基因占卜解密

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基因占卜的原理是甚麼,本篇將進行概略分析。簡而言之,基因占卜即是基因檢測。但市面上的基因占卜是如何進行的呢?讓我們一一進行解說。

(Lin App – 康百事生物資訊)

以知名youtuber台大醫生蒼藍鴿曾經開箱過的Lin App為例,首先,使用者會得到一組唾液收集裝置 (ORAgene:唾液採檢採集收集器及核酸純化套組),收集完樣本後,由快遞寄回檢驗公司。這組樣本將會被萃取成genomic DNA,進行SNP array 的分析。

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圖1:基因占卜/基因檢測流程

單核苷酸多態性(Single Nucleotide Polymorphism, 簡稱SNP讀作snip),其定義是,DNA序列中分布於一整個種族中一部分個體(1%以上),單一核苷酸(鹼基)的替代產生的基因多樣性。例如說某種生物,該位置基因組片段有部分為:

AAGCCTA

AAGCTTA則存在另一部分族群,則認為此處存在SNP,兩種基因型屬於等位基因(同源染色體有一對,因此同樣的基因也會同時存在一對)。這樣的SNP目前在人類SNP資料庫(dbSNP)就已經紀錄了53,558,214 (5千3百萬)個位點,受到SNP影響的基因則稱之為單核苷酸多態性表達(ESNP),這些個人差異被稱為DNA指紋。

(wiki-單核苷酸多態性)

但要注意的是,這些SNP差異可能分布於編碼區(蛋白質轉譯)或非編碼區,不一定會影響蛋白質中胺基酸的排列組合。

SNP所造成的影響有幾種,第一種情況是發生在DNA編碼區:

錯義突變 (Missense mutation):由於單一鹼基發生變化,導致序列中某一個胺基酸改變,例如C變成T,使得GCC (丙胺酸)變成了GUC(纈胺酸),蛋白質結構改變喪失原有功能。

但如果是GCC變成GCU,由於產物依然是丙胺酸不影響原來構成,這種稱為同義突變。

無義突變 (Nonsense mutation):編碼內某胺基酸的鹼基變成UAA、UGA或UAG等終止密碼子,導致胺基酸多肽鏈轉譯的中止,形成一條不完整的蛋白質。

第二種情況是發生在非編碼區,雖然不會直接影響胺基酸合成,但有可能因為會影響轉錄因子與DNA的結合,非編碼RNA序列,基因的剪接,mRNA的降解等從而影響基因的表達情況。

(次世代定序知識櫥窗-SNP分析知多少?)

目前已知SNP的差異會影響如癌症、傳染疾病(如愛滋、麻風、肝炎等)、自體免疫性疾病、神經精神性疾病、鐮狀細胞貧血、β地中海貧血症及囊性纖維化等是否容易感染以及發病的狀況。舉例來說,載脂蛋白E(APOE)的點突變與阿爾茲海默病發生具有相關性。

(DNA微陣列)

回到基因檢測上,以上影片很好的解釋DNA microarray是如何進行的,SNP array也是基於該原理進行檢測。這項技術基本原理為比較基因組雜交,用紅色螢光與綠色螢光分別標記2組DNA樣品,將DNA變性為單鏈,兩組進行1:1混合並與正常有絲分裂中期染色體雜交結合,再以螢光顯微鏡與電腦計算螢光訊號的差異。假設受測者DNA為紅色螢光,標準探針DNA為綠色螢光,則紅螢光強代表測試樣品DNA有新的DNA序列獲得,綠螢光強代表測試樣品DNA有丟失,黃色則是與標準品無顯著差異。

(比較基因組雜交)

SNP array具備三種裝置

  1. 固定等位基因特異性寡核苷酸(ASO)探針的陣列。
  2. 目標片段核苷酸序列,用螢光染料標記。
  3. 記錄並解釋雜交信號的檢測系統。

以不同的螢光訊息去進行score的判別,ASO探針通常是一個代表性的個體測序結果製成的。SNP晶片通常由它們分析的SNP位置數來描述。每個SNP位置必須使用兩個探針才能檢測兩個等位基因。如果僅使用一種探針,則實驗失敗與非探針等位基因的純合性(當兩個同源染色體上存在同一基因的等位基因時,該細胞被認為是特定基因的純合子)是無法區分的。

孔盤中的每個點代表著一個SNP的位點。

(SNP array)

以智力測定而言,從過去的研究指出並不存在單一嚴重影響智力的基因,但是藉由SNP array的分析,我們可以由家庭基因組的資料庫得知智商高的人,其SNP位點是如何分布的,在研究上發現,當具備大量稀有SNP時,遺傳效應可以解釋約50%的智力差異以及約40%的教育差異。從進化遺傳學的角度來看,稀有遺傳變異對智力個體差異和教育的貢獻很大,這與突變選擇平衡相的學說有一致性。

從以上的分析我們可以瞭解到,以SNP array的原理對個人進行基因檢測是十分具有潛力的應用。但前提是需要足夠的研究資料以及資料庫來佐證檢測結果的可靠性。以目前商業公司所推出的基因檢測服務因為學術驗證以及資料庫東西方SNP的差距還顯得不足,在時間上也因為需要嚴格DNA品質管控,需要8-10周才能輸出報告,只能說是高級玩具還不能作為真正個人健康以及性能診斷用途。

參考文獻:

Hill, W. D., Arslan, R. C., Xia, C., Luciano, M., Amador, C., Navarro, P., … & Penke, L. (2018). Genomic analysis of family data reveals additional genetic effects on intelligence and personality. Molecular psychiatry23(12), 2347-2362.

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