生物学の世界では、遺伝子の相互作用は非常に神秘的で複雑です。遺伝子相互作用ネットワークは、2 つの遺伝子間の機能的相互作用を表し、遺伝子型と表現型の関係を理解するのに役立つだけでなく、人間の遺伝学に関する多くの秘密を明らかにします。ほとんどの遺伝子は特定の表現型をコード化しているわけではなく、むしろ複数の遺伝子の相互作用が共同して表現型の形成に影響を与えます。
「各個人は約 400 万の遺伝子変異と多型を持ちますが、その大部分は特定の表現型の独立した原因であるとは直接結び付けられません。」
研究により、遺伝子変異と環境条件の相互作用が、遺伝子型によって生成される表現型を大きく決定する可能性があることが示されています。したがって、遺伝子相互作用ネットワークを理解することで貴重な洞察が得られ、複雑な疾患のメカニズムを解明するのに役立ちます。しかし、単一の遺伝子変異を持つ被験者を分離することができないため、ヒトにおける遺伝子相互作用ネットワークを直接マッピングすることは不可能でした。研究者たちは、適切な生物における遺伝子相互作用ネットワークの特性を理解することで、人間の遺伝子相互作用ネットワークを構築するためのツールを提供できると期待しています。
遺伝子相互作用は、2 つ以上の遺伝子間の相互作用によって、表現型が予想と異なる場合に発生します。たとえば、強い表現型は通常、適応度が低いことを示しますが、弱い表現型は非変異株の適応度に近い場合があります。遺伝的相互作用を研究するための一般的な表現型は適応度であり、これは突然変異体の相対的な生殖率を測定するものです。
「遺伝的相互作用は、実験的に測定された二重変異体の表現型と予想される二重変異体の表現型との間の差として定義されます。」
二重変異体の表現型は、負の遺伝的相互作用または正の遺伝的相互作用のいずれかとして現れる可能性があります。負の遺伝子相互作用は、二重変異体の表現型が予想よりも強い場合に発生しますが、特殊なケースとして、単一の遺伝子を除去しても生物に大きな害を与えないが、両方の遺伝子を除去すると生物が生存不能になる合成致死相互作用があります。あるいは、正の遺伝的相互作用は、二重変異体の表現型が予想よりも弱いことを意味します。遺伝子間の相互作用を測定する基準は、遺伝子が相互作用しないと予想される場合の表現型に基づく必要があります。一般的なモデルには、最小モデル、加法モデル、乗法モデルなどがあります。その中で、適応度を表現型として使用する場合、乗法モデルが最も優れたパフォーマンスを発揮します。
遺伝子相互作用ネットワークは、酵母、大腸菌、線虫、ショウジョウバエなどのさまざまな生物で広範囲に研究されてきました。これらの研究により、遺伝子相互作用ネットワークのトポロジー構造、遺伝子機能に関する情報の提供方法、およびこれらのネットワークの進化的に保存された性質が明らかになりました。研究者たちは、遺伝子相互作用ネットワークの一般的な特性を理解し、それをタンパク質相互作用ネットワークなどの他の生物学的情報と組み合わせることで、人間などの他の生物の遺伝子相互作用ネットワークを推測できると期待している。
「遺伝子相互作用ネットワークの中心は必須タンパク質であることが多く、これらの相互作用は 2 つの遺伝子の機能的関連性に関する情報を提供します。」
遺伝子相互作用プロファイルは、特性が未解明の遺伝子の機能を予測できる遺伝子類似性ネットワークの構築をサポートします。いくつかの研究では、進化的距離にわたってこれらの遺伝子ネットワークの保存性を分析する方法が検討されている。個々の遺伝子相互作用がどの程度保存されているかはまだ明らかではないが、ネットワークハブや遺伝子相互作用の機能を含む遺伝子相互作用ネットワークの一般的な特性は保存されているように見える。プロファイル。予測機能。
遺伝子相互作用を理解することは、遺伝子型と表現型を結び付ける上で非常に重要です。たとえば、遺伝的相互作用は、失われた遺伝率の説明として提案されてきました。遺伝性の喪失とは、多くの遺伝性表現型の遺伝源がまだ発見されていないことを意味します。遺伝子相互作用は遺伝子間のペアワイズ相互作用を超えて広がる可能性があることを考えると、既知の遺伝子の起源の説明力を高める可能性が最も高く、その結果、失われた遺伝率によってもたらされる課題を軽減するのに役立ちます。
遺伝子相互作用のネットワークの探究を続けると、遺伝学の謎に対する答えがさらに見つかるかもしれません。これらの答えは、私たち自身に対する理解にどのような影響を与えるのでしょうか。