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Statistical Tools for studying genetic architecture

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Genetische Architektur enträtselt

Neue Softwarepakete verfügen über die Leistungsfähigkeit, genetische Wechselwirkungen sowie die genetische Architektur mit höherer Genauigkeit ans Licht zu bringen als aktuell verwendete Lösungen.

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Funktionieren die Gene mehr oder weniger unabhängig, oder bestehen komplexe Wechselwirkungen, welche systematische Muster schaffen, die die Wissenschaft bisher noch nicht kennt? Die Wissenschaftler glaubten bisher, dass die Gene weitestgehend unabhängig voneinander funktionieren, obwohl Molekularbiologen einige komplexe Gennetzwerke nachweisen konnten, deren Funktionsweise nicht vollständig verstanden wurde. Im Rahmen aktueller Forschung gelangen bezüglich der genetischen Architektur überraschende Ergebnisse, die nicht zu ignorieren sind. Das EU-finanzierte STSGA-Projekt ("Statistical Tools for Studying Genetic Architecture") untersuchte diese sowie andere Aspekte durch statistische Experimente und versuchte, die klassischen Untersuchungsmethoden zu verbessern. Diese Experimente sind wichtig, um Antworten auf Fragen in der Biologie, über die Evolution oder die Populationsschwankungen bis hin zur Tier- und Pflanzenzucht zu finden. Hierzu gehört auch die Fähigkeit, Selektionsgrenzen vorherzusagen und unerwünschte Nebenwirkungen einer künstlichen Selektion auszuschließen. Um die Zielsetzungen zu erreichen, dokumentierte das Projekt dynamisch relevante Parameter und kombinierte statistische Modelle mit Prozessmodellen zur Verbesserung des Verständnisses der genetischen Architektur. Darüber hinaus erfolgte die Untersuchung der Merkmale in nachfolgenden Generationen innerhalb von Populationen, die einer kontrollierten künstlichen Selektion unterzogen wurden. Das Projekt analysierte anschließend Daten zu quantitativ vererbten Merkmalen (Quantitative Trait Loci – QTL) Zu Letzteren gehören Informationen basierend auf molekularen Markern bezüglich der Fragestellung, wie Unterschiede an speziellen Positionen der Gene bestimmte Merkmale beeinflussen. Das STSGA-Projekt konnte erfolgreich eine Software entwickeln, welche genetische Wechselwirkungen (Epistase) erkennt, die von evolutionärer Bedeutung sein könnten. Das Projektteam verwendete diese Informationen, um QTL zu analysieren, welche die Größe der Knochen und der inneren Organe von Mäusen beeinflussen. Hier konnten regelmäßige Muster der Wechselwirkung von Genen gezeigt werden. Zudem erfolgte die Entwicklung eines statistischen Modellrahmens, um die genetische Architektur aus künstlichen Selektionsantworten abzuschätzen, welche Anwendung finden können, um verschiedene genetische Architekturen zu beschreiben. Diese Methode steht auch in einem neu entwickelten Softwarepaket zur Verfügung, wodurch zukünftige Forschung in diesem Bereich ausführlicher und einfacher wird. Kurz gesagt können diese Ergebnisse und die Softwarepakete in den nächsten Jahren die Basis für viele Forschungsveröffentlichungen bilden und die genetische Architektur genauer erklären. Die Auswirkungen dieser Ergebnisse bei der Beeinflussung des Alterungsprozesses und der Bekämpfung von Krankheiten werden umfangreich sein.

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