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Direct Reprogramming of Human Fibroblasts into Myoblasts to Investigate Therapies for Neuromuscular Disorders

Investigations into both the pathophysiology and therapeutic targets in muscular dystrophies have been hampered by the limited proliferative capacity of ...

The University of Utah School of Medicine

&#x4E0E;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x6280;&#x672F;&#x7684;&#x8FDB;&#x5C55;&#xFF0C;&#x65B0;&#x7684;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x65B9;&#x6CD5;&#x5B9A;&#x671F;&#x51FA;&#x73B0;&#x4E86;&#x8981;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x9057;&#x4F20;&#x5047;&#x8BF4;&#x4E2D;&#x590D;&#x6742;&#x7684;&#x7EE7;&#x627F;&#xFF0C;&#x5728;&#x6574;&#x4E2A;&#x8FD9;&#x672C;&#x4E66;&#x5C31;&#x53EF;&#x4EE5;&#x770B;&#x51FA;&#x3002;&#x5C3D;&#x7BA1;&#x4F7F;&#x7528;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x5728;&#x590D;&#x6742;&#x6027;&#x72B6;&#x7684;&#x9057;&#x4F20;&#x5B66;&#x4E2D;&#x7684;&#x6700;&#x5927;&#x6311;&#x6218;&#x4ECD;&#x7136;&#x662F;&#x786E;&#x5B9A;&#x7684; gene(s) &#x548C;&#x4F1A;&#x8BA1;&#x7684;&#x9057;&#x4F20;&#x63A8;&#x7406;&#x7684;&#x5206;&#x5B50; variant(s) &#x57FA;&#x4E8E;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x68C0;&#x9A8C;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5728;&#x556E;&#x9F7F;&#x7C7B;&#x52A8;&#x7269;&#xFF0C;&#x5BA1;&#x67E5;&#x5F53;&#x524D;&#x7684;&#x666F;&#x89C2;&#x4E3A;&#x4F8B;&#x8840;&#x538B; (BP) &#x7684;&#x6570;&#x91CF;&#x6027;&#x72B6;&#x8F68;&#x8FF9; (QTL) &#x6620;&#x5C04;&#x548C;&#x76F8;&#x5173;&#x8868;&#x578B;&#x3002;&#x4F20;&#x7EDF;&#x7684;&#x7CBE;&#x5236;&#x6620;&#x5C04;&#x65B9;&#x6CD5;&#x901A;&#x5E38;&#x53D7;&#x5230;&#x5F71;&#x54CD;&#x8F83;&#x5C0F;&#xFF0C;&#x5E76;&#x9644;&#x52A0;&#x5230;&#x5355;&#x4E2A;&#x6570;&#x91CF;&#x6027;&#x72B6;&#x4F4D;&#x70B9;&#x7684;&#x65B9;&#x5DEE;&#x7684;&#x6BD4;&#x4F8B;&#x5F88;&#x5C0F;&#x3002;&#x529F;&#x80FD;&#x5B8C;&#x6574;&#x7684;&#x52A8;&#x7269;&#xFF0C;&#x5728;&#x5C4F;&#x5E55;&#x7684;&#x53E6;&#x4E00;&#x79CD;&#x65B9;&#x6CD5;&#x662F;&#x5426;&#x662F;&#x901A;&#x8FC7;&#x5316;&#x5B66;&#x8BF1;&#x53D8;&#x6216;&#x57FA;&#x56E0;&#x6253;&#x9776;&#xFF0C;&#x4ECD;&#x7136;&#x662F;&#x4E00;&#x9879;&#x8270;&#x5DE8;&#x7684;&#x4EFB;&#x52A1;&#x3002;&#x6162;&#x8FC4;&#x4ECA;&#x4E3A;&#x6B62;&#x53D6;&#x5F97;&#x7684;&#x8FDB;&#x5C55;&#x7684;&#x63A8;&#x65AD; QTL &#x4ECE; gene(s) &#x5230;&#x8FD9;&#x79CD;&#x9650;&#x5236;&#x5E10;&#x6237;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x9009;&#x62E9; QTL &#x7684;&#x5FAE;&#x5206;&#x94A0;&#x654F;&#x611F;&#x6027;&#x4E4B;&#x95F4;&#x4E24;&#x4E2A;&#x81EA;&#x4EA4;&#x7CFB;&#x7684;&#x9F20;&#x6807;&#x7EBF;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x91C7;&#x53D6;&#x7684;&#x63AA;&#x65BD; (1) &#x901A;&#x8FC7;&#x4F18;&#x5316;&#x7684;&#x5019;&#x9009;&#x57FA;&#x56E0;&#x9009;&#x62E9;&#x548C; (2) &#x901A;&#x8FC7;&#x8FD9;&#x79CD;&#x57FA;&#x56E0;&#x7F6E;&#x4E8E;&#x9AD8;&#x541E;&#x5410;&#x91CF;&#x529F;&#x80FD;&#x5C4F;&#x5E55;&#x53EF;&#x4EE5;&#x5728;&#x76F8;&#x5BF9;&#x8F83;&#x5927;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x533A;&#x57DF;&#x4E2D;&#x4F7F;&#x7528;&#x3002;&#x867D;&#x7136;&#x8FD9;&#x4ECD;&#x662F;&#x8FDB;&#x5C55;&#x4E2D;&#x7684;&#x5DE5;&#x4F5C;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x8BA4;&#x4E3A;&#x5B83;&#x6E05;&#x695A;&#x5730;&#x9610;&#x91CA;&#x4E86;&#x4EC0;&#x4E48;&#x662F;&#x6211;&#x4EEC;&#x4ECA;&#x540E;&#x5728;&#x5212;&#x5206;&#x57FA;&#x7840;&#x590D;&#x6742;&#x75BE;&#x75C5;&#x7684;&#x9057;&#x4F20;&#x53D8;&#x5F02;&#x3002;

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&#xAC8C;&#xB188; &#xAE30;&#xC220;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAC01; &#xC0AC;&#xC804;&#xC73C;&#xB85C;,&#xC774; &#xCC45;&#xC744; &#xD1B5;&#xD574; &#xC785;&#xC99D; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xD1B5;&#xACC4;&#xC801; &#xBC29;&#xBC95; &#xBCF5;&#xC7A1; &#xD55C; &#xC0C1;&#xC18D;&#xC5D0; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xAC00;&#xC124;&#xC744; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8;&#xB97C; &#xC815;&#xAE30;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xB4F1;&#xC7A5; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558;&#xB294; &#xBC29;&#xBC95;&#xC5D0;&#xB3C4; &#xBD88;&#xAD6C; &#xD558; &#xACE0; &#xBCF5;&#xC7A1; &#xD55C; &#xD615;&#xC9C8;&#xC758; &#xC720;&#xC804;&#xC5D0; &#xAC00;&#xC7A5; &#xD070; &#xB3C4;&#xC804;&#xC740; &#xB0A8;&#xC544; &#xC788;&#xB294; gene(s)&#xC758; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xBC0F; &#xBD84;&#xC790; variant(s) &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC720;&#xCD94;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD68C;&#xACC4; &#xD1B5;&#xACC4; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C;. &#xC6B0;&#xB9AC; &#xD604;&#xC7AC;&#xC758; &#xD48D;&#xACBD;&#xC744; &#xAC80;&#xD1A0; &#xD558;&#xB294; &#xC124;&#xCE58;&#xB958;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD608;&#xC555; (BP)&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC591;&#xC801; &#xD2B9;&#xC131; &#xB85C;&#xCEE4; &#xC2A4; (QTL) &#xB9E4;&#xD551; &#xBC0F; &#xAD00;&#xB828;&#xB41C; &#xACE0;&#xAE30;&#xC758; &#xC608;&#xB97C; &#xAC00;&#xC838;&#xAC00; &#xB77C;. &#xC138;&#xB828; &#xB41C; &#xB9E4;&#xD551; &#xC804;&#xD1B5;&#xC801;&#xC778; &#xC811;&#xADFC;&#xC740; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC791;&#xC740; &#xD6A8;&#xACFC; &#xAC1C;&#xBCC4; Qtls&#xC5D0; &#xC5F0;&#xACB0; &#xD558;&#xB294; &#xBD84;&#xC0B0;&#xC758; &#xC791;&#xC740; &#xBE44;&#xC728;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xBC29;&#xD574; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xAE30;&#xB2A5; &#xD654;&#xBA74; &#xADF8;&#xB300;&#xB85C; &#xB3D9;&#xBB3C;&#xC5D0; &#xB300;&#xC548;&#xC774; &#xD654;&#xD559; mutagenesis &#xB610;&#xB294; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xB97C; &#xB300;&#xC0C1;&#xC73C;&#xB85C;, &#xBC1C;&#xAD74; &#xC0AC;&#xC5C5; &#xB0A8;&#xC544; &#xC788;&#xB2E4;. Gene(s) QTL &#xCD94;&#xB860;&#xAE4C;&#xC9C0; &#xCC9C;&#xCC9C;&#xD788; &#xC9C4;&#xD589;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC81C;&#xD55C; &#xACC4;&#xC815;. &#xC6B0;&#xB9AC; &#xD6C4;&#xBCF4; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xC120;&#xD0DD; &#xC601;&#xC5ED;&#xC744; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654; &#xD558; &#xC5EC; (1) &#xBC0F; (2) &#xADF8;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xB192;&#xC740; &#xC2A4;&#xB8E8;&#xD48B; &#xAE30;&#xB2A5; &#xD654;&#xBA74;&#xC744; &#xC4F0;&#xB294; &#xD558; &#xC5EC; &#xBE44;&#xAD50;&#xC801; &#xD070; &#xAC8C;&#xB188; &#xC601;&#xC5ED;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xBC29;&#xBC95;&#xC744; &#xC81C;&#xC548; &#xD558; &#xB450; &#xADFC; &#xCE5C; &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; &#xB77C;&#xC778; &#xC0AC;&#xC774;&#xC758; &#xCC28;&#xB3D9; &#xB098;&#xD2B8;&#xB968; &#xAC10;&#xB3C4; QTL&#xC744; &#xC120;&#xD0DD; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xAC83;&#xC740; &#xC5EC;&#xC804;&#xD788; &#xC9C4;&#xD589; &#xC911;&#xC778; &#xC791;&#xD488;, &#xC6B0;&#xB9AC; &#xC0DD;&#xAC01; &#xBB34;&#xC5C7;&#xC774; &#xC6B0;&#xB9AC; &#xC55E;&#xC73C;&#xB85C; &#xBCF5;&#xC7A1; &#xD55C; &#xC9C8;&#xBCD1;&#xC758; &#xAE30;&#xCD08;&#xAC00; &#xB418;&#xB294; &#xC720;&#xC804; &#xBCC0;&#xC774; &#xBB18;&#xC0AC;&#xC5D0; &#xD48D;&#xBD80; &#xD558; &#xAC8C; &#xBCF4;&#xC5EC; &#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC9C8;&#xBCD1; &#xCC45;&#xC784;&#xC758; &#xBA54;&#xCEE4;&#xB2C8;&#xC998;&#xC744; &#xC720;&#xC804;&#xD559;&#xC5D0;&#xC11C;

With each advance in genomic technology, new statistical methods have regularly emerged to test genetic hypotheses in complex inheritance, as evidenced throughout this book. Notwithstanding the approach used, the greatest challenge in the genetics of complex traits remains the identification of the gene(s) and the molecular variant(s) accounting for a genetic inference based on statistical testing. We take the example of quantitative trait locus (QTL) mapping for blood pressure (BP) and related phenotypes in rodents to review the current landscape. Traditional approaches to refined mapping are typically hampered by the small effect and the small proportion of the variance attached to individual QTLs. The alternative of functional screens in intact animals, whether by chemical mutagenesis or gene targeting, remains a daunting undertaking. Such limitations account for the slow progress to date of inferences from QTL to gene(s). We select a QTL for differential sodium sensitivity between two mouse inbred lines to propose an approach that can be used in relatively large genomic regions (1) by optimizing the selection of candidate genes and (2) by subjecting such genes to high-throughput functional screens. While this is still work in progress, we think it abundantly illustrates what is ahead of us in delineating genetic variation that underlie complex disease.

From genetics to mechanism of disease liability.

Avec chaque avanc&eacute;e dans la technologie g&eacute;nomique, nouvelles m&eacute;thodes statistiques sont apparus r&eacute;guli&egrave;rement pour v&eacute;rifier les hypoth&egrave;ses g&eacute;n&eacute;tiques dans l&#39;h&eacute;r&eacute;dit&eacute; complexe, comme en t&eacute;moigne tout au long de ce livre. Malgr&eacute; l&#39;approche utilis&eacute;e, le plus grand d&eacute;fi dans la g&eacute;n&eacute;tique des traits complexes reste l&#39;identification des ou des g&egrave;nes et la variante mol&eacute;culaire repr&eacute;sente une inf&eacute;rence g&eacute;n&eacute;tique bas&eacute;es sur des tests statistiques. Nous prenons l&#39;exemple de la cartographie quantitative trait locus (QTL) pour la pression art&eacute;rielle (PA) et les ph&eacute;notypes associ&eacute;s chez les rongeurs de revoir le paysage actuel. Les approches traditionnelles de cartographie raffin&eacute;e sont heurtent g&eacute;n&eacute;ralement l&#39;effet petit et la faible proportion de la variance attach&eacute;e &agrave; QTL individuels. L&#39;alternative d&#39;&eacute;crans fonctionnels chez les animaux intacts, que ce soit par mutagen&egrave;se chimique ou ciblage g&eacute;n&eacute;tique, reste une entreprise ardue. Ces limitations repr&eacute;sentent la lenteur des progr&egrave;s r&eacute;alis&eacute;s &agrave; ce jour des inf&eacute;rences de QTL de g&egrave;ne (s). Nous s&eacute;lectionnons un QTL pour la sensibilit&eacute; diff&eacute;rentielle de sodium entre deux lign&eacute;es de souris consanguine de proposer une approche qui peut &ecirc;tre utilis&eacute;e dans des r&eacute;gions g&eacute;nomiques relativement importantes (1) en optimisant la s&eacute;lection des g&egrave;nes candidats et (2) en soumettant ces g&egrave;nes &agrave; haut d&eacute;bit &eacute;crans fonctionnels. C&#39;est encore en travaux, nous pensons qu&#39;elle illustre abondamment ce qui est devant nous dans la d&eacute;limitation des variations g&eacute;n&eacute;tiques qui sous-tendent la maladie complexe.

De la g&eacute;n&eacute;tique au m&eacute;canisme de la responsabilit&eacute; de la maladie.

Mit jedem Fortschritt in der genomischen Technologie entstanden neue statistische Methoden regelm&auml;&szlig;ig um genetische Hypothesen in komplexen Vererbung zu testen, wie dieses Buch belegt. Ungeachtet der Ansatz, der verwendet wird die gr&ouml;&szlig;te Herausforderung in der Genetik der komplexen Eigenschaften bleibt die Identifizierung von den Genen und die molekulare Variante(n)/, die Bilanzierung einer genetischen R&uuml;ckschluss basierend auf statistischen Tests. Wir nehmen das Beispiel von quantitative Trait Locus (QTL) Zuordnung f&uuml;r Blutdruck (BP) und damit verbundenen Ph&auml;notypen bei Nagern, die aktuelle Landschaft zu &uuml;berpr&uuml;fen. Traditionelle Ans&auml;tze zur raffinierten Zuordnung sind in der Regel durch die geringe Wirkung und der kleinen Anteil der Varianz an einzelnen QTLs angef&uuml;gt behindert. Die Alternative der funktionalen Bildschirme bei intakten Tieren bleibt chemische Mutagenese oder Gene targeting, eine gewaltige Unterfangen. Solche Beschr&auml;nkungen entfallen nur die langsamen Fortschritte der R&uuml;ckschl&uuml;sse von QTL, geh&auml;uft. Wir w&auml;hlen eine QTL f&uuml;r differenzielle Natrium Empfindlichkeit zwischen zwei Maus durch Inzucht-Linien einen Ansatz vorzuschlagen, der in relativ gro&szlig;en genomische Regionen (1) durch die Optimierung der Auswahl von Kandidatengenen und (2) indem solcher Gene auf Hochdurchsatz-funktionale Bildschirme verwendet werden k&ouml;nnen. W&auml;hrend dies noch In Arbeit ist, denken wir, dass es reichlich illustriert, was liegt vor uns in Abgrenzung genetischen Variation, die komplexe Krankheit zugrunde liegen.

Von Genetik Mechanismus der Krankheit Haftung.

Con ogni progresso nella tecnologia genomica, nuovi metodi statistici sono emerse regolarmente per verificare ipotesi genetiche in eredit&agrave; complessa, come evidenziato nel corso di questo libro. Nonostante l&#39;approccio utilizzato, la pi&ugrave; grande sfida nella genetica dei tratti complessi resta l&#39;identificazione del gene i (i) e la variante molecolare di contabilit&agrave; per un&#39;inferenza genetica basato su test statistici. Prendiamo l&#39;esempio di mappatura di quantitative trait locus (QTL) per la pressione (BP) e fenotipi correlati nei roditori a rivedere il paesaggio attuale. Tradizionali approcci alla mappatura raffinato in genere sono ostacolati dal piccolo effetto e la piccola proporzione della varianza associata al singolo QTL. L&#39;alternativa di schermi funzionali negli animali intatti, di mutagenesi chimica o gene targeting, rimane un&#39;impresa scoraggiante. Tale conto di limitazioni per la lentezza dei progressi finora di inferenze da QTL di gene (i). Selezioniamo un QTL per la sensibilit&agrave; di sodio differenziale tra le due linee inbred del mouse a proporre un approccio che pu&ograve; essere utilizzato in regioni genomiche relativamente grandi (1) ottimizzando la selezione dei geni candidati e (2) sottoponendo tali geni funzionali schermi ad alta velocit&agrave;. Mentre questo &egrave; ancora work in progress, pensiamo che abbondantemente illustra ci&ograve; che &egrave; davanti a noi nel delineare le variazioni genetiche che sono alla base di malattie complesse.

Dalla genetica al meccanismo di responsabilit&agrave; di malattia.

&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x7D71;&#x8A08;&#x624B;&#x6CD5;&#x306F;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x6280;&#x8853;&#x306E;&#x5404;&#x4E8B;&#x524D;&#x306E;&#x3053;&#x306E;&#x66F8;&#x7C4D;&#x5168;&#x4F53;&#x3067;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306A;&#x3088;&#x3046;&#x5B9A;&#x671F;&#x7684;&#x306B;&#x8907;&#x96D1;&#x306A;&#x7D99;&#x627F;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x907A;&#x4F1D;&#x7684;&#x4EEE;&#x8AAC;&#x3092;&#x30C6;&#x30B9;&#x30C8;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x306F;&#x51FA;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306B;&#x304B;&#x304B;&#x308F;&#x3089;&#x305A;&#x8907;&#x96D1;&#x306A;&#x5F62;&#x8CEA;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B66;&#x306E;&#x6700;&#x5927;&#x306E;&#x8AB2;&#x984C;&#x306E;&#x8B58;&#x5225;&#x306E;&#x307E;&#x307E;&#x3057;&#x3001;&#x7D71;&#x8A08;&#x7684;&#x30C6;&#x30B9;&#x30C8;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x7684;&#x63A8;&#x8AD6;&#x3092;&#x4F1A;&#x8A08;&#x5206;&#x5B50;&#x306E;&#x7570;&#x5F62;&#x3092;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x73FE;&#x5728;&#x306E;&#x98A8;&#x666F;&#x3092;&#x78BA;&#x8A8D;&#x3059;&#x308B;&#x91CE;&#x9F20;&#x985E;&#x8840;&#x5727; (BP) &#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x91CF;&#x7684;&#x5F62;&#x8CEA;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x5EA7; (QTL) &#x306E;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D4;&#x30F3;&#x30B0;&#x3068;&#x95A2;&#x9023;&#x5F62;&#x8CEA;&#x306E;&#x4F8B;&#x3092;&#x53D6;&#x308B;&#x3002;&#x6D17;&#x7DF4;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D4;&#x30F3;&#x30B0;&#x306B;&#x5BFE;&#x3059;&#x308B;&#x5F93;&#x6765;&#x306E;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306F;&#x3001;&#x901A;&#x5E38;&#x52B9;&#x679C;&#x304C;&#x5C0F;&#x3055;&#x3044;&#x3068;&#x500B;&#x3005; &#x306E; Qtl &#x3092;&#x6DFB;&#x4ED8;&#x306E;&#x5206;&#x6563;&#x306E;&#x5C0F;&#x3055;&#x3044;&#x6BD4;&#x7387;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x59A8;&#x3052;&#x3089;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x7121;&#x50B7;&#x52D5;&#x7269;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x753B;&#x9762;&#x306E;&#x4EE3;&#x66FF;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x5316;&#x5B66;&#x5909;&#x7570;&#x3084;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3092;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x306B;&#x3001;&#x304B;&#x3069;&#x3046;&#x304B;&#x306F;&#x975E;&#x5E38;&#x306B;&#x56F0;&#x96E3;&#x306A;&#x4F5C;&#x696D;&#x306E;&#x307E;&#x307E;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;&#x5236;&#x9650;&#x306E;&#x9045;&#x3044;&#x9032;&#x884C;&#x72B6;&#x6CC1;&#x63A8;&#x8AD6;&#x306E;&#x65E5;&#x4ED8;&#x306B; QTL &#x304B;&#x3089;&#x5B58;&#x5728;&#x3059;&#x308B;&#x30A2;&#x30AB;&#x30A6;&#x30F3;&#x30C8;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x3001;&#xFF08;1&#xFF09; &#x5019;&#x88DC;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x3092;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x3068; (2) &#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x9AD8;&#x30B9;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x30C3;&#x30C8;&#x6A5F;&#x80FD;&#x306E;&#x753B;&#x9762;&#x306B;&#x3053;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3092;&#x65BD;&#x3059;&#x3067;&#x6BD4;&#x8F03;&#x7684;&#x5927;&#x304D;&#x306A;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x9818;&#x57DF;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x624B;&#x6CD5;&#x3092;&#x63D0;&#x6848;&#x3059;&#x308B; 2 &#x3064;&#x306E;&#x8FD1;&#x4EA4;&#x7CFB;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x306E;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x9593;&#x306E;&#x5DEE;&#x52D5;&#x30CA;&#x30C8;&#x30EA;&#x30A6;&#x30E0;&#x611F;&#x5EA6;&#x306E; QTL &#x3092;&#x9078;&#x629E;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x306F;&#x307E;&#x3060;&#x9032;&#x884C;&#x4E2D;&#x306E;&#x4F5C;&#x696D;&#x3067;&#x3059;&#x304C;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x306F;&#x8C4A;&#x5BCC;&#x5148;&#x306B;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x304C;&#x6839;&#x5E95;&#x306B;&#x3042;&#x308B;&#x8907;&#x96D1;&#x306A;&#x75C5;&#x6C17;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x7684;&#x5909;&#x7570;&#x306E;&#x63CF;&#x5199;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3060;&#x3068;&#x601D;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x907A;&#x4F1D;&#x5B66;&#x304B;&#x3089;&#x75C5;&#x6C17;&#x306E;&#x8CAC;&#x4EFB;&#x306E;&#x30E1;&#x30AB;&#x30CB;&#x30BA;&#x30E0;&#x3002;

Con cada avance en tecnolog&iacute;a gen&oacute;mica, nuevos m&eacute;todos estad&iacute;sticos regularmente han surgido para probar hip&oacute;tesis gen&eacute;ticas en la herencia compleja, como lo demuestran a lo largo de este libro. No obstante el enfoque utilizado, el mayor desaf&iacute;o en la gen&eacute;tica de rasgos complejos sigue siendo la identificaci&oacute;n de los genes y las variantes moleculares representan una inferencia gen&eacute;tica basan en pruebas estad&iacute;sticas. Tomamos el ejemplo de asignaci&oacute;n de lugar geom&eacute;trico (QTL) de car&aacute;cter cuantitativo para la presi&oacute;n arterial (PA) y fenotipos relacionados en roedores para revisar el panorama actual. Los enfoques tradicionales para asignaci&oacute;n de refinado t&iacute;picamente se ven obstaculizados por el efecto peque&ntilde;o y la peque&ntilde;a proporci&oacute;n de la varianza atada QTLs individuales. La alternativa de pantallas funcionales en animales intactos, ya sea mediante mutag&eacute;nesis qu&iacute;mica o gene targeting, sigue siendo una tarea desalentadora. Tales limitaciones representan el lento progreso hasta la fecha de inferencias de QTL para genes. Seleccionamos un QTL para sensibilidad de sodio diferencial entre dos l&iacute;neas endog&aacute;mica de rat&oacute;n para proponer un enfoque que puede ser utilizado en regiones gen&oacute;micas relativamente grandes (1) mediante la optimizaci&oacute;n de la selecci&oacute;n de genes candidatos y (2) sometiendo dichos genes a pantallas funcionales de alto rendimiento. Mientras que esto todav&iacute;a est&aacute; en proceso, pensamos abundantemente ilustra lo que est&aacute; delante de nosotros en delinear una variaci&oacute;n gen&eacute;tica que subyacen la enfermedad compleja.

De la gen&eacute;tica al mecanismo de la responsabilidad de la enfermedad.

&#x5F00;&#x59CB;&#x6BCF;&#x65E5;&#x5438;&#x70DF;&#x5728;&#x5E7C;&#x5E74;&#x4EBA;&#x957F;&#x671F;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x6210;&#x763E;&#x7684;&#x5371;&#x9669;&#x66F4;&#x5927;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x7684;&#x70DF;&#x78B1;&#x578B;&#x4E59;&#x9170;&#x80C6;&#x78B1;&#x53D7;&#x4F53; &#xFF08;nAChR&#xFF09; &#x9057;&#x4F20;&#x53D8;&#x5F02;&#x548C;&#x8BC4;&#x4F30;&#xFF0C;&#x5E76;&#x5728;&#x6210;&#x5E74;&#x540E;&#x7684;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x4F9D;&#x8D56;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x5173;&#x8054;&#x5C06;&#x5438;&#x70DF;&#x8005;&#x5982;&#x5728;&#x9752;&#x6625;&#x671F;&#x5F00;&#x59CB;&#x6BCF;&#x5929;&#x66B4;&#x9732;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x66F4;&#x5F3A;&#x7684;&#x5047;&#x8BBE;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x6BD4;&#x8F83;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x6210;&#x763E;&#x6D4B;&#x5B9A;&#x6CD5;&#x683C;&#x65AF;&#x7279;&#x4F26;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x7684;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x4F9D;&#x8D56;&#x5728;&#x4E09;&#x4E2A;&#x7EC4;&#x7FA4;&#x7684;&#x957F;&#x671F;&#x5438;&#x70DF;&#x8005;&#x62DB;&#x52DF;&#x5728;&#x72B9;&#x4ED6;&#x5DDE;&#xFF0C;&#x5A01;&#x65AF;&#x5EB7;&#x661F;&#x5DDE;&#x548C;&#x795E;&#x7ECF;&#x5143; nAChR &#x4E9A;&#x57FA;&#x57FA;&#x56E0;&#x7531; NHLBI &#x80BA;&#x5065;&#x5EB7;&#x7814;&#x7A76;&#xFF0C;&#x4F7F;&#x7528;&#x5019;&#x9009;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3002;&#x6B64;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x9762;&#x677F;&#x5305;&#x62EC;&#x5E38;&#x89C1;&#x7F16;&#x7801;&#x53D8;&#x5F02;&#x548C;&#x5355;&#x500D;&#x578B;&#x5728;&#x516B;&#x4E2A; alpha &#x548C;&#x4E09;&#x4E2A;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x7248;&#x4E2D;&#x68C0;&#x6D4B;&#x5230; nAChR &#x4E9A;&#x57FA;&#x57FA;&#x56E0;&#x5728;&#x6B27;&#x6D32;&#x7684;&#x7F8E;&#x56FD;&#x4EBA;&#x53E3;&#x4E2D;&#x627E;&#x5230;&#x3002;&#x5BA1;&#x67E5;&#x7684; 2,827 &#x957F;&#x671F;&#x5438;&#x70DF;&#x8005;&#xFF0C;&#x5E38;&#x89C1;&#x7684;&#x6613;&#x611F;&#x6027;&#x548C;&#x4FDD;&#x62A4;&#x6027;&#x5355;&#x4F53; CHRNA5-A3-B4 &#x8F68;&#x8FF9;&#x5728;&#x88AB;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x7684;&#x4F9D;&#x8D56;&#x7A0B;&#x5EA6;&#x4E0E;&#x76F8;&#x5173;&#x8054; (p = 2.0x10(-5) &#xFF1B; &#x8D54;&#x7387;&#x6BD4; = 1.82 &#xFF1B; 95%&#x7684;&#x7F6E;&#x4FE1;&#x533A;&#x95F4; 1.39-2.39&#xFF09; &#x5F00;&#x59CB;&#x4E4B;&#x65F6;&#x6216;&#x4E4B;&#x524D;&#x5341;&#x516D;&#x5C81;&#xFF0C;&#x6BCF;&#x65E5;&#x5438;&#x70DF;&#x7684;&#x79D1;&#x76EE;&#x6210;&#x4EBA;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x4F9D;&#x8D56;&#x8F83;&#x4E25;&#x91CD;&#x7684;&#x4F1A;&#x5BFC;&#x81F4;&#x7684;&#x66DD;&#x5149;&#x65F6;&#x95F4;&#x3002;&#x4FDD;&#x62A4; diplotype &#x9891;&#x7387;&#x4E0E;&#x6613;&#x611F;&#x6027;&#x7684;&#x5173;&#x7CFB;&#x53D1;&#x751F;&#x4E86;&#x91CD;&#x5927;&#x53D8;&#x5316; (AA &#x4E0E; BC = 17%&#xFF0C;&#x4E0E; CC AA = 27%) &#x4E2D;&#x7684;&#x7EC4;&#xFF0C;&#x5F00;&#x59CB;&#x5438;&#x70DF;&#x7684;&#x5E74;&#x9F84; 16&#xFF0C;&#x88AB;&#x53D1;&#x73B0;&#x3002;&#x6BCF;&#x5929;&#x5F00;&#x59CB;&#x540E; 16 &#x5C81;&#x7684;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x4F7F;&#x7528;&#x7684;&#x79D1;&#x76EE;&#x4E0D;&#x8BF4;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x9057;&#x4F20;&#x6548;&#x5E94;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x7ED3;&#x679C;&#x5EFA;&#x7ACB;&#x65E9;&#x671F;&#x66B4;&#x9732;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x3001; &#x5355;&#x500D;&#x578B; CHRNA5-A3-B4&#xFF0C;&#x5171;&#x540C;&#x548C;&#x6210;&#x4EBA;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x6210;&#x763E;&#x7684;&#x6B27;&#x6D32;&#x8D77;&#x6E90;&#x7684;&#x4E09;&#x4E2A;&#x72EC;&#x7ACB;&#x7FA4;&#x4F53;&#x4E4B;&#x95F4;&#x5F3A;&#x6709;&#x529B;&#x7684;&#x673A;&#x68B0;&#x8054;&#x7CFB;&#x3002;&#x5E74;&#x9F84;&#x4F9D;&#x8D56;&#x6613;&#x611F;&#x6027;&#x5355;&#x500D;&#x578B;&#x9274;&#x5B9A;&#x52A0;&#x5F3A;&#x4E86;&#x9632;&#x6B62;&#x65E9;&#x671F;&#x63A5;&#x89E6;&#x70DF;&#x8349;&#x901A;&#x8FC7;&#x516C;&#x5171;&#x536B;&#x751F;&#x653F;&#x7B56;&#x7684;&#x91CD;&#x8981;&#x6027;&#x3002;

&#x5019;&#x9009;&#x57FA;&#x56E0;&#x65B9;&#x6CD5;&#x6807;&#x8BC6; CHRNA5-A3-B4 &#x533A;&#x57DF;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x5E74;&#x9F84;&#x4F9D;&#x8D56;&#x5C3C;&#x53E4;&#x4E01;&#x6210;&#x763E;&#x7684;&#x5371;&#x9669;&#x56E0;&#x7D20;&#x3002;

People who begin daily smoking at an early age are at greater risk of long-term nicotine addiction. We tested the hypothesis that associations between nicotinic acetylcholine receptor (nAChR) genetic variants and nicotine dependence assessed in adulthood will be stronger among smokers who began daily nicotine exposure during adolescence. We compared nicotine addiction-measured by the Fagerstrom Test of Nicotine Dependence-in three cohorts of long-term smokers recruited in Utah, Wisconsin, and by the NHLBI Lung Health Study, using a candidate-gene approach with the neuronal nAChR subunit genes. This SNP panel included common coding variants and haplotypes detected in eight alpha and three beta nAChR subunit genes found in European American populations. In the 2,827 long-term smokers examined, common susceptibility and protective haplotypes at the CHRNA5-A3-B4 locus were associated with nicotine dependence severity (p = 2.0x10(-5); odds ratio = 1.82; 95% confidence interval 1.39-2.39) in subjects who began daily smoking at or before the age of 16, an exposure period that results in a more severe form of adult nicotine dependence. A substantial shift in susceptibility versus protective diplotype frequency (AA versus BC = 17%, AA versus CC = 27%) was observed in the group that began smoking by age 16. This genetic effect was not observed in subjects who began daily nicotine use after the age of 16. These results establish a strong mechanistic link among early nicotine exposure, common CHRNA5-A3-B4 haplotypes, and adult nicotine addiction in three independent populations of European origins. The identification of an age-dependent susceptibility haplotype reinforces the importance of preventing early exposure to tobacco through public health policies.

A candidate gene approach identifies the CHRNA5-A3-B4 region as a risk factor for age-dependent nicotine addiction.

Les personnes qui commencent &agrave; fumer quotidiennement &agrave; un jeune &acirc;ge sont plus &agrave; risque de d&eacute;pendance &agrave; la nicotine &agrave; long terme. Nous avons test&eacute; l&#39;hypoth&egrave;se que les associations entre les variantes g&eacute;n&eacute;tiques de nicotinic acetylcholine receptor (CNCDH) et de la d&eacute;pendance &agrave; la nicotine &eacute;valu&eacute;s &agrave; l&#39;&acirc;ge adulte sera plus fortes chez les fumeurs qui ont commenc&eacute; par jour exposition &agrave; la nicotine pendant l&#39;adolescence. Nous avons compar&eacute; la nicotine addiction-mesur&eacute;e par le Test de Fagerstrom de Nicotine, d&eacute;pendance-dans trois cohortes des fumeurs &agrave; long terme recrut&eacute;s dans l&#39;Utah, dans le Wisconsin et par le NHLBI Lung Health Study, utilisant une approche g&egrave;ne candidat avec les g&egrave;nes de sous-unit&eacute; de la CNCDH neuronale. Ce panneau SNP inclus variantes de codage courantes et haplotypes d&eacute;tect&eacute;s dans huit alpha et b&ecirc;ta trois g&egrave;nes de la sous-unit&eacute; CNCDH trouv&eacute;es dans les populations europ&eacute;ennes de l&#39;Am&eacute;rique. Les fumeurs &agrave; long terme 2 827 examin&eacute;s, une sensibilit&eacute; commune et haplotypes protectrice au locus CHRNA5-A3-B4 &eacute;taient associ&eacute;s avec la s&eacute;v&eacute;rit&eacute; de la d&eacute;pendance de la nicotine (p = 2.0x10(-5) ; rapport de cotes = 1,82 ; 95 % intervalle de confiance &agrave; 1,39-2,39) chez les sujets qui ont commenc&eacute; &agrave; fumer quotidiennement ou avant l&#39;&acirc;ge de 16 ans, une p&eacute;riode d&#39;exposition qui r&eacute;sulte en une forme plus s&eacute;v&egrave;re de la d&eacute;pendance &agrave; la nicotine adulte. Un changement substantiel dans la susceptibilit&eacute; en fonction de la fr&eacute;quence de protection diplotype (AA contre BC = 17 %, AA contre CC = 27 %) a &eacute;t&eacute; observ&eacute;e dans le groupe qui ont commenc&eacute; &agrave; fumer par l&#39;&acirc;ge de 16 ans. Cet effet g&eacute;n&eacute;tique n&#39;a pas &eacute;t&eacute; observ&eacute; chez les sujets qui commenc&egrave;rent tous les jours la nicotine utilisation apr&egrave;s l&#39;&acirc;ge de 16 ans. Ces r&eacute;sultats &eacute;tablissent un fort lien m&eacute;caniste entre exposition pr&eacute;coce &agrave; la nicotine, les haplotypes communs de CHRNA5-A3-B4 et d&eacute;pendance &agrave; la nicotine adultes dans trois populations ind&eacute;pendantes d&#39;origine europ&eacute;enne. L&#39;identification d&#39;un haplotype de susceptibilit&eacute; de la fonction de l&#39;&acirc;ge renforce l&#39;importance de pr&eacute;venir une exposition pr&eacute;coce &agrave; tabac par le biais de politiques de sant&eacute; publique.

Une approche de g&egrave;ne candidat identifie la r&eacute;gion CHRNA5-A3-B4 comme un facteur de risque de d&eacute;pendance &agrave; la nicotine selon l&#39;&acirc;ge.

Menschen, die t&auml;glich Rauchen schon fr&uuml;h beginnen sind st&auml;rker gef&auml;hrdet der langfristigen Nikotinabh&auml;ngigkeit. Wir testeten die Hypothese, dass Zuordnungen zwischen nikotinische Acetylcholin-Rezeptor (nAChR) genetische Varianten und Tabakabh&auml;ngigkeit beurteilt im Erwachsenenalter unter den Rauchern st&auml;rker sein werden, die t&auml;glich Nikotin-Exposition w&auml;hrend der Pubert&auml;t begann. Wir verglichen die Nikotin-sucht-gemessen an den Fagerstrom Test der Nikotin-Abh&auml;ngigkeit-in drei Kohorten der langfristige Raucher in Utah rekrutiert, Wisconsin, und von der NHLBI Lunge Gesundheit Studie unter Verwendung eines Kandidaten-gen-Ansatzes mit den Genen des neuronalen nAChR-Untereinheit. Dieses SNP-Panel enthalten gemeinsame Codierung Varianten und Haplotypen in acht Alpha und Beta drei nAChR Untereinheit Gene gefunden in europ&auml;ischen und amerikanischen Bev&ouml;lkerung erkannt. Bei der 2.827 langfristigen Rauchern untersucht, Gemeinsame Veranlagung und sch&uuml;tzende Haplotypen am CHRNA5-A3-B4-Locus Nikotin-Abh&auml;ngigkeit-Schweregrad zugeordnet wurden (p = 2.0x10(-5); Quotenverh&auml;ltnis = 1,82; 95 % Konfidenzintervall 1.39-2,39) bei Personen, die t&auml;glich Rauchen am oder vor dem Alter von 16 Jahren begann einer Einwirkungszeit, die Ergebnisse in eine schwerere Form der Erwachsenen Tabakabh&auml;ngigkeit. Eine erhebliche Verschiebung der Anf&auml;lligkeit gegen&uuml;ber sch&uuml;tzende Diplotype Frequenz (AA gegen BC = 17 %, AA und CC = 27 %) wurde in der Gruppe, das Rauchen im Alter von 16 begann beobachtet. Dieser genetischen Effekt wurde nicht in F&auml;chern beobachtet, die t&auml;glich Nikotin Verwendung nach 16 Jahren begann. Diese Ergebnisse stellen eine starke mechanistische Verbindung zwischen fr&uuml;hen Nikotin-Exposition, gemeinsame CHRNA5-A3-B4-Haplotypen und Erwachsenen Nikotinabh&auml;ngigkeit in drei unabh&auml;ngige Populationen der Europ&auml;ischen Urspr&uuml;ngen. Die Identifizierung der eine altersbedingt Anf&auml;lligkeit-Haplotyp verst&auml;rkt die Bedeutung der fr&uuml;hen Exposition gegen&uuml;ber Tabak durch &ouml;ffentliche Gesundheitspolitik zu verhindern.

Ein Kandidat Gen Ansatz bezeichnet die CHRNA5-A3-B4-Region als Risikofaktor f&uuml;r altersbedingt Nikotinabh&auml;ngigkeit.

Le persone che iniziano a fumare ogni giorno in et&agrave; precoce sono a maggiore rischio di dipendenza da nicotina a lungo termine. Abbiamo testato l&#39;ipotesi che le associazioni tra varianti genetiche nicotinici acetilcolina recettore (nAChR) e la dipendenza dalla nicotina, valutata in et&agrave; adulta sar&agrave; pi&ugrave; forte tra i fumatori che ha iniziato ogni giorno l&#39;esposizione nicotina durante l&#39;adolescenza. Abbiamo confrontato la nicotina dipendenza-misurato tramite il Test di Fagerstrom di nicotina dipendenza in tre coorti dei fumatori a lungo termine assunti in Utah, Wisconsin e dallo studio della salute del polmone NHLBI, utilizzando un approccio del gene candidato con i geni di subunit&agrave; nAChR neuronali. Questo pannello SNP incluse varianti comuni di codificante e aplotipi rilevato in otto alfa e beta tre geni subunit&agrave; nAChR trovati nelle popolazioni europee e americane. In 2.827 fumatori a lungo termine esaminati, suscettibilit&agrave; comune e protettivi aplotipi presso il locus CHRNA5-A3-B4 sono stati associati con severit&agrave; di dipendenza dalla nicotina (p = 2.0x10(-5); odds ratio = 1,82; 95% intervallo di confidenza 1,39-2,39) in soggetti che hanno iniziato a fumare ogni giorno a o prima dell&#39;et&agrave; di 16 anni, un periodo di esposizione che si traduce in una forma pi&ugrave; grave della dipendenza da nicotina adulto. Un cambiamento sostanza nella suscettibilit&agrave; versus protettivo diplotype frequenza (AA contro BC = 17%, AA versus CC = 27%) &egrave; stata osservata nel gruppo che ha cominciato a fumare dall&#39;et&agrave; di 16 anni. Questo effetto genetico non &egrave; stato osservato in soggetti che iniziarono ogni giorno uso di nicotina dopo l&#39;et&agrave; di 16. Questi risultati stabiliscono un forte legame meccanicistico tra esposizione precoce di nicotina, comuni aplotipi CHRNA5-A3-B4 e dipendenza da nicotina adulto in tre popolazioni indipendenti di origini europee. L&#39;identificazione di un aplotipo et&agrave;-dipendente suscettibilit&agrave; rafforza l&#39;importanza della prevenzione precoce esposizione al tabacco attraverso politiche di salute pubblica.

Un approccio del gene candidato identifica la regione CHRNA5-A3-B4 come un fattore di rischio per la dipendenza da nicotina in et&agrave;-dipendente.

&#x65E9;&#x3044;&#x5E74;&#x9F62;&#x3067;&#x6BCE;&#x65E5;&#x55AB;&#x7159;&#x3092;&#x59CB;&#x3081;&#x308B;&#x4EBA;&#x306E;&#x9577;&#x671F;&#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x4E2D;&#x6BD2;&#x306E;&#x30EA;&#x30B9;&#x30AF;&#x304C;&#x9AD8;&#x304F;&#x306A;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x6027;&#x30A2;&#x30BB;&#x30C1;&#x30EB;&#x30B3;&#x30EA;&#x30F3;&#x53D7;&#x5BB9;&#x4F53; &#xFF08;nAChR&#xFF09; &#x907A;&#x4F1D;&#x7684;&#x5909;&#x7570;&#x3068;&#x6210;&#x4EBA;&#x671F;&#x306B;&#x67FB;&#x5B9A;&#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x4F9D;&#x5B58;&#x3068;&#x306E;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x304C;&#x6BCE;&#x65E5;&#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x66DD;&#x9732;&#x9752;&#x5E74;&#x671F;&#x306B;&#x59CB;&#x307E;&#x3063;&#x305F;&#x55AB;&#x7159;&#x8005;&#x306E;&#x9593;&#x3067;&#x3088;&#x308A;&#x5F37;&#x3044;&#x3060;&#x308D;&#x3046;&#x3053;&#x3068;&#x4EEE;&#x8AAC;&#x3092;&#x30C6;&#x30B9;&#x30C8;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x4E2D;&#x6BD2;&#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x4F9D;&#x5B58;&#x306B; 3 &#x3064;&#x306E;&#x30B3;&#x30DB;&#x30FC;&#x30C8;&#x306E;&#x9577;&#x671F;&#x55AB;&#x7159;&#x8005;&#x306E;&#x52DF;&#x96C6;&#x30E6;&#x30BF;&#x5DDE;&#x306E; Fagerstrom &#x8A66;&#x9A13;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x306B;&#x6BD4;&#x3079;&#x3066;&#x30A6;&#x30A3;&#x30B9;&#x30B3;&#x30F3;&#x30B7;&#x30F3;&#x5DDE;&#x3068; NHLBI &#x80BA;&#x5065;&#x5EB7;&#x306E;&#x8ABF;&#x67FB;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x795E;&#x7D4C; nAChR &#x30B5;&#x30D6;&#x30E6;&#x30CB;&#x30C3;&#x30C8;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x5019;&#x88DC;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3002;&#x3053;&#x306E; SNP &#x30D1;&#x30CD;&#x30EB;&#x306B;&#x306F;&#x4E00;&#x822C;&#x7684;&#x306A;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C7;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x4E9C;&#x7A2E;&#x304C;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x3066;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30CF;&#x30D7;&#x30ED;&#x30BF;&#x30A4;&#x30D7; 8 &#x30A2;&#x30EB;&#x30D5;&#x30A1;&#x3068; 3 &#x3064;&#x306E;&#x30D9;&#x30FC;&#x30BF;&#x7248;&#x3067;&#x691C;&#x51FA;&#x3055;&#x308C;&#x305F; nAChR &#x30B5;&#x30D6;&#x30E6;&#x30CB;&#x30C3;&#x30C8;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x30E8;&#x30FC;&#x30ED;&#x30C3;&#x30D1;&#x306E;&#x30A2;&#x30E1;&#x30EA;&#x30AB;&#x4EBA;&#x304C;&#x898B;&#x3064;&#x304B;&#x308A;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x691C;&#x8A0E; 2,827 &#x9577;&#x671F;&#x55AB;&#x7159;&#x306E;&#x4E00;&#x822C;&#x7684;&#x306A;&#x611F;&#x53D7;&#x6027;&#x3068;&#x4FDD;&#x8B77;&#x306E;&#x30CF;&#x30D7;&#x30ED;&#x30BF;&#x30A4;&#x30D7; CHRNA5 A3 B4 &#x5EA7;&#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x4F9D;&#x5B58;&#x6027;&#x91CD;&#x75C7;&#x5EA6;&#x3068;&#x95A2;&#x9023;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x305F; (p = 2.0x10(-5); &#x30AA;&#x30C3;&#x30BA;&#x6BD4; = 1.82; 95% &#x4FE1;&#x983C;&#x533A;&#x9593; 1.39-2.39) &#x6BCE;&#x65E5;&#x55AB;&#x7159;&#x304B; 16 &#x6B73;&#x524D;&#x306B;&#x3001;&#x3092;&#x59CB;&#x3081;&#x305F;&#x79D1;&#x76EE;&#x3067;&#x30A2;&#x30C0;&#x30EB;&#x30C8; &#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x4F9D;&#x5B58;&#x306E;&#x3088;&#x308A;&#x6DF1;&#x523B;&#x306A;&#x5F62;&#x3067;&#x7D50;&#x679C;&#x304C;&#x66B4;&#x9732;&#x671F;&#x9593;&#x3002;&#x4FDD;&#x8B77; diplotype &#x5468;&#x6CE2;&#x6570;&#x5BFE;&#x611F;&#x53D7;&#x6027;&#x306E;&#x5B9F;&#x8CEA;&#x7684;&#x306A;&#x30B7;&#x30D5;&#x30C8; (AA &#x7D00;&#x5143;&#x524D;&#x5BFE; 17 &#xFF05;&#x3001;AA &#x5BFE; CC = = 27%) &#x306F; 16 &#x6B73;&#x306E;&#x55AB;&#x7159;&#x3092;&#x59CB;&#x3081;&#x305F;&#x30B0;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x3067;&#x89B3;&#x5BDF;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x6BCE;&#x65E5;&#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x4F7F;&#x7528; 16 &#x6B73;&#x306E;&#x5F8C;&#x3092;&#x59CB;&#x3081;&#x305F;&#x79D1;&#x76EE;&#x3067;&#x3053;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x7684;&#x52B9;&#x679C;&#x306F;&#x89B3;&#x5BDF;&#x3055;&#x308C;&#x306A;&#x304B;&#x3063;&#x305F;.&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;&#x304B;&#x3089;&#x521D;&#x671F;&#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x66DD;&#x9732;&#x3001;&#x5171;&#x901A; CHRNA5 A3 B4 &#x30CF;&#x30D7;&#x30ED;&#x30BF;&#x30A4;&#x30D7;&#x3068;&#x30A2;&#x30C0;&#x30EB;&#x30C8; &#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x4E2D;&#x6BD2;&#x30E8;&#x30FC;&#x30ED;&#x30C3;&#x30D1;&#x8D77;&#x6E90;&#x306E; 3 &#x3064;&#x306E;&#x72EC;&#x7ACB;&#x3057;&#x305F;&#x96C6;&#x56E3;&#x306E;&#x9593;&#x3067;&#x5F37;&#x529B;&#x306A;&#x6A5F;&#x68B0;&#x7684;&#x306A;&#x30EA;&#x30F3;&#x30AF;&#x3092;&#x78BA;&#x7ACB;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5E74;&#x9F62;&#x4F9D;&#x5B58;&#x578B;&#x611F;&#x53D7;&#x6027;&#x30CF;&#x30D7;&#x30ED;&#x30BF;&#x30A4;&#x30D7;&#x306E;&#x540C;&#x5B9A;&#x306F;&#x3001;&#x516C;&#x8846;&#x885B;&#x751F;&#x653F;&#x7B56;&#x3092;&#x901A;&#x3058;&#x3066;&#x30BF;&#x30D0;&#x30B3;&#x3078;&#x306E;&#x65E9;&#x671F;&#x66B4;&#x9732;&#x3092;&#x9632;&#x6B62;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306E;&#x91CD;&#x8981;&#x6027;&#x3092;&#x5F37;&#x5316;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x5019;&#x88DC;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306F;&#x5E74;&#x9F62;&#x4F9D;&#x5B58;&#x6027;&#x30CB;&#x30B3;&#x30C1;&#x30F3;&#x4E2D;&#x6BD2;&#x306E;&#x5371;&#x967A;&#x56E0;&#x5B50;&#x3068;&#x3057;&#x3066; CHRNA5 A3 B4 &#x5730;&#x57DF;&#x3092;&#x8B58;&#x5225;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#xC5B4;&#xB9B0; &#xB098;&#xC774;&#xC5D0; &#xB9E4;&#xC77C; &#xD761;&#xC5F0;&#xC744; &#xC2DC;&#xC791; &#xD558;&#xB294; &#xC0AC;&#xB78C;&#xB4E4;&#xC774; &#xC7A5;&#xAE30; &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xC911;&#xB3C5;&#xC758; &#xB354; &#xD070; &#xC704;&#xD5D8;&#xC5D0; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xAC00;&#xC124; nicotinic &#xC544; &#xC138; &#xD2F8; &#xCF5C;&#xB9B0; &#xC218;&#xC6A9; &#xCCB4; (nAChR) &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xBCC0;&#xD615; &#xBC0F; &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xC758;&#xC874;&#xB3C4; &#xD3C9;&#xAC00; &#xC131;&#xC778; &#xAE30;&#xC5D0; &#xAC04; &#xC5F0;&#xACB0; &#xCCAD;&#xC18C;&#xB144; &#xAE30; &#xB3D9;&#xC548; &#xB9E4;&#xC77C; &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xB178;&#xCD9C; &#xC2DC;&#xC791; &#xD761;&#xC5F0; &#xC790; &#xAC00;&#xC6B4;&#xB370; &#xB354; &#xAC15;&#xD560; &#xAC83;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xC911;&#xB3C5; &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xC720;&#xD0C0;, &#xC7A5;&#xAE30; &#xD761;&#xC5F0; &#xC790;&#xC758; &#xC758;&#xC874;&#xB3C4;&#xC5D0; &#xC138; &#xB3D9;&#xB8CC; &#xBAA8;&#xC9D1;&#xC758; Fagerstrom &#xAC80;&#xC0AC;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xCE21;&#xC815;&#xC5D0; &#xBE44;&#xD574; &#xC704;&#xC2A4;&#xCF58;&#xC2E0;, NHLBI &#xD3D0; &#xAC74;&#xAC15; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC2E0;&#xACBD; nAChR &#xC18C; &#xB2E8;&#xC704; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC640; &#xD6C4;&#xBCF4; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC811;&#xADFC;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xACE0; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; SNP &#xD328;&#xB110; &#xD3EC;&#xD568; &#xB41C; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC778; &#xCF54;&#xB529; &#xBCC0;&#xC885; &#xCEE4;&#xC9C0;&#xACE0; haplotypes 8 &#xC54C;&#xD30C;&#xC640; &#xBCA0;&#xD0C0; 3&#xC5D0;&#xC11C; nAChR &#xC18C; &#xB2E8;&#xC704; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC720;&#xB7FD; &#xBBF8;&#xAD6D; &#xC778;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBC1C;&#xACAC;. 2827 &#xC7A5;&#xAE30; &#xD761;&#xC5F0; &#xC790; &#xAC80;&#xC0AC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC778; &#xBBFC;&#xAC10;&#xC131;&#xACFC; CHRNA5-A3-B4 &#xB85C;&#xCEE4; &#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBCF4;&#xD638; haplotypes &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xC758;&#xC874;&#xB3C4; &#xC2EC;&#xAC01;&#xB3C4;&#xC640; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; (p = 2.0x10(-5); &#xC2B9;&#xB960; &#xBE44;&#xC728; = 1.82; 95% &#xC2E0;&#xB8B0; &#xAD6C;&#xAC04; 1.39-2.39) &#xC77C;&#xC77C; &#xD761;&#xC5F0; &#xB610;&#xB294; 16 &#xC138; &#xC774;&#xC804;&#xC5D0; &#xC2DC;&#xC791; &#xD558;&#xB294; &#xC8FC;&#xC81C;&#xC5D0; &#xC131;&#xC778; &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xC758;&#xC874;&#xC758; &#xB354; &#xC2EC;&#xAC01;&#xD55C; &#xD615;&#xD0DC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBC1C;&#xC0DD; &#xD558;&#xB294; &#xB178;&#xCD9C; &#xAE30;&#xAC04;. &#xBBFC;&#xAC10;&#xC131; &#xBCF4;&#xD638; diplotype &#xC8FC;&#xD30C;&#xC218; &#xB300;&#xC5D0; &#xC0C1;&#xB2F9;&#xD55C; &#xBCC0;&#xD654; (&#xAE30;&#xC6D0;&#xC804; &#xB300; &#xAE08;&#xC8FC; 17%, CC &#xB300; AA = = 27%) 16 &#xC138;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xD761;&#xC5F0;&#xC744; &#xC2DC;&#xC791; &#xADF8;&#xB8F9;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAD00;&#xCC30; &#xB418;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xC720;&#xC804; &#xD6A8;&#xACFC; &#xD558;&#xC9C0; &#xB9E4;&#xC77C; 16 &#xC138; &#xD6C4; &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC744; &#xC2DC;&#xC791; &#xD558;&#xB294; &#xACFC;&#xBAA9;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAD00;&#xCC30; &#xB418;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xACB0;&#xACFC; &#xCD08;&#xAE30; &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xB178;&#xCD9C;, &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC778; CHRNA5-A3-B4 haplotypes &#xC720;&#xB7FD; &#xAE30;&#xC6D0;&#xC758; &#xC138; &#xAC00;&#xC9C0; &#xB3C5;&#xB9BD;&#xC801;&#xC778; &#xC778;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xC788;&#xB294; &#xC131;&#xC778; &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xC911;&#xB3C5; &#xC911;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAC15;&#xD55C; &#xAE30;&#xACC4; &#xB9C1;&#xD06C;&#xB97C; &#xC124;&#xC815;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5F0;&#xB839;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xBBFC;&#xAC10;&#xC131; haplotype&#xC758; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xBCF4;&#xAC74; &#xC815;&#xCC45;&#xC744; &#xD1B5;&#xD574; &#xB2F4;&#xBC30;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xCD08;&#xAE30; &#xB178;&#xCD9C;&#xC744; &#xBC29;&#xC9C0;&#xC758; &#xC911;&#xC694;&#xC131;&#xC744; &#xAC15;&#xD654;.

&#xD6C4;&#xBCF4; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC811;&#xADFC;&#xC744; &#xC5F0;&#xB839;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xB2C8;&#xCF54;&#xD2F4; &#xC911;&#xB3C5;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC704;&#xD5D8; &#xC694;&#xC778;&#xC73C;&#xB85C; b 4 CHRNA5-A3 &#xC9C0;&#xC5ED;&#xC744; &#xC2DD;&#xBCC4;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Personas que empiezan a fumar diariamente a una edad temprana est&aacute;n en mayor riesgo de adicci&oacute;n a la nicotina a largo plazo. Probamos la hip&oacute;tesis que las asociaciones entre variantes gen&eacute;ticas del receptor (nAChR) nicot&iacute;nicos de la acetilcolina y dependencia de la nicotina en la edad adulta ser&aacute; m&aacute;s fuertes entre los fumadores que comenzaron d&iacute;a exposici&oacute;n de nicotina durante la adolescencia. Comparamos la nicotina adicci&oacute;n-medido por el Test de Fagerstrom de nicotina dependencia-en tres cohortes de los fumadores a largo plazo reclutados en Utah, Wisconsin y por el estudio de salud de pulm&oacute;n NHLBI, usando un acercamiento de genes candidatos con los genes de la subunidad de nAChR neuronal. Este panel SNP incluye variantes de codificaci&oacute;n comunes y haplotipos detectaron en ocho alfa y beta de tres genes de la subunidad del nAChR encontrados en poblaciones europeas americanas. En los fumadores a largo plazo 2.827 examinados, susceptibilidad com&uacute;n y haplotipos protectora en el locus CHRNA5-A3-B4 se asociaron con la severidad de la dependencia de nicotina (p = 2.0x10(-5); odds-ratio = 1.82; 95% intervalo de confianza 1.39-2,39) en sujetos que comenzaron a fumar diario en o antes de la edad de 16, un per&iacute;odo de exposici&oacute;n que resulta en una forma m&aacute;s severa de la dependencia de la nicotina para adultos. Un cambio sustancial en la susceptibilidad frente a frecuencia de protecci&oacute;n diplotipo (AA versus BC = 17%, AA versus CC = 27%) se observ&oacute; en el grupo que comenz&oacute; a fumar por 16 a&ntilde;os. Este efecto gen&eacute;tico no se observ&oacute; en los sujetos que comenzaron diariamente uso de nicotina despu&eacute;s de 16 a&ntilde;os. Estos resultados establecen un fuerte v&iacute;nculo mec&aacute;nico entre la exposici&oacute;n temprana de la nicotina, com&uacute;n CHRNA5-A3-B4 haplotipos y adicci&oacute;n a la nicotina para adultos en tres poblaciones independientes de origen europeo. La identificaci&oacute;n de un haplotipo edad-dependiente susceptibilidad refuerza la importancia de prevenir la exposici&oacute;n temprana al tabaco a trav&eacute;s de pol&iacute;ticas de salud p&uacute;blica.

Un enfoque de gen candidato identifica la regi&oacute;n CHRNA5-A3-B4 como factor de riesgo de la adicci&oacute;n a la nicotina depende de la edad.

&#x5206;&#x5B50;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x3002;&#x7FFB;&#x8BD1;&#x8D70;&#x5411;&#x5168;&#x7403;&#x3002;

Molecular biology. Translation goes global.

Biologie mol&eacute;culaire. Traduction se mondialise.

Molekularbiologie. &Uuml;bersetzung geht global.

Biologia molecolare. Traduzione va globale.

&#x5206;&#x5B50;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x3002;&#x7FFB;&#x8A33;&#x306F;&#x30B0;&#x30ED;&#x30FC;&#x30D0;&#x30EB;&#x884C;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#xBD84;&#xC790; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xAE00;&#xB85C;&#xBC8C; &#xBC88;&#xC5ED;&#xC774;.

Biolog&iacute;a molecular. Traducci&oacute;n se globaliza.

Duchenne muscular dystrophy (DMD) displays a clinical range that is not fully explained by the primary DMD mutations. Ltbp4, encoding latent transforming growth factor-β binding protein 4, was previously discovered in a genome-wide scan as a modifier of murine muscular dystrophy. We sought to determine whether LTBP4 genotype influenced DMD severity in a large patient cohort.

LTBP4 genotype predicts age of ambulatory loss in Duchenne muscular dystrophy.

Most mutations that truncate the reading frame of the DMD gene cause loss of dystrophin expression and lead to Duchenne muscular dystrophy. However, amelioration of disease severity has been shown to result from alternative translation initiation beginning in DMD exon 6 that leads to expression of a highly functional N-truncated dystrophin. Here we demonstrate that this isoform results from usage of an internal ribosome entry site (IRES) within exon 5 that is glucocorticoid inducible. We confirmed IRES activity by both peptide sequencing and ribosome profiling in muscle from individuals with minimal symptoms despite the presence of truncating mutations. We generated a truncated reading frame upstream of the IRES by exon skipping, which led to synthesis of a functional N-truncated isoform in both human subject-derived cell lines and in a new DMD mouse model, where expression of the truncated isoform protected muscle from contraction-induced injury and corrected muscle force to the same level as that observed in control mice. These results support a potential therapeutic approach for patients with mutations within the 5' exons of DMD.

Translation from a DMD exon 5 IRES results in a functional dystrophin isoform that attenuates dystrophinopathy in humans and mice.

Exon-skipping therapies aim to convert Duchenne muscular dystrophy (DMD) into less severe Becker muscular dystrophy (BMD) by altering pre-mRNA splicing to restore an open reading frame, allowing translation of an internally deleted and partially functional dystrophin protein. The most common single exon deletion-exon 45 (Δ45)-may theoretically be treated by skipping of either flanking exon (44 or 46). We sought to predict the impact of these by assessing the clinical severity in dystrophinopathy patients.

Clinical phenotypes as predictors of the outcome of skipping around DMD exon 45.

The expressivity of Mendelian diseases can be influenced by factors independent from the pathogenic mutation: in Duchenne muscular dystrophy (DMD), for instance, age at loss of ambulation (LoA) varies between individuals whose DMD mutations all abolish dystrophin expression. This suggests the existence of trans-acting variants in modifier genes. Common single nucleotide polymorphisms (SNPs) in candidate genes (SPP1, encoding osteopontin, and LTBP4, encoding latent transforming growth factor β [TGFβ]-binding protein 4) have been established as DMD modifiers. We performed a genome-wide association study of age at LoA in a sub-cohort of European or European American ancestry (n = 109) from the Cooperative International Research Group Duchenne Natural History Study (CINRG-DNHS). We focused on protein-altering variants (Exome Chip) and included glucocorticoid treatment as a covariate. As expected, due to the small population size, no SNPs displayed an exome-wide significant p value (< 1.8 × 10). Subsequently, we prioritized 438 SNPs in the vicinities of 384 genes implicated in DMD-related pathways, i.e., the nuclear-factor-κB and TGFβ pathways. The minor allele at rs1883832, in the 5'-untranslated region of CD40, was associated with earlier LoA (p = 3.5 × 10). This allele diminishes the expression of CD40, a co-stimulatory molecule for T cell polarization. We validated this association in multiple independent DMD cohorts (United Dystrophinopathy Project, Bio-NMD, and Padova, total n = 660), establishing this locus as a DMD modifier. This finding points to cell-mediated immunity as a relevant pathogenetic mechanism and potential therapeutic target in DMD.

Association Study of Exon Variants in the NF-κB and TGFβ Pathways Identifies CD40 as a Modifier of Duchenne Muscular Dystrophy.

The reading frame rule suggests that Duchenne muscular dystrophy (DMD) results from DMD mutations causing an out-of-frame transcript, whereas the milder Becker muscular dystrophy results from mutations causing an in-frame transcript. However, predicted nonsense mutations may instead result in altered splicing and an in-frame transcript. Here we report a 10-year-old boy with a predicted nonsense mutation in exon 42 who had a 6-minute walk time of 157% of that of age matched DMD controls, characterized as intermediate muscular dystrophy. RNA sequencing analysis from a muscle biopsy revealed only 6.0-9.8% of DMD transcripts were in-frame, excluding exon 42, and immunoblot demonstrated only 3.2% dystrophin protein expression. Another potential genetic modifier noted was homozygosity for the protective IAAM LTBP4 haplotype. This case suggests that very low levels of DMD exon skipping and dystrophin protein expression may result in amelioration of skeletal muscle weakness, a finding relevant to current dystrophin-restoring therapies.

Low-level dystrophin expression attenuating the dystrophinopathy phenotype.

Vici syndrome is a multisystem disorder characterized by agenesis of the corpus callosum, oculocutaneous hypopigmentation, cataracts, cardiomyopathy, combined immunodeficiency, failure to thrive, profound developmental delay, and acquired microcephaly. Most individuals are severely affected and have a markedly reduced life span. Here we describe an 8-year-old boy with a history of developmental delay, agenesis of the corpus callosum, failure to thrive, myopathy, and well-controlled epilepsy. He was initially diagnosed with a mitochondrial disorder, based in part upon nonspecific muscle biopsy findings, but mitochondrial DNA mutation analysis revealed no mutations. Whole exome sequencing revealed compound heterozygosity for two EPG5 variants, inherited in trans. One was a known pathogenic mutation in exon 13 (c.2461C > T, p.Arg821X). The second was reported as a variant of unknown significance found within intron 16, six nucleotides before the exon 17 splice acceptor site (c.3099-6C > G). Reverse transcription-polymerase chain reaction of the EPG5 mRNA showed skipping of exon 17-which maintains an open reading frame-in 77% of the transcript, along with 23% expression of wild-type mRNA suggesting that intronic mutations may affect splicing of the EPG5 gene and result in symptoms. However, the expression of 23% wild-type mRNA may result in a significantly attenuated Vici syndrome phenotype.

Low-level expression of EPG5 leads to an attenuated Vici syndrome phenotype.

Canine models of Duchenne muscular dystrophy (DMD) are a valuable tool to evaluate potential therapies because they faithfully reproduce the human disease. Several cases of dystrophinopathies have been described in canines, but the Golden Retriever muscular dystrophy (GRMD) model remains the most used in preclinical studies. Here, we report a new spontaneous dystrophinopathy in a Labrador Retriever strain, named Labrador Retriever muscular dystrophy (LRMD).

Robert B. Weiss

Department of Human Genetics

The University of Utah School of Medicine

Direct Reprogramming of Human Fibroblasts into Myoblasts to Investigate Therapies for Neuromuscular Disorders

Robert B. Weiss

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The University of Utah School of Medicine

Direct Reprogramming of Human Fibroblasts into Myoblasts to Investigate Therapies for Neuromuscular Disorders

Department of Human Genetics