유전성 추정
유전 적 요인에 기인하는 표현형 가변성의 비율로 광범위하게 정의 될 수 있습니다. 더 높은 추정치는 유전 적 가변성이 집단에서 주어진 형질의 가변성에 큰 영향을 미친다는 것을 시사합니다. 유전성 분석은 주어진 표현형이 유전 적 요인의 영향을 받는지 여부와 그 영향이 비유 전적 위험 요인에 비해 얼마나 강한지를 추정하기 위해 수십 년 동안 사용되어 왔습니다. 유전 가능성을 평가하기위한 수많은 기술이 존재합니다. 여기에는 쌍둥이 16 또는 가족 혈통 데이터 17,18의 표현형 정보 사용부터 관련되지 않은 개인에 대한 게놈 차원의 유전형 데이터를 기반으로 유전 가능성을 추정하기 위해 더 최근에 개발 된 통계 기술에 이르기까지 다양합니다 .19
주어진 형질의 유전 가능성 추정 쌍둥이 또는 가족 데이터를 사용하는 경우 유전 적 변이의 특정 측정이 필요하지 않습니다. 오히려 이러한 방법은 관련 개인간에 알려진 공유 유전 적 차이를 활용합니다. 유전 가능성 분석의 일반적인 원칙은 서로 유 전적으로 더 밀접한 사람들이 관심있는 표현형에 대해 서로 더 유사해야한다는 것입니다. 수면 장애와 같은 이원 적 특성의 경우 친척에 대한 재발 위험을 측정 할 수 있습니다. 즉, 가족 구성원이 장애 진단을받은 경우 가족 구성원이 동일한 장애를 가질 위험은 무엇입니까? 가족의 이러한 재발 위험을 일반 인구의 질병 위험과 비교하여 유전 가능성을 추정 할 수 있습니다. 유전 적 형질의 경우, 검사 된 가족 관계가 유 전적으로 덜 유사 해짐에 따라 상대적 재발 위험 비율이 감소해야합니다. 예를 들어, 영향을받은 개인의 형제 자매의 재발 위험은 영향을받은 첫 번째 사촌보다 더 커야합니다.
가족 연구 결과는 가족 구성원이 유사한 환경을 공유한다는 사실 때문에 복잡합니다. 일반 인구에 비해 특정 가족에서 더 높은 위험이 유전 적 위험 요소 공유, 환경 위험 요소 공유 또는 둘의 조합 때문인지 분석하기 어려울 수 있습니다. 쌍둥이 연구는 공유 된 유전 적 변이를 다른 변이 원과 분리하는 데 도움이됩니다. 쌍둥이 쌍은 많은 공통 환경 요인을 공유한다고 가정하기 때문입니다. 쌍둥이 쌍은 동시에 태어나고 동일한 자궁 내 환경을 공유하며 종종 같은 학교에 다닙니다. 이 분산 원을 제어하면 쌍둥이 사이의 유사점과 차이점을 유전 적 요인과 환경 적 요인으로 구분할 수 있습니다. 유전 가능성의 추정치는 일란성 쌍둥이 쌍과 이성 접합 쌍 쌍을 비교하여 도출됩니다. 일란성 쌍쌍 (유 전적으로 동일한) 사이의 표현형이이 접합 쌍쌍 (서로 유전 적 변이의 절반을 공유 함)에 비해 증가 된 유사성은 유전성에 대한 증거를 제공합니다. 수면 부족 동안 수행 능력 결핍 축적의 유전 가능성을 확립 한 최근 간행물에 제시된 바와 같이, 20 쌍둥이 샘플에서 유전 가능성을 평가하는 데 사용할 수있는 몇 가지 보완적인 방법이 있습니다. 우리는 이러한 방법을 간략하게 설명합니다.
수면 부족 중 수행 능력 부족과 관련하여 논의했듯이, 20 쌍둥이의 유전 가능성을 추정하는 세 가지 방법은 (1) 고전적 유전 가능성 추정, (2) 분산 분석 (ANOVA) 접근법입니다. , 및 (3) 분산 성분의 우도 기반 추정. 이러한 각 방법은 기존 문헌과 유전성을 비교하고 다른 가정을 평가하는 데 유용 할 수 있습니다. 고전적 유전성은 일란 접합 (ICCMZ)과이 접합 (ICCDZ) 쌍둥이 쌍 사이의 클래스 내 상관 계수 (ICC) 통계의 차이를 사용하여 파생됩니다 .21이 값을 사용하여 유전성 (h2로 표시)은 h2 = 2로 추정됩니다. • (ICCMZ-ICCDZ ). 유전 가능성을 추정하는 것 외에도 고전적인 접근 방식은 공유 된 공통 환경 분산의 추정치를 제공 할 수 있으며, 이는 2 • ICCDZ-ICCMZ로 추정됩니다. 다음으로, ANOVA 접근법은 가변성에 대한 특정 가정 (예 : 총 가변성이 일란성 쌍둥이 및이 접합 쌍둥이에서 동일하다는 것)과 결합하여 쌍둥이 내 및 쌍둥이 내 쌍 접합 평균 제곱 추정치의 조합을 사용합니다 .22,23 마지막으로 , 최대 우도 분산 성분 접근 방식은 모델 별 공분산 행렬 23-25를 사용하며, 중요하게는 유전 적 전달의 특정 패턴을 검사하고 유전 가능성 추정과 관련된 표준 오류 및 P 값을 계산할 수 있습니다. 이러한 유전 전달 모델에는 추가 유전 효과 (A), 우세 유전 효과 (D), 공통 환경 효과 (C) 및 고유 한 개별 효과 (E)와 관련된 구성 요소가 포함됩니다 .25 예를 들어, ACE 모델은 추가 유전 효과를 가정합니다. 공유 환경 및 고유 한 개별 가변 구성 요소.서로 다른 모델을 비교하여 유전 유전 방식에 대한 구체적인 질문을 평가할 수 있습니다. 전반적으로 우리는 유전 가능성 추정의 각 방법이 고유 한 장점을 가지고 있음을 알 수 있습니다. 고전적인 방법은 계산에 더 단순한 접근 방식을 제공하는 반면 ANOVA 모델의 장점은 트윈 모델의 타당성에 대한 특정 가정을 평가할 수 있다는 것입니다. 잠재적으로 더 복잡 할 수 있지만 최대 가능성 분산 성분 접근 방식은 특정 유전자 전달 모델에 대한 정보를 제공 할 수 있습니다.
장 후반부에 설명 된 바와 같이보다 최근에 확립 된 기술은 동시에 검사하여 관련없는 개인의 유전 가능성을 추정 할 수 있습니다. 주어진 형질과 모든 유전형 유전 다형성 사이의 연관성 .19,26-28 이러한 기술은 최근에 사용 및 확장되어 게놈 전체 연관 분석을 통해 설명 할 수있는 가변성의 양을보다 정확하게 포착합니다.
주어진 형질이 유전 적이라는 사실은 근본적인 유전 적 요인이 표현형을 결정하는 역할을한다는 것을 강하게 의미합니다. 수면 지속 시간, 29-31 크로노 타입, 수면 상실에 대한 32-35 반응, 20 다리 불안 증후군 (RLS), 36-38 불면증을 포함한 많은 수면 관련 장애 및 중간 표현형이 지난 수십 년 동안 유전되는 것으로 나타났습니다. 29,39-41 개 이상 수면, 42 개 폐쇄성 수면 무호흡증 (OSA), 43-49 및 OSA에 대한 주요 중간 특성 (두개 안면 구조, 50 개 상부기도 연조직 부피, 51 및 저산소증 및 고 탄산증에 대한 환기 반응 52). 행동 특성 중 가장 유전되는 특성 중 하나는 수면 중 뇌파 (EEG)의 스펙트럼 특성입니다 .53
이열 성은 연구에 포함 된 특정 집단에 대한 추정치 일뿐입니다. 주어진 장애 나 특성에 대한 진정한 유전성은 없습니다. 대신 유전성은 환경이 변함에 따라 시간이 지남에 따라 달라질 수 있으며 특정 민족 그룹이나 특정 연령 그룹에서 다를 수 있습니다 (유전 가능성 개념에 대한 검토는 Visscher et al19 참조). 예를 들어, 청소년의 수면 시간 유전 가능성은 노인의 유전 가능성과 다를 수 있습니다. 개체군 변이에서 유전자와 환경의 상대적 중요성은 수명에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 유전 가능성의 추정치는 연구에 따라 상당히 다를 수 있습니다.
이러한 형질 중 일부에 대해 50 % 이상의 유전 가능성 추정치를 관찰했지만, 현재까지 발견 된 유전 적 변이는 일반적으로 5 % 미만의 순서로 설명합니다. 주어진 표현형에서 알려진 전체 가변성. 이 “누락 된 유전성”의 원인을 찾는 것은 현재 진행중인 연구 분야이며 주어진 표현형의 유전성을 결정하는 방법은 계속 개발되고 있습니다 (검토는 1,2,54-56 참조). 작은 효과가있는 많은 수의 공통 변이, 큰 효과가있는 여러 희귀 변이, 현재 유전자형 플랫폼에서 인과 적 변이의 불충분 한 태그 지정, 유전자 유전자 및 유전자 환경 상호 작용 효과, 기타 유형의 유전 적 변이 (예 : 카피 수 변이 및 후성 유전) 궁극적으로 누락 된 유전성을 설명하려면 매우 큰 표본 크기와 엄격하고 새로운 분석 기술이 모두 필요합니다.
