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matriz de SNP

En biología molecular , la matriz SNP es un tipo de micromatriz de ADN que se utiliza para detectar polimorfismos dentro de una población. Un polimorfismo de un solo nucleótido (SNP), una variación en un solo sitio del ADN , es el tipo de variación más frecuente en el genoma. Se han identificado alrededor de 335 millones de SNP en el genoma humano , [1] 15 millones de los cuales están presentes con frecuencias del 1% o más en diferentes poblaciones de todo el mundo. [2]

Principios

Los principios básicos de la matriz de SNP son los mismos que los de la micromatriz de ADN. Se trata de la convergencia de la hibridación de ADN , la microscopía de fluorescencia y la captura de ADN en superficie sólida. Los tres componentes obligatorios de las matrices SNP son: [3]

  1. Una matriz que contiene sondas de oligonucleótidos específicos de alelo (ASO) inmovilizadas.
  2. Secuencias de ácido nucleico fragmentadas de la diana, marcadas con tintes fluorescentes.
  3. Un sistema de detección que registra e interpreta la señal de hibridación .

Las sondas ASO a menudo se eligen basándose en la secuenciación de un panel representativo de individuos: las posiciones que varían en el panel con una frecuencia específica se utilizan como base para las sondas. Los chips SNP generalmente se describen por el número de posiciones SNP que analizan. Se deben utilizar dos sondas para cada posición de SNP para detectar ambos alelos; si se utilizara sólo una sonda, el fracaso experimental sería indistinguible de la homocigosidad del alelo no probado. [4]

Aplicaciones

Perfil del número de copias de ADN para la línea celular de cáncer de mama T47D (Affymetrix SNP Array)
Perfil LOH para la línea celular de cáncer de mama T47D (Affymetrix SNP Array)

Una matriz de SNP es una herramienta útil para estudiar ligeras variaciones entre genomas completos . Las aplicaciones clínicas más importantes de las matrices de SNP son para determinar la susceptibilidad a enfermedades [5] y medir la eficacia de terapias farmacológicas diseñadas específicamente para individuos. [6] En la investigación, las matrices de SNP se utilizan con mayor frecuencia para estudios de asociación de todo el genoma . [7] Cada individuo tiene muchos SNP. El análisis de ligamiento genético basado en SNP se puede utilizar para mapear loci de enfermedades y determinar genes de susceptibilidad a enfermedades en individuos. La combinación de mapas de SNP y matrices de SNP de alta densidad permite que los SNP se utilicen como marcadores de enfermedades genéticas que tienen rasgos complejos . Por ejemplo, los estudios de asociación de todo el genoma han identificado SNP asociados con enfermedades como la artritis reumatoide [8] y el cáncer de próstata . [9] También se puede utilizar una matriz de SNP para generar un cariotipo virtual usando software para determinar el número de copias de cada SNP en la matriz y luego alinear los SNP en orden cromosómico. [10]

Los SNP también se pueden utilizar para estudiar anomalías genéticas en el cáncer. Por ejemplo, las matrices de SNP se pueden utilizar para estudiar la pérdida de heterocigosidad (LOH). LOH ocurre cuando un alelo de un gen sufre una mutación de manera nociva y se pierde el alelo que funciona normalmente. LOH ocurre comúnmente en la oncogénesis. Por ejemplo, los genes supresores de tumores ayudan a evitar que se desarrolle cáncer. Si una persona tiene una copia mutada y disfuncional de un gen supresor de tumores y su segunda copia funcional del gen se daña, es posible que tenga más probabilidades de desarrollar cáncer. [11]

Otros métodos basados ​​en chips, como la hibridación genómica comparativa, pueden detectar ganancias o eliminaciones genómicas que conducen a LOH. Sin embargo, las matrices de SNP tienen la ventaja adicional de poder detectar LOH de copia neutra (también llamada disomía uniparental o conversión de genes). La LOH de copia neutral es una forma de desequilibrio alélico. En LOH de copia neutra, falta un alelo o un cromosoma completo de uno de los padres. Este problema conduce a la duplicación del otro alelo parental. La LOH con copia neutral puede ser patológica. Por ejemplo, digamos que el alelo de la madre es de tipo salvaje y completamente funcional, y el alelo del padre está mutado. Si falta el alelo de la madre y el niño tiene dos copias del alelo mutante del padre, puede ocurrir la enfermedad.

Los conjuntos de SNP de alta densidad ayudan a los científicos a identificar patrones de desequilibrio alélico. Estos estudios tienen usos potenciales de pronóstico y diagnóstico. Debido a que LOH es tan común en muchos cánceres humanos, las matrices de SNP tienen un gran potencial en el diagnóstico del cáncer. Por ejemplo, estudios recientes de matrices de SNP han demostrado que los tumores sólidos , como el cáncer gástrico y el cáncer de hígado, muestran LOH, al igual que las neoplasias malignas no sólidas, como las neoplasias malignas hematológicas , ALL , MDS , CML y otras. Estos estudios pueden proporcionar información sobre cómo se desarrollan estas enfermedades, así como información sobre cómo crear terapias para ellas. [12]

La reproducción de varias especies animales y vegetales se ha visto revolucionada por la aparición de matrices de SNP. El método se basa en la predicción del mérito genético mediante la incorporación de relaciones entre individuos basadas en datos de matrices de SNP. [13] Este proceso se conoce como selección genómica. Las matrices específicas para cultivos encuentran uso en la agricultura. [14] [15]

Referencias

  1. ^ "Resumen de dbSNP". www.ncbi.nlm.nih.gov . Consultado el 4 de octubre de 2017 .
  2. ^ El Consorcio del Proyecto 1000 Genomas (2010). "Un mapa de la variación del genoma humano a partir de la secuenciación a escala poblacional". Naturaleza . 467 (7319): 1061–1073. Código Bib : 2010Natur.467.1061T. doi : 10.1038/naturaleza09534. ISSN  0028-0836. PMC 3042601 . PMID  20981092. {{cite journal}}: Mantenimiento CS1: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )
  3. ^ LaFramboise, T. (1 de julio de 2009). "Matrices de polimorfismo de un solo nucleótido: una década de avances biológicos, computacionales y tecnológicos". Investigación de ácidos nucleicos . 37 (13): 4181–4193. doi :10.1093/nar/gkp552. PMC 2715261 . PMID  19570852. 
  4. ^ Rapley, Ralph; Harbron, Estuardo (2004). Análisis molecular y descubrimiento del genoma . Chichester [ua]: Wiley. ISBN 978-0-471-49919-0.
  5. ^ Schaaf, Christian P.; Wiszniewska, Joanna; Beaudet, Arthur L. (22 de septiembre de 2011). "Número de copias y matrices SNP en diagnóstico clínico". Revista Anual de Genómica y Genética Humana . 12 (1): 25–51. doi : 10.1146/annurev-genom-092010-110715. PMID  21801020.
  6. ^ Alwi, Zilfalil Bin (2005). "El uso de SNP en estudios de farmacogenómica". La Revista de Ciencias Médicas de Malasia . 12 (2): 4–12. ISSN  1394-195X. PMC 3349395 . PMID  22605952. 
  7. ^ El Consorcio Internacional HapMap (2003). "El Proyecto Internacional HapMap" (PDF) . Naturaleza . 426 (6968): 789–796. Código Bib :2003Natur.426..789G. doi : 10.1038/naturaleza02168. hdl : 2027.42/62838 . ISSN  0028-0836. PMID  14685227. S2CID  4387110.
  8. ^ Walsh, Alicia M.; Whitaker, John W.; Huang, C. Chris; Cherkas, Yauheniya; Lamberth, Sarah L.; Brodmerkel, Carrie; Curran, Mark E.; Dobrin, Radu (30 de abril de 2016). "Deconvolución genómica integradora de loci GWAS de artritis reumatoide en asociaciones de tipos de células y genes". Biología del genoma . 17 (1): 79. doi : 10.1186/s13059-016-0948-6 . PMC 4853861 . PMID  27140173. 
  9. ^ Amin Al Olama, A.; et al. (noviembre de 2010). "La genética de la diabetes tipo 2: ¿qué hemos aprendido de GWAS?". Anales de la Academia de Ciencias de Nueva York . 1212 (1): 59–77. Código Bib : 2010NYASA1212...59B. doi :10.1111/j.1749-6632.2010.05838.x. PMC 3057517 . PMID  21091714. 
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