Skillnaden mellan kandidatgenen och GWAS

Innehållsförteckning:

Skillnaden mellan kandidatgenen och GWAS
Skillnaden mellan kandidatgenen och GWAS

Video: Skillnaden mellan kandidatgenen och GWAS

Video: Skillnaden mellan kandidatgenen och GWAS
Video: Genome-Wide Association Study - An Explanation for Beginners 2024, Juli
Anonim

Nyckelskillnaden mellan kandidatgenen och GWAS är att kandidatgenmetoden undersöker den genetiska variationen inom ett litet antal förspecificerade gener av intresse medan GWAS undersöker hela genomet för en vanlig genetisk variation bakom ett visst sjukdomstillstånd.

Kandidatgenansats och genomomfattande associationsstudier (GWAS) är två metoder som är viktiga för att upptäcka genetisk mottaglighet för sjukdomar. Kandidatgenansatsen är baserad på ett i förväg specificerat litet antal gener medan GWAS bygger på att testa hela genomet. Därför kräver kandidatgenansats förkunskaper om gener med relevans för sjukdomen, till skillnad från GWAS.

Vad är kandidatgenen?

Kandidatgenansats är en av teknikerna som undersöker sambandet mellan genetisk variation inom förspecificerade gener av intresse och fenotyper eller sjukdomstillstånd. I detta tillvägagångssätt är det nödvändigt att ha förkunskaper om genens biologiska funktionella inverkan på egenskapen eller sjukdomen i fråga. Baserat på denna kunskap väljs ett litet antal gener ut och analyseras för genetisk variation.

Nyckelskillnad - kandidatgen vs GWAS
Nyckelskillnad - kandidatgen vs GWAS

Figur 01: Candidate Gene Approach

Val av gener görs utifrån den biologiska, fysiologiska och funktionella relevansen för sjukdomen i fråga i detta tillvägagångssätt. Detta tillvägagångssätt är ofta utformat som en fallkontrollstudie.

Vad är GWAS?

GWAS står för Genome-Wide Association Study. Det hänvisar också till hel-genomassociationsstudier. Dessa studier fokuserar främst på observationsstudier. De analyserar de genetiska varianterna av olika individer som vanligtvis förknippas med en specifik egenskap. Hela genomet är viktigt för GWAS-analys.

GWAS är ett viktigt verktyg i analysen av enkelnukleotidpolymorfismer associerade med olika sjukdomstillstånd. Det är en jämförande studie av olika enstaka nukleotidpolymorfismer över en bred population. Studieurvalet av GWAS är mycket högt; därför har den också formatet av en tvärsnitts kohortstudie.

Skillnaden mellan kandidatgenen och GWAS
Skillnaden mellan kandidatgenen och GWAS

Figur 02: GWAS

Den första GWAS-studien ägde rum med avseende på hjärtinfarkt och analys av gener associerade med hjärtinfarkt. För närvarande spelar GWAS en viktig roll för att bestämma den genetiska bakgrunden för komplexa sjukdomar med okänd etiologi.

Vilka är likheterna mellan kandidatgenen och GWAS?

  • Både kandidatgenmetoden och GWAS är tekniker som analyserar det genetiska sambandet mellan genotyp och fenotyp av sjukdomen.
  • Båda metoderna hjälper till att förstå den genetiska grunden för mottaglighet för sjukdomar.

Vad är skillnaden mellan kandidatgenen och GWAS?

Kandidatgenansatsen är baserad på kandidatgener eller förspecificerade gener, medan GWAS baseras på hela genomet. Så detta är nyckelskillnaden mellan kandidatgenen och GWAS. Dessutom, i kandidatgenansatsen, är urvalet av gener nödvändigt medan det inte behövs i GWAS.

Dessutom kräver kandidatgenansatsen förkunskaper om de gener som är relevanta för sjukdomen, medan det inte är nödvändigt för GWAS.

Infografiken nedan ger en mer detaljerad jämförelse relaterad till skillnaden mellan kandidatgenen och GWAS.

Skillnad mellan kandidatgen och GWAS i tabellform
Skillnad mellan kandidatgen och GWAS i tabellform

Sammanfattning – Candidate Gene vs GWAS

Kandidatgen och GWAS är två genassocieringsstudier. Kandidatgenansatsen fokuserar på den genetiska variationen associerad med sjukdomen inom ett litet antal förspecificerade gener. Däremot undersöker GWAS den genetiska variationen associerad med sjukdomen inom hela genomet. Så detta är nyckelskillnaden mellan kandidatgenen och GWAS. Båda metoderna är viktiga för att förstå den genetiska grunden för mottaglighet för sjukdomar.

Rekommenderad: