Genvarianten, die Krankheitssequenzen signalisieren, sind für Wissenschaftler von besonderem Interesse. Diese Variationen werden SNPs (single nucleotide polymorphisms) genannt.
Mit über 500.000 Genen im menschlichen Genom ist es für Wissenschaftler langsam geworden, wenn sie versuchen, sie zu durchwühlen, um herauszufinden, welche SNPs für chronische Krankheiten verantwortlich sind, die uns betreffen.
Bis jetzt war der Prozess, die für Diabetes verantwortlichen Gene und Gencluster zu finden, ein bisschen wie der Versuch, Nadeln im Heuhaufen zu finden.
Ein neues Software-Tool, das an der Michigan Technological University entwickelt wurde, erleichtert das Auffinden von Genen und Genclustern, die eine deutliche Wirkung auf komplizierte Krankheiten haben. Mithilfe des Tools konnten Wissenschaftler 11 Genvariationen oder SNPs identifizieren, die mit Typ-2-Diabetes assoziiert sind.
Die Software ermöglicht es Wissenschaftlern, sich auf ein spezifischeres Array von Genen zu konzentrieren. Es ist in der Lage, die Auswahl von den Tausenden von Genen, aus denen das menschliche Genom besteht, auf eine handhabbarere Gruppe von Genen und Genvariationen zu beschränken, die am ehesten mit Krankheiten in Verbindung gebracht werden. Der Test geht weiter mit statistischen Methoden, um zu erkennen, welche Variationen einzeln und welche in Kombination wirken.
Qiuying Sha, Assistant Professor für mathematische Wissenschaften an der Michigan Technological University, sagt: "Bei chronischen, komplexen Krankheiten wie Parkinson, Diabetes und ALS [Lou Gehrig-Krankheit] sind mehrere Gene beteiligt. Sie brauchen einen leistungsfähigen Test."
Tools, die die Identifizierung von Genvariationen erleichtern, können Wissenschaftlern helfen, die Ursache und letztendlich die Heilung für Typ-2-Diabetes zu finden.
