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Statistical Tools for studying genetic architecture

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Svelata l'architettura genetica

Nuovi pacchetti software potrebbero spiegare le interazioni genetiche e l'architettura genetica con maggiore precisione rispetto alle tecnologie attuali.

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I geni si comportano in modo più o meno indipendente o esistono interazioni complesse che creano modelli sistematici che la scienza non conosce? Gli scienziati hanno sempre ritenuto che i geni agissero in larga misura in modo indipendente, nonostante la biologia molecolare abbia mostrato alcune reti genetiche complesse non ancora svelate del tutto. Ultimamente la ricerca più recente ha rivelato dei risultati sorprendenti nell'architettura genetica che non si possono ignorare. Il progetto STSGA (Statistical Tools for studying genetic architecture), finanziato dall'UE, ha studiato queste e altre affermazioni con esperimenti statistici per cercare di migliorare i classici metodi di studio. Questi esperimenti sono importanti per rispondere a domande di biologia, dall'evoluzione alla variazione della popolazione, fino al miglioramento di animali e colture. Comprendono anche la capacità di prevedere i limiti di selezione e di evitare gli effetti collaterali indesiderati della selezione artificiale. Per raggiungere questi obiettivi il progetto ha documentato in modo dinamico i parametri rilevanti combinando modelli statistici con modelli di processo per comprendere meglio l'architettura genetica. Ha inoltre esaminato i valori dei caratteri in generazioni successive nelle popolazioni soggette alla selezione artificiale controllata. Il progetto ha poi considerato i dati della mappatura dei loci dei caratteri quantitativi (QTL). Questi comprendono le informazioni basate sui marcatori molecolari relative a come le differenze in particolari punti del genoma influiscono su determinati caratteri. STSGA ha sviluppato con successo il software che rileva le interazioni genetiche (epistasi) che potrebbero avere importanti implicazioni evolutive. L'equipe di progetto ha usato queste informazioni per analizzare i QTL che influiscono sulla dimensione delle ossa e degli organi interni nel topo, dimostrando modelli regolari di interazione genetica. Ha inoltre sviluppato un ambiente di modello statistico per stimare l'architettura genetica dalle risposte di selezione artificiale, da usare per descrivere diverse architetture genetiche. Questo metodo è disponibile anche in un pacchetto software di nuovo sviluppo e rende la ricerca futura in questa direzione più comprensibile e semplice. In breve, si prevede che questi risultati e i pacchetti software formeranno la base per molte pubblicazioni di ricerca nei prossimi anni e spiegheranno l'architettura genetica con maggiore precisione. Potrebbero avere un impatto profondo su invecchiamento e malattia.

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