Les applications des microarrays SNP

L'analyse des polymorphismes de nucléotides uniques (SNP) a rapidement évolué depuis le lancement du Projet Génome Humain (Programme HapMap) en 1990. Un SNP fait référence à la différence dans un seul nucléotide et est le type de variation génétique le plus courant parmi les individus. En moyenne, environ 1 000 nucléotides dans le génome humain peuvent donner lieu à un polymorphisme de nucléotides uniques, dont certains peuvent être associés à des maladies. Il a été largement utilisé dans les domaines de la reproduction assistée, des tumeurs hématopoïétiques et de l'élevage animal.

Quelles sont les applications des puces SNP dans le domaine de la reproduction assistée ?

Caryotypage chez les couples infertiles L'anomalie chromosomique est un facteur important menant à l'infertilité ou à un antécédent de grossesse défavorable. Les anomalies chromosomiques représentent 3,3 à 5 % des patients infertiles. Et la proportion d'anomalies chromosomiques est aussi élevée que 10 % chez les couples ayant des antécédents de grossesse défavorable. Les méthodes traditionnelles de caryotypage, telles que le bandage de Giemsa et l'analyse du caryotype spectral, ont une faible résolution de 0,1 à 5 Mb, ce qui ne permet de détecter que les anomalies structurelles chromosomiques impliquant de grands segments. microarray SNP peut être utilisé pour analyser le caryotype avec une résolution plus élevée, ce qui peut détecter de petites microdélétions et duplications. De plus, microarray SNP surmonte le défi des méthodes traditionnelles dont la culture des lymphocytes sanguins périphériques est sujette à l'échec, aidant ainsi ceux qui sont infertiles ou ont des antécédents de grossesse défavorable à choisir un mode favorable de technologie de reproduction assistée. Les résultats des expériences d'hybridation par immunofluorescence in situ et d'autres données expérimentales montrent que microarray SNP peut analyser avec précision le phénomène de chimérisme du caryotype chromosomique et détecter la disomie uniparentale (DUP). Novelli A et al. (2012) ont utilisé des techniques de séquençage à haut débit. microarray SNP technologie pour détecter le caryotype des lymphocytes sanguins périphériques chez les couples ayant des antécédents de grossesse défavorable. En conséquence, jusqu'à 9 % à 12 % des variantes génétiques d'importance clinique incertaine ont été détectées. Par conséquent, l'occurrence d'un mauvais historique reproductif peut être réduite en identifiant les couples à haut risque et en fournissant un traitement approprié.

Diagnostic génétique préimplantatoire (DGP) PGD est la procédure permettant d'identifier les défauts génétiques au sein des embryons avant l'implantation. La méthode de diagnostic appropriée est une partie importante de la technologie de reproduction assistée. microarray SNP la technique a une résolution de 1,5 kb, supérieure à celle de l'Array-CGH et d'autres méthodes de détection traditionnelles. Elle peut détecter des translocations chromosomiques déséquilibrées, des duplications et des délétions de petits fragments qui ne peuvent pas être détectés par des méthodes traditionnelles. Cela est particulièrement pertinent pour les maladies monogéniques, microarray SNP peut détecter et analyser simultanément des translocations déséquilibrées de 23 paires de chromosomes avec un nombre et une structure anormaux. Brezina et al. (2011) ont utilisé Technique de microarray SNP pour le DGP, qui a non seulement diagnostiqué certaines maladies génétiques monogéniques, mais a également amélioré la précision de la détection des embryons, réduit le taux d'événements indésirables pendant la grossesse et augmenté le taux de grossesse.

Diagnostic prénatal et dépistage prénatal Le diagnostic prénatal et le dépistage prénatal font référence à l'utilisation de techniques d'imagerie, de biologie chimique, de cytogénétique et de biologie moléculaire pour comprendre le développement intra-utérin du fœtus avant la naissance afin de diagnostiquer des maladies congénitales et génétiques. Becvárová et al. (2011) ont utilisé microarray SNP pour le diagnostic prénatal de 108 fœtus. En conséquence, 27 % des fœtus présentaient des changements dans le nombre de copies de gènes (variantes du nombre de copies, CNVs). Les résultats de l'échographie B ont montré que 15 % des fœtus portaient des variations de CNVs liées à des maladies cliniques, ce qui a prouvé que la technique SNP était très nécessaire dans le diagnostic et la détection prénatals. Cependant, la détection des SNP à haut débit nécessite que des techniciens vérifient si la mutation CNV est liée à des maladies cliniques, et environ la moitié des mutations CNVs est une mutation normale sans signification clinique.

Quelles sont les applications des microarrays SNP dans le traitement des néoplasies hématopoïétiques ?

L'analyse cytogénétique est essentielle pour le diagnostic et le pronostic des néoplasies hématopoïétiques dans la pratique clinique actuelle. De nombreuses malignités hématopoïétiques se caractérisent par des anomalies chromosomiques structurelles telles que des translocations spécifiques, des inversions, des délétions et/ou des anomalies numériques qui peuvent être identifiées par l'analyse du caryotype ou des études d'hybridation in situ par fluorescence (FISH). Arrays de polymorphismes nucléotidiques simples (SNP) offrent une identification haute résolution des variants du nombre de copies (CNVs) et acquièrent une perte d'hétérozygotie (LOH)/UPD neutre en copie qui ne sont généralement pas identifiables par des analyses cytogénétiques conventionnelles et des études FISH. En conséquence, les puces SNP ont été de plus en plus appliquées aux néoplasies hématopoïétiques pour rechercher des anomalies génétiques cliniquement significatives. Un grand nombre de CNVs et de UPDs ont été identifiés dans une variété de néoplasies hématopoïétiques. Les CNVs détectés par microarray SNP dans certaines néoplasies hématopoïétiques ont une signification pronostique. Quelques gènes spécifiques dans les régions affectées ont été impliqués dans la pathogénie et pourraient être les cibles de traitements thérapeutiques spécifiques à l'avenir. Un diagramme de flux proposé pour l'application de microarray SNP dans les malignités hématopoïétiques est présenté dans la Figure 1.

Figure 1. Application proposée de l'array SNP dans la détection et l'étude des malignités hématopoïétiques (Song J, et al. 2016)

Quelles sont les applications des microarrays SNP dans l'élevage et la sélection animale ?

Les marqueurs génétiques associés aux traits économiques ont été largement explorés pour l'élevage animal. Parmi ces marqueurs, les SNPs deviennent progressivement un outil d'évaluation courant et efficace. Étant donné que les SNPs se concentrent uniquement sur les séquences génétiques d'intérêt, cela réduit le temps et les coûts nécessaires. Comparé aux approches traditionnelles, Génotypage SNP les techniques intègrent un contexte génétique informatif, améliorent la précision des prévisions de reproduction et garantissent une descendance de haute qualité à la ferme.

La figure 2 montre la procédure d'identification des marqueurs SNP pour des traits économiques élevés en vue de la sélection sélective : (1) Les éleveurs utilisent une étude in silico pour obtenir des marqueurs SNP à partir d'un pool de marqueurs SNP ou d'une base de données publique (par exemple, la Base de données des polymorphismes nucléotidiques uniques, ou dbSNP) ; (2) Les éleveurs réalisent la sélection primaire ou une étude pilote pour valider les marqueurs SNP provenant du génome entier ou des gènes fonctionnels putatifs sur la base de l'étude in silico. Les marqueurs SNP principalement sélectionnés sont estimés comme polymorphes entre deux pools de germoplasme distincts. En général, l'ADN collecté à partir de 30 à 35 individus de la même lignée est mélangé comme un germoplasme représentatif avec l'autre germoplasme représentatif obtenu d'un pool distinct de 30 à 35 individus. Seuls les marqueurs SNP polymorphes sont choisis pour l'étape suivante ; (3) La sélection secondaire est réalisée en utilisant des marqueurs SNP polymorphes et une grande population pour mener l'analyse d'association. Les marqueurs SNP fortement associés aux loci de traits quantitatifs (QTL) (étoile rouge) peuvent être utilisés comme marqueur génétique potentiel pour la sélection assistée par marqueur (SAM).

Figure 2. Procédure pour identifier des marqueurs SNP avec des traits économiques élevés pour la sélection. (Huang C W, et al. 2015)

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Références :

1. Artini P G, Papini F, Ruggiero M, et al.Dépistage génétique chez des couples italiens infertiles subissant une insémination intra-utérine et des techniques de fécondation in vitro : une étude multicentrique. Endocrinologie gynécologique, le journal officiel de la Société internationale d'endocrinologie gynécologique, 2011, 27(7):453-457.
2. Novelli A, Grati F R, Ballarati L, et al. Application des microarrays dans le diagnostic prénatal : une déclaration de position du groupe de travail en cytogénétique de la Société Italienne de Génétique Humaine (SIGU), novembre 2011. Ultrasound Obstet Gynecol, 2012, 39(4):384-388.
3. Conlin L K, Thiel B D, Bonnemann C G, et al.Mécanismes du mosaïcisme, du chimérisme et de la disomie uniparentale identifiés par analyse d'array de polymorphismes nucléotidiques simples. Génétique moléculaire humaine, 2010, 19(7):1263-1275.
4. Harris, Alan R, Ferrari, et al.Profilage du nombre de copies à l'échelle du génome par microarray dans les placentas humains issus de mortinaissances inexpliquées. Diagnostic prénatal, 2011, 31(10):932-944.
5. Brezina P R, Benner A, Rechitsky S, et al.Test génétique unitaire combiné avec un microarray de polymorphismes nucléotidiques pour le diagnostic génétique préimplantatoire des aneuploïdies : une nouvelle approche pour optimiser les résultats de grossesse. Fertilité et Stérilité, 2011, 95(5):1786.e5-1786.e8.
6. Becvarova V, Hynek M, Putzova M, et al.Application de la méthode des puces SNP dans le diagnostic prénatal. Ceska Gynekol, 2011, 76(4) : 261-267.
7. Song J, Shao H. L'Array SNP dans les néoplasmes hématopoïétiques : une revue. Microarrays, 2016, 5(1):1.
8. Huang C W, Lin Y T, Ding S T, et al.Découverte efficace de SNP en combinant des données de microarray et de lab-on-a-chip pour l'élevage et la sélection animale. Microarrays, 2015, 4(4):570-595.