Delineamento de experimentos em genética genômica Experimental design in genetical genomics

Genética genômica é um termo utilizado para representar o estudo de processos genéticos controladores de caracteres fenotípicos de herança complexa, a partir da análise conjunta de informação relativa a fenótipos, estruturas de parentesco, marcadores moleculares e expressão gênica. Estudos de genética genômica são utilizados, por exemplo, para a estimação da herdabilidade de níveis de transcrição, para o mapeamento de locos controladores da expressao gênica (eQTL, do inglês expression Quantitative Trait Loci), e para o estudo de redes regulatórias. Genética genômica geralmente envolve experimentos com microarrays, os quais são ainda bastante caros e trabalhosos, limitando o tamanho amostral e conseqüentemente o poder estatístico de tais estudos. Desta maneira, é essencial que tais experimentos sejam otimizados do ponto de vista do delineamento, a partir de criteriosa escolha das amostras (indivíduos) a serem utilizadas, e do controle rigoroso dos vários fatores que podem afetar as variáveis-resposta de interesse. Outro ponto fundamental na condução de tais experimentos refere-se à marcação das amostras de mRNA com os fluoróforos e ao pareamento das mesmas em cada lâmina de microarray, os quais devem ser cuidadosamente planejados para que não haja confundimento entre estes efeitos e os fatores biológicos de interesse. Nesta apresentação serão discutidas algumas estratégias para o planejamento de estudos de genética genômica, incluindo a seleção de indivíduos objetivando-se a maximização da dissimilaridade genética ou do número de eventos de recombinação, bem como a condução eficiente dos ensaios com microarrays para diferentes objetivos experimentais.<br>Genetical genomics experiments combine information on phenotypic traits, molecular markers and gene expression to study the genetic mechanisms governing variation in complex traits. Such studies can be used, for example, to estimate heritabilities of mRNA transcript abundances, to map expression quantitative trait loci (eQTL), and to infer regulatory gene networks. Microarray experiments, however, can be extremely costly and time consuming, which may limit sample sizes and statistical power. Thus it is crucial to optimize experimental designs by carefully choosing the subjects to be assayed, and by cautiously controlling systematic factors affecting the system. Also, a rigorous strategy should be used for allocating mRNA samples across slides and dye labeling, so that effects of interest are not confounded with nuisance factors. In this presentation, we review some designs strategies for genetical genomics studies, including the selection of individuals for increased genetic dissimilarity and for a higher number of recombination events, as well as efficient microarray experiment layouts for various experimental goals.