Диссертация (1144820), страница 3
Текст из файла (страница 3)
(п.н.) – пар оснований (пар нуклеотидов).ПААГ – полиакриламидный гельПАС – первичная ассоциативная сетьПДАФ – анализ длин амплифицированных фрагментовПДРФ – анализ полиморфизма длин рестрикционных фрагментовПЗС – прибор с зарядовой связьюПНБ – пиелонефрит беременных19ППППМ–предиктивная,персонализированная,превентивная,патисипаторная медицинаПЦР – полимеразная цепная реакцияПЭ (PE) – преэклампсия (pre-eclampsia)РНК – рибонуклеиновая кислотаСАД – систолическое артериальное давлениеСД (DM) – сахарный диабет (diabetes mellitus)сМ – сантиморганида (единица генетического расстояния)ССЗ – заболевания сердца и сосудовТБЕ – буфер, состоящий из триса, борной кислоты и ЭДТАТЕ – буфер, состоящий из триса и ЭДТАЭГ – эссенциальная гипертензияЭДТА – этилендиаминтетраацетатЭНД – эндокринные нарушенияAIC – информационный критерий АкайкеAIM – модель адаптивного индексаantisense – антисмысловая последовательностьAPEX (arrayed primer extension) – удлинение иммобилизованного праймерана микрочипеAPGAR – шкала АпгарCGH – метод сравнительной геномной гибридизацииCNV – вариации числа копий (от англ.- Copy Number Variations)CR – индекс связностиCTCF – CCCTC-связывающий факторDHPLC – денатурирующая жидкостная хроматография высокого разрешенияDMR(differentiallymethylatedregions)–дифференцированнометилированные регионыERBB2 – протоонкоген ERBB2FDA – американское управление по контролю за пищевыми продуктами илекарствами20GLM – обобщённая линейная модельGMDR – метод обобщённого многофакторного снижения размерностиGO – генная онтология (Gene Ontology)GWAS – полногеномный анализ ассоциацийGWLS – полногеномный анализ сцепленияIntronic – нуклеотидная последовательность, локализованная в интронеJUN – белок-активатор JUNlincRNA – большие промежуточные некодирующие РНКMALDI (MALDI TOF MS) (Matrix Assisted Laser Desorption Ionization Timeof-flight Mass Spectrometry) – времяпролетная масс-спектрометрия с лазернойдесорбцией и ионизацией в присутствии матрицыMDR – метод многофакторного снижения размерностиmiR-126 – пре микроРНК 126miR-135b-5p – зрелая микроРНК 135b-5pmiR-1-3p – зрелая микроРНК 1-3pmiR155 – пре микроРНК 155miR-17 – пре микроРНК 17miR-193b-3p - зрелая микроРНК 193b-3pmiR-195 – пре микроРНК 195miR-195-5p – зрелая микроРНК 195-5pmiR-199a-3p – зрелая микроРНК 199a-3pmiR-210 – пре-микроРНК 210miR-210-3p – зрелая микроРНК 210-3pmiR-223-3p – зрелая микроРНК 223-3pmiR-23a-3p – зрелая микроРНК23a-3pmiR-30d-5p – зрелая микроРНК 30d-5pmiR-31-5p – зрелая микроРНК 31-5pmiR-34c-5p – зрелая микроРНК 34c-5pmiR-4532 – пре микроРНК 4532miR-515-3p – зрелая микроРНК 515-3p21miR-515-5p – зрелая микроРНК 515-5pmiR-516a-5p – зрелая микроРНК 516a-5pmiR-517a(b)-3p – зрелая микроРНК517a(b)-3pmiR-518a-3p – зрелая микроРНК 518a-3pmiR-518a-5p – зрелая микроРНК 518a-5pmir-518c – пре-микроРНК518cmiR-518c-3p – зрелая микроРНК518c-3pmiR-518e-3p – зрелая микроРНК 518e-3pmiR-518f-3p – зрелая микроРНК 518f-3pmiR-519e-5p – зрелая микроРНК 519e-5pmiR-520a-3p – зрелая микроРНК 520a-3pmiR-524-3p – зрелая микроРНК 524-3pmiR-98-5p – зрелая микроРНК 98-5pmiRNA – микроРНКmisc_RNA – белок некодирующая РНК с неизвестной функциейMt_rRNA – митохондриальная рибосомная РНКMt_tRNA – митохондриальная транспортная РНКncRNA – некодирующая РНК,NGS – секвенирование следующего поколенияNPV–прогностическая ценностьотрицательногорезультатадиагностического исследованияOR (odds ratio) – отношения шансовPGM (Personal Genome Machine) – персональная геномная машина(полногеномный секвенатор)PLGF - плацентарный фактор ростаPPV–прогностическаяценностьположительного результатадиагностического исследованияprocessed_transcript-последовательность,соответствующаяпроцессируемому транскриптуprotein_coding – белок-кодирующая последовательность22pseudogene – псевдогенRHOA – трансформирующий белок RHOAROC-кривая–(англ.
receiveroperatingcharacteristic, операционнаяхарактеристика приёмника)rRNA – рибосомная РНКrs (referencesequence) – эталонная последовательностьSDS (sodium dodecylsulfate) – соль додецилсульфатаSNP (singlenucleotidepolymorphism) – полиморфизм одного нуклеотидаsnRNA – малая ядерная РНКSPR – метод поверхностного плазмонового резонансаSSCP–анализконформационногополиморфизмаодноцепочечныхфрагментовSSPE – 0,2M фосфатный буфер, содержащий 2,98 M NaCl и 0,02M ЭДТАTDT (transmission disequilibrium test) – метод идентичных по происхождениюобщих аллелейtRNA – транспортная РНКZEB1 – транскрипционный фактор 8ZEB2 – SMAD-взаимодействующий белок 123ВВЕДЕНИЕАктуальность проблемыИсследованиемультифакторнымнаследственной(многофакторным)предрасположенностизаболеваниямявляетсякосновоймолекулярной медицины - качественно нового раздела медицинской науки,использующего в своем арсенале современные методы различных точных иестественных наук, таких как, генетика, молекулярная биология, биохимия,биофизика, физическая химия, микроскопия, цитология и другие (Баранов,2009).
Основными задачами молекулярной медицины являются «познаниемолекулярных основ возникновения и механизмов развития заболеваний,разработка адекватных методов диагностики, лечения и профилактики»(Пальцев, Белушкина, 2012).Молекулярная медицина заложила основы современной доказательноймедицины и явилась базисом для развития трансляционной медицины.Последняя направлена на «применение достижений фундаментальныхмедико-биологических наук для поиска эффективных методов диагностики илечениядлямаксимальноэффективногопереводарезультатовфундаментальных научных исследований в инновации, востребованные нарынке медицинских услуг с учетом потребностей государства и тенденцийразвития биомедицинской науки в целом» (Пальцев, Белушкина, 2012).Важным разделом молекулярной медицины является предиктивнаямедицина, которая направлена на раннее, досимптомаическое выявление лицвысокогорискамультифакторныхпоразвитиюзаболеванийтехилииных(МФЗ)сцельюнаследственныхихисвоевременнойпофилактики, ранней диагностики и эффективного персонализированноголечения (Баранов и др., 2000; Баранов, 2009).
За более чем 20 лет своегосуществованияПМ«предрасположенности»прошлаисложныйгенныхсетейпутьМФЗотпоискадогеновисследованиямолекулярных основ патогенеза МФЗ, их системного и биоинформационногоанализа. Такой путь ПМ вполне соответствует эволюции всей молекулярной24медицины последних лет, исследования в которой все больше перемещаетсяот анализа анатомии генома к его структурно-функциональной организации,то есть от «статического» к «динамическому» геному человека в норме ипатологии (Baranov, Baranova, 2016).Наиболеезначимыммаркером«статического»геномаявляетсяоднонуклеотидный полиморфизм – SNP (O’Donnell, Nabel, 2011; Zeller et al.,2012).
Именно SNP оказался особенно удобным для картирования генов,идентификации мутаций. Основу «динамического» (функционального)генома составляют измененения транскриптома и эпигенома (Zilberman,2007; Yuen et al., 2010; Cowley et al., 2012; Schnabel et al., 2012; Zeller et al.,2012).Несмотря на огромное число публикаций, касающихся ассоциации тогоили иного SNP, мРНК или микроРНК с риском развития того или иного МФЗсохраняютсясерьезныетрудностивинтерпретациирезультатовгенетического тестирования (Zuk et al., 2012).
Они вызваны разнымипричинами. Во-первых, сегодня уже нет сомнений, что ни один из маркеров вотдельности и даже несколько генов-кандидатов МФЗ не позволяютдостоверно предсказать риск МФЗ (Zuk et al., 2012). Проблема заключается вотсутствии арсенала необходимых математических и биоинформатическихметодов, позволяющих создать адекватные модели МФЗ, а также, вопределенной этноспецифичности генетических маркеров.
Известно, что приопределенных условиях некоторые мутации могут либо предрасполагать,либо препятствовать проявлению различных заболеваний (Баранов, 2009).Существенную роль в увеличении или снижении риска МФЗ играют ифакторы внешней среды. Но как их учитывать? Что считать значимымфактором риска, а что - диагностическим маркером, который нельзявключать в модель МФЗ, остается не ясным.Такие трудности особенно четко проявляются при оценке рискаразвития синтропных заболеваний, в основе которых лежат как общие гены,так и общие метаболические процессы (Пузырев, 2008). К синтропным25заболеваниямможноотнестиширокийспектрсердечно-сосудистойпатологии, среди которой особое место занимают болезни с гипертензивнымсиндромом.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
