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Genetic-linkage mapping of complex hereditary disorders to a whole-genome molecular-interaction network

机译:复杂遗传性疾病到全基因组分子相互作用网络的遗传连锁作图

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摘要

Common hereditary neurodevelopmental disorders such as autism, bipolar disorder, and schizophrenia are most likely both genetically multifactorial and heterogeneous. Because of these characteristics traditional methods for genetic analysis fail when applied to such diseases. To address the problem we propose a novel probabilistic framework that combines the standard genetic linkage formalism with whole-genome molecular-interaction data to predict pathways or networks of interacting genes that contribute to common heritable disorders. We apply the model to three large genotype–phenotype data sets, identify a small number of significant candidate genes for autism (24), bipolar disorder (21), and schizophrenia (25), and predict a number of gene targets likely to be shared among the disorders.
机译:常见的遗传性神经发育障碍,例如自闭症,双相情感障碍和精神分裂症,很可能在遗传上是多因素的,也可能是异质的。由于这些特征,传统的遗传分析方法在应用于此类疾病时会失败。为了解决该问题,我们提出了一种新颖的概率框架,该框架将标准的遗传连锁形式学与全基因组分子相互作用数据相结合,以预测相互作用的基因的途径或网络,从而导致常见的遗传性疾病。我们将该模型应用于三个大型基因型-表型数据集,识别出少数自闭症(24),双相情感障碍(21)和精神分裂症(25)的重要候选基因,并预测了许多可能共享的基因靶标在疾病之中。

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