| Lizenz: Veröffentlichungsvertrag für Publikationen mit Print on Demand (3MB) |
- URN zum Zitieren dieses Dokuments:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-230107
| Dokumentenart: | Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation) |
|---|---|
| Open Access Art: | Primärpublikation |
| Datum: | 22 Dezember 2011 |
| Begutachter (Erstgutachter): | Prof. Dr. Bernhard Weber und Prof. Dr. Olaf Ortmann |
| Tag der Prüfung: | 1 Dezember 2011 |
| Institutionen: | Medizin > Lehrstuhl für Humangenetik |
| Stichwörter / Keywords: | Familiärer Brustkrebs, Brustkrebssuszeptibilität, genomweite Kopplungsanalyse, familial breast cancer, breast cancer susceptibility, genome wide linkage analysis |
| Dewey-Dezimal-Klassifikation: | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin |
| Status: | Veröffentlicht |
| Begutachtet: | Ja, diese Version wurde begutachtet |
| An der Universität Regensburg entstanden: | Ja |
| Dokumenten-ID: | 23010 |
Zusammenfassung (Deutsch)
In der vorliegenden Arbeit standen Blutproben einer großen Brustkrebs-Familie mit mehreren betroffen Familienmitgliedern, die negativ auf Mutationen in den beiden Brustkrebsgenen BRCA1 und BRCA2 getestet wurden, zur Verfügung. Damit wurde eine genomweite Kopplungsanalyse mit einem anschließenden positionellen Kandidatengenansatz zur Auffindung der genetischen Ursache des Mammakarzinoms in dieser ...
Zusammenfassung (Deutsch)
In der vorliegenden Arbeit standen Blutproben einer großen Brustkrebs-Familie mit mehreren betroffen Familienmitgliedern, die negativ auf Mutationen in den beiden Brustkrebsgenen BRCA1 und BRCA2 getestet wurden, zur Verfügung. Damit wurde eine genomweite Kopplungsanalyse mit einem anschließenden positionellen Kandidatengenansatz zur Auffindung der genetischen Ursache des Mammakarzinoms in dieser Familie durchgeführt. Die elf zur Verfügung stehenden DNA Proben wurden mit dem GeneChip Human Mapping 50K Array XbaI 240 der Firma Affymetrix genotypisiert. Insgesamt wurden 35.642 Einzelnukleotidpolymorphismen (SNPs) über alle Chromosomen verteilt in die Kopplungsanalyse einbezogen.
Die Stammbaumanalyse der Familie lässt vermuten, dass der zugrunde liegende genetische Defekt für das Mammakarzinom dominant vererbt wird. Entsprechend wurde die parametrische Kopplungsanalyse unter dieser Annahme, jedoch auch unter nicht-parametrischen Modellen, durchgeführt. Unter Zugrundelegung eines dominanten Defekts zeigten sich die höchsten Kopplungssignale in den chromosomalen Regionen Xq (mLOD 1,8) und 17q (mLOD 1,35). Bei Berücksichtigung von sporadischen Phänokopien in der Familie konnten sieben Kopplungsregionen mit einem LOD-Wert > 1,4 auf den Autosomen identifiziert werden. Diese lagen auf den Chromosomen 1q (mLOD 1,949), 17q (mLOD 1,819), 20q (mLOD 2,066), 7q (mLOD 1,465), 8p (mLOD 2,654), 13q (mLOD 2,429) und 19 (mLOD 2,444). Die in der parametrischen Kopplungsanalyse identifizierten acht Kandidatenregionen zeigten jeweils auch in der nicht-parametrischen Analyse die besten Ergebnisse. Keine der möglichen Kopplungsregionen erzielte einen signifikanten LOD-Wert, was jedoch aufgrund der Struktur und Größe der untersuchten Familie und der damit eingeschränkten statistischen Aussagekraft nicht erwartet werden konnte.
Im Rahmen einer Haplotypenanalyse wurden die segregierenden krankheitsspezifischen Haplotypen identifiziert. Diese wurden anschließend durch die Genotypisierung von Mikrosatelliten-Markern bestätigt und in einigen Fällen weiter eingegrenzt. Die chromosomalen Bereiche Xq27.2-q28, 17q21.33-q25.1, 1q23.1-q23.3, 20q12-q13.2, 7q36.2-q36.3, 8p23.3 und 13q32.1-q34 wurden in dieser Arbeit erstmals als Kandidatenregionen für Brustkrebssuszeptibilität beschrieben. Die Kandidatenregion 19p13.2-q12 war bereits in der Analyse von Bergman et al. (2007) aufgefunden worden.
Nach der Identifizierung der Kopplungsregionen wurde in den jeweiligen chromosomalen Bereichen nach möglichen Kandidatengenen für Brustkrebs gesucht. Die Gesamtzahl von 866 Genen in den acht Kopplungsregionen konnte durch eine Reihe bioinformatischer Verfahren auf 62 Kandidatengene eingeschränkt werden. Fünf der 62 identifizierten Kandidatengene (BRIP1, RAD51C, PYHIN1, ING1 und SLC9A3R1) wurden durch eine Sequenzierung der kodierenden Exone analysiert. Es konnte jedoch keine krankheitsassoziierte Mutation gefunden werden.
Ungeachtet der systematischen Vorgehensweise konnte der genetische Defekt, der in der untersuchten Familie für das familiäre Auftreten von Brustkrebs verantwortlich ist, im Rahmen dieser Arbeit nicht identifiziert werden. Dies zeigt unter anderem die häufige Problematik des positionellen Kandidatengenansatzes bei Krankheiten mit komplexer Ätiologie, der sich in seiner Analyse auf einzelne (kleine) Familien beschränken muß.
Die Arbeit wurde in dem Zeitraum zwischen Oktober 2007 und April 2008 am Institut für Humangenetik der Universität Regensburg durchgeführt.
Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)
Subject of this study is to detect the genetic cause of the augmented occurrence of breast cancer in a single family with several affected family members. Therefore a genome wide linkage analysis followed by a positional candidate gene approach was performed. Previously the family was tested negative for a mutation in the two known breast cancer genes BRCA1 and BRCA2. The eleven available ...
Übersetzung der Zusammenfassung (Englisch)
Subject of this study is to detect the genetic cause of the augmented occurrence of breast cancer in a single family with several affected family members. Therefore a genome wide linkage analysis followed by a positional candidate gene approach was performed. Previously the family was tested negative for a mutation in the two known breast cancer genes BRCA1 and BRCA2. The eleven available DNA-samples were genotyped using the GeneChip Human Mapping 50K Array XbaI 240 from Affymetrix. In total 35.642 SNPs distributed on all chromosomes have been included in this linkage analysis.
An analysis of the pedigree leads to the assumption of an autosomal dominant heredity of the genetic defect. A parametric linkage analysis was performed as well as analysis with non-parametric models. Taking a dominant defect as a basis, the highest linkage signals were for the chromosomal regions Xq (mLOD 1,8) and 17q (mLOD 1,35). With consideration of sporadic phaenocopy in the family, seven linkage regions were identified with a mLOD score > 1,4 on the autosomes. These are located on chromosome 1q (mLOD 1,949), 17q (mLOD 1,819), 20q (mLOD 2,066), 7q (mLOD 1,465), 8p (mLOD 2,654), 13q (mLOD 2,429) and 19 (mLOD 2,444). The eight candidate regions identified by the parametric linkage analysis also showed the best results in the non-parametric analysis. None of the possible candidate region got a significant LOD score as expected considering the structure and size of the analysed family and the related reduced statistical significance.
A haplotype analysis was used to identify the segregating disease specific haplotypes. These were afterwards confirmed by fragment analysis of microsatellite markers, which further narrowed down some candidate regions. The chromosomal regions Xq27.2-q28, 17q21.33-q25.1, 1q23.1-q23.3, 20q12-q13.2, 7q36.2-q36.3, 8p23.3 and 13q32.1-q34 were described as candidate regions for breast cancer susceptibility for the first time. The candidate region 19p13.2-q12 was already found in the study of Bergman et al. (2007).
After the identification of the linkage regions, a search for possible candidate genes for breast cancer in the particular chromosomal regions was performed. The total number of 866 genes in the eight linkage regions was reduced to 62 candidate genes using bioinformatic methods. Five of the 62 candidate genes (BRIP1, RAD51C, PYHIN1, ING1 and SLC9A3R1) were analysed through sequence analysis of the coding exons. No disease associated mutation was found.
Regardless of the systematic approach the disease associated defect causing the familiar breast cancer in the underlying family was not found. This shows the common difficulty of the positional candidate gene approach in diseases with a complex aetiology that has to be constricted in his analysis on single and small families.
This study was created between October 2007 and April 2008 at the Institute of Human Genetics, University of Regensburg, Germany.
Metadaten zuletzt geändert: 25 Nov 2020 15:24
Nur für Besitzer und Autoren: Kontrollseite des Eintrags
Downloadstatistik