Aktuelle Neurologie 2005; 32 - P576
DOI: 10.1055/s-2005-919607

Integration von Expressionsdaten und Genotypisierung für die Eingrenzung von Suszeptibilitäts-Genen in der Experimentelle Autoimmune Encephalomyelitis: Expressions-QTL und epistatische Effekte

P Serrano-Fernandez 1, S Ibrahim 1, D Koczan 1, H.J Thiesen 1, R Goertsches 1, U Zettl 1, S Moeller 1
  • 1Rostock

Experimentelle Autoimmune Enzephalomyelitis (EAE) ist ein Tiermodell für die Untersuchung der Pathogenese, des Krankheitsverlaufs und neuer therapeutischer Ansätze der Multiplen Sklerose (MS). In früheren Studien wurden mehrere Quantitative Trait Loci (QTL) im murinen Modell identifiziert, die mit den Krankheitsverläufen assoziiert sind. In der vorliegenden Studie präsentieren wir den derzeitigen Stand unserer Untersuchung des RNA Expressionprofils zusammen mit einer Linkage-Analyse, um neue Signalwege zu identifizieren, die zur Entstehung der Symptome beitragen. Präsentiert werden die Ergebnisse auf der Basis von Microarray-Daten von Lymphknoten genotypisierter Individuen. Hieraus ermittelte kontrollierende Loci, Expressions-QTL, beschreiben die chromosmale Lokalisation derjenigen Faktoren, die für die Expression eines jeweiligen Genes verantwortlich sind. Darüber hinaus werden epistatische Effekte beschrieben, über die solche paarweisen Interaktionen von Genen chromosomal eingegrenzt werden, die zu einer Veränderung im Expressionsverhalten von Genen führen.

Es wurden RNA-Proben von 120 genotypisierten Mäusen der F2 Generation mit dem Illumina SentrixTM BeadChip Array (Sampler Set, Mouse) System analysiert. Diese differenzieren 515 gut beschriebene murine Gene mit je zwei 50mer Oligonukleotid-Sonden. 150 Marker wurden für die Mikrosatelliten-Analyse verwendet. Die Messungn an 347 Sonden für 269 Gene sind statistisch abhängig von 271 verschiedenen Loci. Eine Häufung dieser Loci wurde auf den Chromosomen 4 und 17 beobachtet. Es wurden 108 Interaktionen detektiert, die 71 Gene beeinflussen. Die große Datenmenge benötigt besondere Prozessorressourcen für deren Untersuchung. Es werden zudem die bioinformatischen Werkzeuge präsentiert, über die die Gene für eine konsekutive Analyse selektiert werden können. Die in der Analyse besonders prägnanten Gene werden derzeit auf Polymorphismen hin getestet.