जीनोटाइप-फेनोटाइप सहसंबंध

जीनोटाइप-फेनोटाइप सहसंबंध इस बात का अध्ययन है कि एक विशिष्ट आनुवंशिक भिन्नता किसी विकार की परिणामी नैदानिक विशेषताओं और गंभीरता से कैसे संबंधित है। एकल-जीन रोग में यह पूछता है कि क्या उत्परिवर्तन जानने से फेनोटाइप की भविष्यवाणी की जा सकती है, और यह अक्सर अपूर्ण होता है क्योंकि कई कारक परिणाम को संशोधित करते हैं।

Definition

जीनोटाइप-फेनोटाइप सहसंबंध एक विशेष जीनोटाइप (मौजूदा भिन्नता या भिन्नताओं का संयोजन) और फेनोटाइप (अवलोकनीय नैदानिक विशेषताएं) के बीच का संबंध है, जो यह बताता है कि जीनोटाइप रोग की विशेषताओं की कितनी अच्छी तरह और किस तरीके से भविष्यवाणी करता है।

Scope

यह प्रविष्टि बताती है कि जीनोटाइप-फेनोटाइप सहसंबंध क्या है, इसे मजबूत या कमजोर करने वाले कारक (जैसे भिन्नता का प्रकार और गंभीरता, संशोधक जीन, प्रवेश्यता (penetrance), और अभिव्यंजकता (expressivity)), और क्यों एक ही उत्परिवर्तन विभिन्न फेनोटाइप दे सकता है। यह एकल-जीन विकारों के भीतर एक वैचारिक विषय है और नैदानिक मार्गदर्शन नहीं है।

Core questions

• क्या उत्परिवर्तन जानने से नैदानिक विशेषताओं की भविष्यवाणी होती है?
• एक ही जीनोटाइप वाले लोगों में कभी-कभी गंभीरता में अंतर क्यों होता है?
• प्रवेश्यता (penetrance), अभिव्यंजकता (expressivity) और संशोधक जीन की क्या भूमिकाएँ हैं?
• भिन्नता का प्रकार और अवशिष्ट कार्य फेनोटाइप को कैसे आकार देते हैं?

Key concepts

• प्रवेश्यता (Penetrance) और अभिव्यंजकता (expressivity)
• भिन्नता की गंभीरता और अवशिष्ट कार्य
• संशोधक जीन
• पर्यावरणीय और स्टोकेस्टिक प्रभाव
• जीनोटाइप की पूर्वानुमानित सीमाएँ

Mechanisms

जीनोटाइप-फेनोटाइप सहसंबंध की शक्ति इस बात पर निर्भर करती है कि भिन्नता फेनोटाइप को कितनी सीधे निर्धारित करती है। जहां भिन्नता कार्य को बड़े पैमाने पर समाप्त या संरक्षित करती है, सहसंबंध अपेक्षाकृत अनुमानित हो सकता है; जहां परिणाम अवशिष्ट गतिविधि, संशोधक जीन, अपूर्ण प्रवेश्यता (incomplete penetrance), या परिवर्तनीय अभिव्यंजकता (variable expressivity) पर निर्भर करता है, वहीं एक ही जीनोटाइप विभिन्न प्रकार के फेनोटाइप उत्पन्न कर सकता है। विल्की का प्रभुत्व का विवरण दर्शाता है कि उत्परिवर्तन का कार्यात्मक वर्ग (कार्य की हानि, प्रमुख-नकारात्मक, कार्य का लाभ) फेनोटाइप का एक निर्धारक है। केरेम और सहयोगियों द्वारा सिस्टिक फाइब्रोसिस आनुवंशिक विश्लेषण, जिसने सामान्य CFTR भिन्नता को चित्रित किया, यह जांचने के लिए एक मॉडल सेटिंग बन गया कि विशिष्ट एलील नैदानिक विशेषताओं से कैसे संबंधित हैं, जबकि यह भी दर्शाता है कि सहसंबंध आंशिक है।

Clinical relevance

जीनोटाइप-फेनोटाइप तर्क इस बात को रेखांकित करता है कि भिन्नता के निष्कर्षों की व्याख्या कैसे की जाती है और रोग डेटाबेस उत्परिवर्तन के अपेक्षित परिणामों को कैसे सारांशित करते हैं। यह यह भी बताता है कि एक आणविक निदान हमेशा किसी व्यक्ति के पाठ्यक्रम की भविष्यवाणी क्यों नहीं करता है। यह वर्णनात्मक पृष्ठभूमि है और किसी भी व्यक्ति के निदान, रोगनिदान या उपचार का आधार नहीं है।

History

जैसे-जैसे 1980 के दशक के अंत और 1990 के दशक में रोग जीन क्लोन किए गए, ध्यान जीन की पहचान करने से हटकर विशिष्ट भिन्नताओं को नैदानिक विशेषताओं से जोड़ने पर केंद्रित हो गया। 1989 का सिस्टिक फाइब्रोसिस कार्य इस प्रश्न के लिए एक प्रारंभिक और प्रभावशाली सेटिंग था, और OMIM जैसे कैटलॉग में एलील-फेनोटाइप अवलोकनों के संचय ने जीनोटाइप-फेनोटाइप सहसंबंध को चिकित्सा आनुवंशिकी का एक स्थायी विषय बना दिया, साथ ही इसकी सीमाओं की बढ़ती पहचान भी हुई।

Debates

मोनोजेनिक रोग में जीनोटाइप फेनोटाइप की कितनी विश्वसनीयता से भविष्यवाणी कर सकता है?

यहां तक कि क्लासिक एकल-जीन विकारों में भी, संशोधक जीन, अपूर्ण प्रवेश्यता (incomplete penetrance) और परिवर्तनीय अभिव्यंजकता (variable expressivity) का मतलब है कि एक ही भिन्नता विभिन्न नैदानिक चित्र उत्पन्न कर सकती है, इसलिए जीनोटाइप का पूर्वानुमानित मूल्य वास्तविक है लेकिन अक्सर आंशिक होता है।

Key figures

• Lap-Chee Tsui
• Batsheva Kerem
• Andrew Wilkie
• Victor McKusick

Seminal works

• kerem-1989
• wilkie-1994

Frequently asked questions

क्या एक ही उत्परिवर्तन अलग-अलग लोगों में अलग-अलग रोग गंभीरता का कारण बन सकता है?

हाँ। संशोधक जीन, अपूर्ण प्रवेश्यता (incomplete penetrance), परिवर्तनीय अभिव्यंजकता (variable expressivity) और पर्यावरणीय कारक एक ही जीनोटाइप को विभिन्न फेनोटाइप उत्पन्न करने का कारण बन सकते हैं।

यदि जीनोटाइप-फेनोटाइप सहसंबंध अपूर्ण है तो यह उपयोगी क्यों है?

यह अभी भी भिन्नताओं की व्याख्या करने और उत्परिवर्तन के वर्गों से जुड़ी विशिष्ट विशेषताओं का वर्णन करने में मदद करता है, भले ही यह शायद ही कभी किसी व्यक्ति के परिणाम की निश्चितता के साथ भविष्यवाणी करता हो।