生物信息之 基因与疾病
利用生物信息学方法研究遗传疾病的发生机理
利用生物信息学方法研究遗传疾病的发生机理随着人类基因组计划的完成，我们对人类遗传变异的了解越来越深入。
遗传疾病是由遗传变异引起的疾病，包括单基因遗传病、染色体异常病和多基因遗传病等。
这些遗传疾病会直接影响患者的健康，以及他们的家庭和社会生活。
因此，研究遗传疾病的发生机理对于疾病预防和治疗具有重要意义。
生物信息学是一种研究生物学数据的方法，可以对基因组、转录组和蛋白质组等生物信息进行系统分析，揭示生命过程中的生物学机制。
利用生物信息学方法研究遗传疾病的发生机理，不仅可以揭示遗传变异与疾病之间的关系，还可以为遗传病的预测、诊断和治疗提供指导。
一、基因组学测序技术在遗传疾病研究中的应用通过基因组学测序技术，可以对遗传疾病相关的基因进行全基因组或全外显子测序，并对测序数据进行分析。
从而可以鉴定出与疾病相关的变异位点，进一步分析其功能和调节机制。
例如，在糖尿病研究中，通过全基因组关联分析（GWAS）鉴定出了多个与糖尿病相关的单核苷酸多态性（SNP），进一步通过功能实验和生物信息学分析确定了这些SNP对糖尿病的发生和发展有着重要的调节作用。
这些研究为糖尿病的早期预防和治疗提供了重要的基础。
二、转录组学在遗传疾病研究中的应用转录组学是研究基因转录和表达的方法，通过转录组学分析，可以了解到基因在不同组织和不同状态下的表达水平和调控机制。
在遗传疾病研究中，转录组学可以帮助鉴定出与疾病发生和发展有关的差异表达基因，进一步揭示其调控机制和信号通路。
例如，在自闭症研究中，通过转录组学分析发现了一些差异表达的基因，进一步发现这些基因与神经元发育和功能异常有关。
这些研究为自闭症的发病机制提供了新的线索，并为寻找自闭症的治疗方法提供了指导。
三、蛋白质组学在遗传疾病研究中的应用蛋白质组学研究的是蛋白质在细胞和组织中的表达和功能，通过蛋白质组学分析可以了解到蛋白质在细胞信号通路、代谢途径、免疫应答等方面的作用。
在遗传疾病研究中，蛋白质组学可以鉴定出与疾病发生和发展有关的协同作用蛋白质，并揭示其作用机制和信号通路。
生物信息学在疾病检测方面的实例
生物信息学在疾病检测方面的实例引言：随着科技的发展，生物信息学在疾病检测领域发挥着越来越重要的作用。
通过对DNA、RNA和蛋白质等生物大分子的序列和结构信息进行分析，生物信息学可以帮助我们更加准确地诊断和预测疾病。
本文将以多个实例为例，介绍生物信息学在疾病检测方面的应用。
实例一：基因突变与遗传疾病生物信息学可以帮助我们分析基因突变与遗传疾病之间的关系。
例如，在遗传性疾病中，特定基因的突变可能导致蛋白质结构异常，进而引发疾病。
通过生物信息学的方法，我们可以对这些突变进行分析，了解突变对蛋白质功能的影响，从而预测疾病的发生和发展趋势。
实例二：基因表达与肿瘤疾病生物信息学可以帮助我们分析基因表达与肿瘤疾病之间的关系。
通过对肿瘤细胞中基因表达谱的分析，我们可以发现与肿瘤相关的基因。
这些基因的表达水平的异常可能与肿瘤的发生和发展相关。
生物信息学的方法可以帮助我们对大规模的基因表达数据进行挖掘和分析，以便发现新的肿瘤标志物和治疗靶点。
实例三：药物设计与疾病治疗生物信息学可以帮助我们设计和优化药物，从而提高疾病治疗效果。
通过对药物和靶标蛋白的结构信息进行分析，我们可以预测药物与靶标蛋白的结合模式，并设计出更加有效的药物。
此外，生物信息学还可以帮助我们筛选药物靶点，加快药物研发的速度和效率。
实例四：个体化医疗与疾病预测生物信息学可以帮助我们进行个体化医疗和疾病预测。
通过对个体基因组的测序和分析，我们可以了解个体的遗传变异情况，并预测个体患某种疾病的风险。
此外，生物信息学还可以结合临床数据和生活习惯等信息，从而为个体提供更加个性化的医疗和健康管理方案。
结论：生物信息学在疾病检测方面的应用不断发展，为我们提供了更加准确和个性化的疾病诊断和预测手段。
通过对基因突变、基因表达、药物设计和个体基因组等信息的分析，生物信息学可以帮助我们更好地理解疾病的发生和发展机制，为疾病的预防、诊断和治疗提供支持和指导。
随着生物信息学技术的不断进步，相信生物信息学在疾病检测方面的应用将会越来越广泛，并为人类的健康事业做出更大的贡献。
生物信息学在疾病预测中的应用研究
生物信息学在疾病预测中的应用研究在当前科技快速发展的时代，生物信息学正日益成为疾病预测和临床诊断领域中的一项重要技术。
利用大数据分析和计算生物学的方法，生物信息学在疾病的预测、诊断、治疗和预防方面发挥着重要作用。
本文将探讨生物信息学在疾病预测中的应用研究，并介绍其潜在的未来发展。
生物信息学是将生物学、计算机科学和统计学相结合的跨学科领域。
它利用计算机算法和统计学方法来处理生物学数据，从而理解生物学过程并提供重要的生物学信息。
利用生物信息学的方法，研究人员可以通过研究基因、蛋白质、代谢物和其他生物分子的大规模数据，来识别与疾病发展相关的特征和模式。
在疾病预测方面，生物信息学的应用主要有两个方面。
一方面是将生物信息学技术应用于基因组学和转录组学研究中。
研究人员可以通过对大样本个体的基因组数据进行分析，识别与疾病相关的基因变异和表达差异。
这些基因变异和表达差异可以作为潜在的生物标志物，用于预测特定疾病的风险和发展。
例如，通过分析癌症患者的基因组数据，研究人员发现了一些与癌症发展和疗效相关的基因变异，从而为癌症预测和治疗提供了新的思路。
另一方面，生物信息学还可以应用于建立和优化疾病预测模型。
研究人员可以利用机器学习和数据挖掘的方法，通过对大规模生物学数据的分析和模式识别，构建预测疾病风险和进展的模型。
这些模型可以利用多种生物学数据，如基因组、临床指标和环境因素等，来预测特定疾病的发展概率和进展速度。
例如，在心血管疾病预测方面，研究人员可以利用患者的临床数据、基因组数据和生活习惯等信息，构建预测心血管疾病风险的模型，并为患者提供个性化的预防措施。
生物信息学在疾病预测中的应用研究还面临一些挑战。
首先，由于生物信息学技术的不断发展，生物学数据的量日益增大。
因此，研究人员需要开发更高效和准确的数据处理和分析方法，以提高疾病预测的准确性和可靠性。
其次，由于生物学数据的复杂性和多样性，研究人员需要在跨学科领域中合作，整合不同类型的数据和方法，以获得更全面和准确的预测结果。
生物信息学在临床医学中的应用
生物信息学在临床医学中的应用引言：生物信息学是一门利用计算机科学和统计学等技术处理生物学数据的学科，它的发展为临床医学带来了许多新的应用和方法。
在临床医学中，生物信息学的应用不仅可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗，还可以加速新药的研发和个体化医疗的实施。
本文将介绍生物信息学在临床医学中的几个重要应用领域。
一、基因组学与疾病的关系生物信息学在研究基因组学方面发挥了重要的作用。
通过对人类基因组的测序和分析，我们可以发现某些基因与特定疾病之间存在着密切的关系。
例如，通过对癌症患者基因组的测序，可以发现某些基因突变与特定癌症的发生有关。
这些发现可以帮助医生进行早期诊断、提供更精准的治疗方案，并为新药的研发提供靶点。
二、药物筛选与个体化治疗生物信息学可以加速药物的研发过程。
传统的药物研发需要耗费大量时间和金钱，而生物信息学可以通过模拟计算和数据分析，筛选出对特定疾病有潜在疗效的药物候选物。
此外，生物信息学还可以通过对患者基因组数据的分析，实现个体化治疗。
根据患者的基因组信息，医生可以选择最适合患者的药物和剂量，提高治疗效果，并减少治疗过程中的不良反应。
三、疾病预测与早期诊断生物信息学可以通过对大量生物样本和临床数据的分析，帮助医生进行疾病的预测和早期诊断。
例如，通过对癌症患者的基因组数据进行分析，可以发现潜在的癌症标志物，从而实现早期癌症的筛查和诊断。
此外，生物信息学还可以通过对患者基因组和表观基因组的分析，预测患者患某种疾病的风险，为个体化健康管理提供依据。
四、微生物组与人体健康微生物组是指生活在人体内的微生物的集合，包括细菌、真菌和病毒等。
生物信息学可以通过对微生物组的测序和分析，研究微生物与人体健康之间的关系。
通过对大量样本的比较分析，可以发现某些微生物与特定疾病的发生和发展密切相关。
例如，通过对肠道微生物组的分析，可以发现某些菌群与肠道炎症性疾病的发生有关。
这些发现可以为临床医学提供新的治疗策略，例如通过调节微生物组结构来改善患者的病情。
利用生物信息学分析疾病基因
利用生物信息学分析疾病基因人类疾病是人类健康的威胁，其复杂性让我们需要了解更多关于基因与疾病之间的关系。
基因意味着生物个体的遗传信息，而疾病则是个体健康状态的一种异常现象。
事实上，基因变异与遗传学因素经常会导致疾病进一步的发展，这就需要我们利用生物信息学的方法进行分析。
本文将简要介绍生物信息学的应用，并探究如何使用生物信息学工具来分析疾病基因。
一、生物信息学的应用生物信息学是一门研究大型分子生物信息的交叉学科，涉及计算机科学、数学和生物学。
生物信息学主要研究生物大分子的结构、功能、进化以及调控，其目的是利用计算机和其他技术手段处理和解析大量的生物数据。
这些数据可以包括基因组、蛋白质组、代谢组、转录组、蛋白质结构及其相互作用等方面的信息。
生物信息学的应用非常广泛，涉及到很多生命科学领域，包括：1.基因组学：研究基因组的结构、功能及遗传变异对生物进化和表型的影响；2.蛋白质组学：研究蛋白质在不同环境中的表达、结构、功能和相互作用；3.代谢组学：研究细胞代谢通路以及细胞内代谢产物的定量和定性分析；4.转录组学：研究基因转录和RNA的稳定性、结构和功能；5.结构生物学：研究蛋白质分子的三维结构和它与其他化合物的相互作用；6.系统生物学：综合应用多种数据集，研究复杂生物系统之间的关系和相互作用。
生物信息学的应用可以帮助我们更好地理解和分析生物学现象，并为疾病研究带来了全新的机遇。
二、利用生物信息学分析疾病基因生物信息学的应用已经在疾病研究中得到了广泛的应用，其中最重要的应用之一是利用生物信息学的方法分析疾病基因。
疾病基因是指导致疾病的基因或某个基因突变的变种。
下面我们将介绍如何使用生物信息学工具来分析疾病基因。
1.数据库相关数据库是分析疾病基因的关键，这里我们介绍一些重要的生物信息学数据库：1.1 OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)OMIM数据库包含了所有已知人类遗传疾病的基因、表型及其影响的信息。
生物信息学研究进展之人类基因组拷贝数变异与复杂疾病
2008年8月的一项研究发现，克罗恩病和IRGM基因 （与对抗侵入性细菌有关）上游区域20,000碱基对的缺 失之间存在相关。
2008年9月的一项研究证实了早先的发现，表明在 22号染色体的一个区域有长度为3百万碱基对缺失的人三 成患有精神疾病，像自闭症和精神分裂症。
2009 年 1 月 另 有 研 究 发 现 ， 体 重 指 数 和 一 个 称 为 NEGR1的基因中45,000个碱基对缺失具有很高的相关性， 这个基因影响调节饥饿感和代谢的下丘脑的神经生长。
What makes humans unique?
美国科学家对比研究了人类和其它灵 长类动物的基因组，发现这可能是因为 人类某些基因的拷贝数与其它动物有很 大不同。
这一发现将有助于人们对疾病、寿命 等展开更深入的研究。相关论文发表于 2007年7月31日的Genome Research上。
以前的报道认为，CNVs之所以普遍存在是因为它对人 类的健康和进化有益。
生物信息学研究进展
拷贝数变异(CNVs)
(1860-1902年)
安妮-琼斯是美国一位长 有大胡子的女子，她是巴尔 努穆杂技团的亮点人物。
成年之后，她成为美国 最著名的“胡须女子”，并 作为杂技团“畸形人”的代 言人。她曾在俄罗斯进行巡 回表演，并以耶稣形象作为 绘画模特。
后期琼斯成为一位音乐家， 1902年，琼斯死于肺结核。
典型地，假如一个基因组含有某个基因的三份拷贝， 而不是正常的两份（分别来自父母），那么细胞就会用三 份拷贝都来生产、达并非总是如此，细胞不管怎样 还是维持正确的量；CNVs对调控另外的基因表达的DNA 区域有影响，使问题更加复杂。
尽管如此，科学家们已经将CNVs和一些复杂的疾病联 系起来。
生物信息学及其在医学领域中的应用
生物信息学及其在医学领域中的应用随着计算机技术的快速发展，生物信息学作为一门新兴交叉学科，正在迅速崛起。
生物信息学可以通过分析和解释生物基因组信息，从而为生物科学研究提供有力的支持和帮助。
而在医学领域中，生物信息学也具有广泛的应用价值，可以帮助医学研究人员更好地理解人类疾病的发生和演化规律，进而为疾病的诊断和治疗提供更精准的方法。
本文将探讨生物信息学在医学领域中的应用。
一、基因组学及其研究方法生物信息学的应用涉及到基因组学、蛋白质组学、转录组学、代谢组学等多个领域。
其中，基因组学是生物信息学中最基础和最重要的一部分。
基因组学是研究生物体基因组（全基因组、亚基因组或基因组片段）的结构、功能、调节和演化规律的科学，是生物信息学研究的重要方向之一。
在基因组学研究中，常用的方法有序列比对、序列聚类、序列注释、功能预测等。
其中，序列比对是一种比较两个生物序列（或多个序列）的相似性的方法，常用于基因组比较和后续的基因识别；序列聚类是一种对生物序列进行分类的方法，常用于识别不同物种之间的差异性；序列注释是将基因组序列的结构和功能特征标注出来，常用于为后续的基因功能研究提供依据；功能预测则是通过基因序列对编码的蛋白质的功能进行预测，常用于筛选有潜力的新药靶点。
二、生物信息学在医学领域中的应用1. 疾病基因检测与诊断疾病基因检测是目前生物信息学在医学领域中的最主要应用之一。
它通过对病人的基因组序列进行测序和分析，识别与疾病相关的基因变异，进而为疾病的诊断提供有力的依据。
例如，我们知道，BRCA1基因与乳腺癌的发生密切相关。
如果能通过基因检测确定一个人是否拥有BRCA1变异，则可以更加预防和治疗乳腺癌。
同时，利用基因检测还可以开展基因筛查和致病基因功能研究，以帮助医学研究者更好地了解疾病的发生和演化规律，提供对策和治疗方案。
2. 个性化医疗生物信息学在医学领域中的另一个重要应用是个性化医疗。
个性化医疗是根据病人个体化的基因特征和遗传信息，为病人设计符合其个体特征的诊断、治疗方案。
生物信息学在疾病检测方面的实例
生物信息学在疾病检测方面的实例随着科技的不断进步，生物信息学作为一门新兴的交叉学科，已经在疾病检测方面发挥着越来越重要的作用。
通过对基因组、蛋白质组和代谢组的研究，生物信息学可以帮助科学家发现疾病的潜在机制，提供新的治疗策略，并为个体化医疗提供支持。
以下将以几个实际例子来说明生物信息学在疾病检测方面的应用。
例子1：基因组学在肿瘤研究中的应用肿瘤是世界范围内的一种主要疾病，生物信息学在肿瘤研究中扮演着重要的角色。
通过对大规模癌症基因组数据的分析，科学家可以发现不同癌症类型之间的遗传变异，从而识别出致病基因。
例如，研究人员通过对乳腺癌患者基因组数据的分析，发现了BRCA1和BRCA2基因的突变与乳腺癌的高风险相关。
这些发现为乳腺癌的早期检测和个体化治疗提供了依据。
例子2：蛋白质组学在糖尿病研究中的应用糖尿病是一种常见的慢性代谢性疾病，生物信息学在糖尿病研究中起到了重要的作用。
通过对大规模蛋白质组数据的分析，科学家可以发现与糖尿病相关的蛋白质标志物，并进一步研究其功能和调控机制。
例如，在一项研究中，科学家通过对糖尿病患者和健康人群的蛋白质组数据进行比较，发现了一种与糖尿病相关的蛋白质标志物，并验证了其在糖尿病发生发展过程中的重要作用。
这些发现为糖尿病的早期诊断和治疗提供了新的思路。
例子3：代谢组学在心血管疾病研究中的应用心血管疾病是全球范围内的主要死因之一，生物信息学在心血管疾病研究中也发挥着重要作用。
通过对大规模代谢组数据的分析，科学家可以发现与心血管疾病相关的代谢物，并进一步研究其调控机制和生物学功能。
例如，在一项研究中，科学家通过对心血管疾病患者和健康人群的代谢组数据进行比较，发现了一种与心血管疾病风险相关的代谢物，并验证了其在心血管疾病发生发展过程中的重要作用。
这些发现为心血管疾病的早期预测和治疗提供了新的线索。
生物信息学在疾病检测方面的应用已经取得了显著的进展。
通过对基因组、蛋白质组和代谢组的研究，生物信息学可以帮助科学家发现疾病的潜在机制，提供新的治疗策略，并为个体化医疗提供支持。
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Hb Harlem临床症状较轻，其原因是73突变抑制了6 突变的有害效应。
疾病的分子机制
2. 移码突变和整码突变（Frame-shift & codon mutation）
■移码突变（Frame-shift
mutation）
2018/11/12
3
基因与人类健康密切相关
在最近的10年中，对于人类遗传学的研究得 到了长足的发展。而在疾病遗传基础方面，人 类基因的理解也飞速发展。目前超过4000种疾 病(例如镰刀细胞贫血症和囊性纤维性变病)被 认为是具有遗传性的，并且在家族中传递。并 且现在已经知道在普通条件下，如心脏病、糖 尿病和多种癌症中我们基因发生的变化起到了 重要作用。
疾病的分子机制
■
终止密码突变
DNA分子中一个终止密码子发生突变形成延长的异常肽链。
疾病的分子机制
■
抑制基因突变（Suppressor gene mutation）
在基因内部不同位置上的不同碱基发生了两次突变，其
中一次抑制了另一次突变的遗传效应。
【For example】
单纯 6 谷→缬，产生HbS病，造成死亡。
“我还活着”基因一旦发生改变，就会使果蝇寿命延长一倍。 人 体内也存在这种基因，它是通过改变新陈代谢来发挥作用的。
DNA缠绕成的染色体末端，有称做端粒（telomere）的区域。 控制着细胞的分裂次数，端粒随着细胞分裂每次变短，短到某个 程度，细胞将不再分裂。人的一生中，细胞大约能分裂50～60次。 因此端粒是控制生理寿命的生物钟，而端粒长短就成为表示细胞 “年龄”的指标。如果加入一种“端粒酶”阻止它缩短，就可使细胞保 持年轻。
1949年波林发现镰刀型细胞贫血症（病人的红血细 胞为镰刀形）与血红蛋白结构异常相关，根据杂交原 理应用限制性酶切图谱分析，其病因是密码子 GAG突变 为GTG。
疾病的分子机制
二、基因病分类
（Classification of genic disease）
1 单 基 因 病2ຫໍສະໝຸດ 3 获 得 性 基 因 病
疾病的分子机制
■
错义突变（Missense mutation）
DNA分子中的核苷酸置换导致合成的多肽链中一个氨基酸
被另一氨基酸所取代。
【For example】
DNA
┄ 转录
┄ ACG ┄
Transition
C←T
Transversion ┄ ATG ┄T → A
┄ AAG
转录
转录
mRNA
┄
┄UGC ┄
（一）、基因鉴定技术
人体细胞有总数约为30亿个碱基对的DNA，每个人的DNA都 不完全相同，人与人之间不同的碱基对数目达几百万之多。
所谓“DNA指纹”，就是把DNA作为像指纹那样的独特特征来 识别不同的人。由于DNA是遗传物质，因此通过对DNA鉴定还可 以判断两个人之间的亲缘关系。 DNA鉴定技术是英国遗传学家A· J· 杰弗里斯（1950－）在 1984年发明的。由于人体各部位的细胞都有相同的DNA，因此可 以通过检查血迹、毛发、唾液等判明身分。
多 基 因 病
单基因病
白化病患者
多 基 因 病
Duchenne肌营养不良症 （假性肌肥大型）
染色体病
21三体综合 症患儿 （先天愚型）
唇裂与腭裂
单基因疾病仅与一个特定的基因密切相关，大 多数比较少见的遗传性疾病属于这一类。在这 类疾病发生原因中单个基因突变的影响力可以 达到80%以上。 地中海贫血(Mediteranean Anemia) 亨廷顿氏病（Huntington’s Disease，HD） 肌肉营养不良性萎缩（Duchenne Muscular Dystrophy，DMD） 苯丙酮尿症（Phenylketonuria ,简称PKU）
2018/11/12 10
多基因疾病与多个基因有关，如高血压病 与近20个基因有关。癌症、高血压病、糖 尿病、老年性痴呆、中风、冠心病等，大 多数疾病与基因的关系是： 1. 疾病症状与几个或者更多突变等位基因 有关, 2.各个基因分别对疾病只产生小的影响, 3.基因的表现受到大量外界因素的影响。
疾病是基因与外界因素相互作用的结果, 基因突变并不一定导致疾病。因此 通过基因检测了解等位基因的突变, 可以调节外界因素(生活环境/生活习惯/ 饮食)。做到 避免或延缓疾病，或减轻症状，及早治疗。
从广义上讲，大多数疾病都可以从遗传物质的变化中寻找 出原因。而从技术上看，只要找到了与疾病相关的基因，基因 诊断便立即可以实现。随着“人类基因组计划”的进程，将大大 加快疾病相关基因的发现与克隆，基因诊断将成为疾病诊断的 常规方法。 单基因疾病的诊断：一般可在临床症状出现之前作出诊断， 不依赖临床表型； 有遗传倾向的疾病：易感基因的筛查，如高血压，冠心病， 肥胖等。 外源性病源体：如病毒、细菌、寄生虫等引起的传染病，
翻译
┄ UAC ┄
翻译 翻译
┄ UUC
多肽链
┄
┄半胱氨酸┄
┄酪氨酸┄
┄苯丙氨酸
如错义突变不影响蛋白质或酶的生物活性，不出现明显的表型改变
（效应），称为中性突变（Neutral mutation）。
疾的分子机制
■
无义突变（nonsense mutation）
单个碱基置换导致终止密码子（UAG、UAA、UGA）提前出 现。
移码突变和整码突变
染色体错误配和不等交换
概念
一个碱基被另一碱基取代而造成的突变。
疾病的分子机制
▲
▲
Ⅴ 颠换(Transversion)：嘌呤与嘧啶之间的置换。
转换(Transition)：嘌呤与嘌呤或嘧啶与嘧啶之间的置换。
■同义突变（Same-sense
or synonymous mutation）
C T A
DNA SNP T to A
C A A
mRNA
GAU GUU
RNA Codon GAU to GUU
GAU GUU
Aspartic acid
天(门)冬氨酸
Protein Aspartic acid to Valine
Valine
2018/11/12
Change in shape
30
四、疾病的基因诊断
“时钟基因”：
破坏“时钟1基因”（clock 1 gene）可使线虫的寿命延长1.5倍。 科学家们发现，人类也有与时钟1基因大致相同的基因。
“年龄1基因”（age 1）、“daf-2”等受损会延长寿命的基因。人 类的DNA中原来就有负责化解活性氧毒性的基因，我们也可以 采取活化该基因的办法，以防止老化。 热量限制可以延长包括哺乳动物在内的许多物种动物的生命 周期。限制热量摄入而延长生命的现象与一种叫作SIR2基因有 关。
基因组DNA分子在结构上发生核酸序列或数目的改变。
▲突变频率明显高于平均数
突变热点（Hot spots of mutation）
▲突变频率明显低于平均数
保守区
基因突变的方式: • • • • 基因上单个碱基的突变， 基因的片段的丢失和增加 拷贝数增加 染色体异常
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体细胞的基因DNA序列的突变
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18
疾病的分子机制
（二）、基因突变的原因
自发突变 基因突变原因分类 诱发突变
1. 自发性损伤 指DNA复制时自发错配。
2. 突变剂
指能引起基因错配、缺失、损伤的各种化学、物理、 生物的因素。
疾病的分子机制
（三）、基因突变的类型
基 因 突 变 类 型
1. 碱基置换突变
■
碱基置换突变
2018/11/12 11
疾病的分子机制
2．多基因病（Multifactor gene disorder）
由多基因的结构或表达调控的改变引发的疾病。 【Clinic disease】 高血压、糖尿病、自身免疫性疾病和恶性肿瘤。
3．获得性基因病
由病原微生物感染引起的，不会遗传。
三、基因突变
（一）基因突变
单个碱基置换后，改变前后密码子所编码的氨基酸一样。
【For example】
DNA
mRNA 多肽链
┄ GCA ┄
┄CGU ┄ 翻译
Transition
A←G
┄ GCGTransversion ┄
转录 ┄ CGC ┄ 翻译 ┄精氨酸┄
G→C
┄ GCC ┄
转录 ┄ CGG ┄ 翻译 ┄精氨酸┄
┄精氨酸┄
DNA链上插入或丢失1个、2个甚至多个（但不包括三个或
其倍数）碱基，导致在插入或丢失碱基部位以后的编码都发生 了相应改变。
■整码突变（Codon
mutation）
如插入或丢失部位的前后氨基酸顺序不变。
3.染色体错误配和不等交换（ Mispaired synapsis and unequal crossing-over）
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一、疾病的分子机理
英国女王维多利 亚。她带有血友病的 基因，并将其传给了 她的儿女。血友病在 女性一般表现为隐性 遗传，较少发病，但 会传给后代；在男性 则表现为显性遗传。 她的孙女亚历山德拉 （21），她同俄国沙 皇尼古拉二世结婚， 导致他们的儿子患有 血友病。
HbA与HbS比较
（二）、基因芯片（Genechip）
基因芯片又称DNA芯片或DNA微阵列。它高度集 成成千上万的网格状密集排列的核酸分子（也叫分 子探针）。
它的出现给分子生物学、细胞生物学及医学领域 带来新的革命，成为后基因时代最重要的基因功能 分析技术之一。
DNA微点阵已广泛和流行的用于疾病诊断、基因组比较、 以及新型癌症的分类。