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PROGRAMMA DI RICERCA 2004

italiano - english
Unità di Ricerca
Programmi di ricerca simili:
Classificazione scientifico-disciplinare
Classificazione brevettuale
Classificazione geografica
Bibliografia
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Wattenhofer M, Di Iorio MV, Rabionet R, Dougherty L, Pampanos A, Schwede T, Montserrat-Sentis B, Arbones ML, Iliades T, Pasquadibisceglie A, D'Amelio M, Alwan S, Rossier C, Dahl HH, Petersen MB, Estivill X, Gasparini P, Scott HS, Antonarakis SE. Mutations in the TMPRSS3 gene are a rare cause of childhood nonsyndromic deafness in Caucasian patients. Journal Molecular Medicine 2002; 80:124-31

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L.Zelante, P.Gasparini, X.Estivill, S.Melchionda, L.D'Agruma, N.Govea, M.Milà, M.Della Monica, J.Lutfi, M.Shohat, E.Mansfield, K.Delgrosso, E.Rappaport, S.Surrey, P.Fortina. "Connexin 26 mutations associated with the most common form of non-syndromic neurosensory autosomal recessive deafness (DFNB1) in Mediterraneans". Human Molecular Genetics, 6: 1605-1609, 1997

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Parole Chiave
IDENTIFICAZIONE DI GENI MALATTIA; PERDITA UDITIVA; NEUROGENETICA

IDENTIFICAZIONE DI NUOVI GENI MALATTIA MEDIANTE ANALISI DEL TRASCRITTOMA (TOM: TRANSCRIPTOME OF MIM)

Seconda Università degli Studi di Napoli
Abstract
L'obiettivo principale di questo progetto di ricerca è la costruzione di una piattaforma per facilitare l'identificazione di geni malattia umani, sia per malattie ereditarie che per tratti complessi, integrando dati relativi alla localizzazione cromosomica con quelli relativi ai profili di espressione ottenuti mediante microarray. L'identificazione di geni malattia tradizionalmente richiede la necessità di combinare dati relativi alla posizione del gene con quelli relativi alla funzione biologica dello stesso. La possibilità, veramente recente di avere dati sull'intero trascrittoma ottenuto in diverse condizioni sperimentali, permette un nuovo approccio all'identificazione dei geni malattia in quanto sono disponibili nuove e cospicue informazioni di tipo funzionale. In molti casi la presenza di eterogeneità genetica chiaramente dimostra l'esistenza di geni diversi che una volta mutati comportano l'insorgenza dello stesso fenotipo. In alcuni casi almeno uno di questi geni è già noto. Utilizzando datasets relativi a profili di espressione ottenuti mediante microarray e disponibili pubblicamente, sarà possibile assegnare a ciascun gene un gruppo di geni "vicini" ovvero che mostrano profili di espressione molto simili. Intersecando queste informazioni con i dati relativi alla posizione cromosomica ottenuta ad esempio mediante studi di linkage sarà possibile selezionare un ridotto numero di candidati da sottoporre alle successive analisi di tipo mutazionale nei pazienti >>>

Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca
Paolo GASPARINI Seconda Università degli Studi di NAPOLI
Obiettivo del Programma di Ricerca
L'obiettivo di questa proposta è di sviluppare, implementare e validare un nuovo approccio che permetta ai genetisti di limitare la ricerca del gene-malattia a pochi candidati sulla base di informazioni di linkage associate ad informazioni di sin-espressione rispetto a geni di riferimento (Transcriptome of MIM o TOM). Dato almeno un gene responsabile per una certa malattia genetica, i ricercatori che desiderano identificare nuovi geni potranno, utilizzando TOM, selezionare i candidati con una ricerca per mezo dell'ID del gene-malattia noto e le coordinate cromosomiche della nuova area di linkage definita dall'analisi genetica. Alternativamente, se altri geni della malattia non sono noti, dato un termine ontologico del gene (funzione o processo), tutti i geni direttamente o indirettamente associati a quel termine nella regione linkage saranno indicati come candidati. Come terza ulteriore possibilità, se non è noto nessun gene per la malattia, ma almeno due differenti regioni del genoma sono state associate alla stessa patologia, l'analisi combinata TOM delle due regioni porterà al gruppo di candidati con sin-espressione comune, ed ai rispettivi geni candidati in ogni differente locazione genomica. La base scientifica è legata al fatto che per molte malattie genetiche umane esistono diversi geni-malattia che possono avere un profilo di espressione simile come già dimostrato dai risultati ottenuti da Mootha et al, da nostri collaboratori (Tiranti et al, 2004).
Il nostro >>>

Risultati parziali attesi
Creazione della piattaforma TOM, mappatura di nuovi loci in particolare in riferimento a famiglie con ridotta massa ossea, con aumentata massa ossea e fanmiglie affette da presbiacusiaIdentificazione di geni candidati, identificazione di mutazioni, identificazione di geni malattia, test e validazione della piattaforma TOM, apertura del sito web per l'accesso gratuito all'uso di TOM da parte della comunità scientifica nazionale

Durata
24 mesi
Base di partenza scientifica nazionale o internazionale
Il clonaggio di posizione dei geni di malattie nell'uomo rappresenta una importante e difficile sfida facilitata di recente dalla disponibilità della sequenza del genoma umano. Rimangono ancora limitazioni, specie per i geni coinvolti nelle patologie complesse, dovute sia alla risoluzione di ricombinazione sia alla necessità di scremare molti geni la cui funzione è scarsamente nota o totalmente ignota. L'identificazione dei geni responsabili delle malattie nell'uomo richiede che si combinino le informazioni sulla posizione dei geni con quelle sulle loro funzioni biologiche. La recente disponibilità di serie di dati sul genoma umano, sugli RNA e sull'espressione di proteine, fornisce una nuova e potente sorgente di comprensione delle funzioni. Tradizionalmente, le proprietà dei geni, come il pattern d'espressione nei tessuti e l'analisi dei domini proteici, sono state usate per selezionare i geni candidati. La genomica ha stimolato la creazione di vasti database di informazioni biologiche che includono la sequenza genomica, le variazioni genetiche, l'espressione degli RNA, la rete di interazioni proteiche ed altro. Questi data set sperimentali su larga scala forniscono abbondanza di informazioni sperimentali che, in principio, possono essere usate per rivelare correlazioni più sottili tra proprietà dei geni e proprietà delle malattie senza la necessità di campioni da pazienti. L'integrazione delle informazioni globali sul DNA, mRNA, e proteine può facilitare l'identificazione >>>