 연구되어 왔다.이러한 연구는 유전자 상호작용 네트워크의 토폴로지, 유전자 상호작용 네트워크가 유전자 기능에 대한 정보를 제공하는 방법, 그리고 진화에 의해 보존되는 유전자 상호작용 네트워크의 특징에 대한 통찰력을 주었다.연구진은 유전자 상호 작용 네트워크의 일반적인 특성뿐만 아니라 단백질-단백질 상호 작용 네트워크와 같은 다른 생물학적 정보와 어떻게 관련이 있는지에 대한 이해는 유전자 상호 작용을 결정하는 것이 불가능한 인간과 같은 유기체의 유전자 상호 작용 네트워크를 추론하는 것을 가능하게 할 것으로 기대하고 있다.액션 네트워크를 [1][3]직접 실행합니다.

유전자 상호 작용 네트워크의 허브는 필수 [3][2]단백질인 경향이 있다.

두 개의 유전자가 비슷한 이웃집과 상호작용할 때, 이것은 그 상호작용의 특정한 성격과 함께 두 유전자의 기능이 어떻게 관련되어 있는지에 대한 정보를 제공한다.예를 들어, 합성 치사 상호작용의 공통 세트를 공유하는 유전자는 동일한 생물학적 경로에 관여하는 경향이 있다.유전자가 상호작용하는 일련의 유전자와 그러한 상호작용의 유형(즉, 합성 치사)이 유전자의 상호작용 프로파일을 구성합니다.이 정보를 통해 유전자 상호 작용 네트워크에서 유전자 프로파일 유사성 네트워크를 생성할 수 있습니다.유전자 프로파일 유사성 네트워크에서 가장자리는 유사한 상호작용 프로파일을 가진 유전자를 연결합니다.그 결과, 같은 생물학적 과정에 관여하는 경향이 있는 유전자 클러스터로 이루어진 네트워크가 되고, 이들 클러스터 간의 연결이 이러한 생물학적 과정의 상호의존성에 대한 정보를 제공한다.이것은 특성화되지 않은 [1][3][2][4]유전자의 기능을 예측하는 강력한 도구를 제공할 수 있다.

몇몇 연구들은 유전자 네트워크가 진화적 [1][3][5]거리에 걸쳐 어떻게 보존되는지에 대해 조사해왔다.개별 유전자-유전자 상호작용이 보존되는 정도는 분명하지 않지만, 네트워크 허브와 생물학적 [1][3]기능을 예측하는 유전자 상호작용 프로파일의 능력과 같은 유전자 상호작용 네트워크의 일반적인 특성은 보존되는 것으로 보인다.

생물학적 영향

유전자 상호작용은 유전자형과 표현형 사이의 [3][2][6]연관성에 중요한 영향을 미친다.예를 들어, 그것들은 유전성 누락에 대한 설명으로 제안되었다.유전성이 결여된 것은 많은 유전성 표현형의 유전적 출처가 아직 발견되지 않았다는 사실을 의미한다.다양한 설명이 제안되었지만, 유전적 상호작용은 알려진 유전원의 설명력을 증가시킴으로써 잃어버린 유전성의 양을 크게 줄일 수 있다.그러한 유전자 상호작용은 유전자 상호작용 [1][2][6]네트워크에서 고려되는 쌍별 상호작용을 넘어설 가능성이 높다.

레퍼런스

  1. ^ a b c d e f g h i j k l m n Baryshnikova, Anastasia; Costanzo, Michael; Myers, Chad L.; Andrews, Brenda; Boone, Charles (2013). "Genetic Interaction Networks: Toward an Understanding of Heritability". Annual Review of Genomics and Human Genetics. 14 (1): 111–133. doi:10.1146/annurev-genom-082509-141730. PMID 23808365.
  2. ^ a b c d e f g Costanzo, Michael; VanderSluis, Benjamin; Koch, Elizabeth N.; Baryshnikova, Anastasia; Pons, Carles; et al. (2016). "A global genetic interaction network maps a wiring diagram of cellular function". Science. 353 (6306): aaf1420. doi:10.1126/science.aaf1420. PMC 5661885. PMID 27708008.
  3. ^ a b c d e f g h i Boucher, Benjamin; Jenna, Sarah (2013). "Genetic interaction networks: better understand to better predict". Frontiers in Genetics. 4: 290. doi:10.3389/fgene.2013.00290. PMC 3865423. PMID 24381582.
  4. ^ a b Costanzo, Michael; Baryshnikova, Anastasia; Bellay, Jeremy; Kim, Yungil; Spear, Eric D.; et al. (2010). "The Genetic Landscape of a Cell". Science. 327 (5964): 425–431. doi:10.1126/science.1180823. PMC 5600254. PMID 20093466.
  5. ^ Dixon, Scott J.; Fedyshyn, Yaroslav; Koh, Judice L. Y.; Prasad, T. S. Keshava; Chahwan, Charly; et al. (2008). "Significant conservation of synthetic lethal genetic interaction networks between distantly related eukaryotes". Proceedings of the National Academy of Sciences. 105 (43): 16653–16658. doi:10.1073/pnas.0806261105. PMC 2575475. PMID 18931302.
  6. ^ a b Zuk, Or; Hechter, Eliana; Sunyaev, Shamil R.; Lander, Eric S. (2012). "The mystery of missing heritability: Genetic interactions create phantom heritability". Proceedings of the National Academy of Sciences. 109 (4): 1193–1198. doi:10.1073/pnas.1119675109. PMID 22223662.