הפלוטיפ

הפלוטיפ (באנגלית: haplotype) הוא צירוף של אללים מאתרים רבי-שונות (אתרים פולימורפיים), המצויים בתאחיזה באזור גנומי מסוים, ועל כן עוברים בתורשה יחד כיחידה אחת. הפלוטיפ עשוי להיות מורכב מאתרים פולימורפיים באזור מסוים בכרומוזום בודד, או לכלול כמה אזורים בכרומוזום. כתוצאה מכך, ההפלוטיפ עשוי להיות בעל אורך של עשרות, אלפי ואף מיליוני בסיסים. ככל שהאזור הגנומי המגדיר את ההפלוטיפ רחב יותר, כך יש סיכוי גדול יותר להפריד בין צירופי האללים באתרים הפולימורפיים שמרכיבים את ההפלוטיפ בתהליכי שחלוף בזמן המיוזה. כך נוצרים צירופי הפלוטיפים חדשים שעוברים בתורשה לדורות הבאים. לעומת זאת, קרבה פיזית בין הווריאנטים מורידה את תדירות השחלופים ואת היווצרות צירופים חדשים, ולכן צירוף האללים מאתרים פולימורפיים סמוכים המרכיבים את הפלוטיפ הוא בעל סיכוי רב לעבור בתורשה כקבוצה אחת מדור לדור. האתרים הפולימורפיים שמרכיבים את ההפלוטיפ יכולים להכיל שינויים בנוקלאוטיד בודד (המכונה SNP או סניפּ), או רצפים בעלי יחידה חוזרת באורך משתנה המכונים מיקרוסטלייט (micro satellites). בין האללים בהפלוטיפ מתקיימת תאחיזה לא שוויונית, כלומר תאחיזה בין וריאנטים אשר עוברים יחד בתורשה יותר מהצפוי לפי עיקרון ההפרדה הבלתי תלויה של התורשה המנדלית. הארגון של ההפלוטיפ והתאחיזה הלא שוויונית משמשים ככלי יעיל לאפיון ומיפוי אסוציאציות בין אתר (לוקוס) גנומי למופע (פנוטיפ) במבחני אסוציאציה, או באנליזת תאחיזה. אנליזות אלה מעלות את חשיבות המיפוי של ההפלוטיפים בגנום באוכלוסיות שונות ברחבי העולם ככלי לאפיון הבסיס הגנטי של מגוון רחב של מחלות ותכונות. ההפלוטיפים מאורגנים לאורך הכרומוזום במבנים הנקראים "haplotype blocks" כאשר כל בלוק הפלוטיפי מכיל מספר סמנים פולימורפיים. בנוסף, קיימת האפשרות שבלוק הפלוטיפי יוכפל, כתוצאה מהכפלה של המקטע הגנומי המכיל את ההפלוטיפ ליצירת מספר עותקים משתנה (CNV)(אנ'). אחד התהליכים העיקרים ליצירת צירופי אללים חדשים, ועל כן הפלוטיפים חדשים, הוא התרחשות השחלוף בין כרומוזומים הומולוגיים. כיוון שתדירות אירועי שחלוף משתנה בין אזורים שונים בגנום, יש שונות ביציבות של האפלוטיפים בין אזורים שונים בכרומוזומים לאורך הדורות. תהליך נוסף המעורב ביצירת הפלוטיפים הוא היווצרות מוטציות חדשות, אשר תורמות הן להופעת וריאנטים נוספים, והן לגיוון מבנה ההפלוטיפ, ובכך גדלה השונות הגנטית באוכלוסייה. אנליזת הפלוטיפים היא כלי להסקת מידע על תורשה של תכונות גנטיות, שהגורמים להן מקודדים באזור הגנומי המצוי בתאחיזה להפלוטיפ. כך ניתן לזהות הורשה של הפלוטיפ מסוים מדור לדור במשפחות, ולהבחין שהפלוטיפ זה מורש באופן מועדף יחד עם מופע (פנוטיפ) מסוים, כמו מחלה או תכונה נחקרת אחרת. אנליזה כזאת מאפשרת לזהות את המקום בגנום בו מצוי הגורם הגנטי המעורב בביטוי הפנוטיפ. ניתן להשתמש באנליזת הפלוטיפים במסגרת positional cloning (אנ') כאנליזה לזיהוי גנים ואזורים גנומים הנמצאים בתאחיזה לא שוויונית עם הפלוטיפ מסוים, ועוברים בתורשה יחד עם פנוטיפ מסוים במשפחות. גישה מחקרית זו מאפשרת לאתר את הגורם הגנטי המעורב בפנוטיפ ומכונה גנטיקה הפוכה (אנ'). דוגמה לשימוש מוצלח בשיטה זו לאפיון הגורם הגנטי המעורב בפנוטיפ היא בידוד הגן שפגם בו גורם למחלת סיסטיק פיברוזיס – הגן המקודד לחלבון CFTR (אנ') שתפקידו להעביר יוני כלור. ניתן להשתמש בהפלוטיפים גם במבחני אסוציאציה. במסגרת מחקרים אלה מושווית תדירות הפלוטיפים ברחבי הגנום בין קבוצת פרטים בעלי פנוטיפ מסוים (cases) לקבוצת פרטים ללא פנוטיפ זה (control) תוך הקפדה על תיאום בין הקבוצות בנוגע גודל המדגם, מספר הזכרים/נקבות, שיוך אתני ופיזור גילאים. תדירות שונה של הפלוטיפ מסוים אצל קבוצת בעלי הפנוטיפ לעומת הביקורת תרמז על האפשרות, שאחד הגורמים הגנטיים המעורבים בביטוי הפנוטיפ נמצא בתאחיזה עם ההפלוטיפ הנבחן. כיוון, שאנליזות כאלה מצריכות ידע על השונות הגנטית בתוך קבוצות אתניות וגאוגרפיות, הוקם פרויקט International HapMap עבור הגנום האנושי, שהציב מטרה למפות את המיקום הגנומי של וריאנטים גנטיים, ולזהות הפלוטיפים ואת תדירותם בקבוצות אתניות וגאוגרפיות שונות ברחבי העולם. חקר ההפלוטיפים מבוצע באמצעות זיהוי אתרים פולימורפיים, והגדרת וריאנטים גנטיים באתרים אלה בפרטים באוכלוסיות שונות ברחבי הגלובוס. זיהוי הגנוטיפ של וריאנטים (הומוזיגוטים והטרוזיגוטים לאללים באתר פולימורפי נבדק) מוסיף רובד נוסף באנליזה – מידע כזה מאפשר לא רק לחפש אסוציאציה בין אלל באתר פולימורפי לפנוטיפ, אלא גם אסוציאציה בין תדירות הגנוטיפ באתר זה לפנוטיפ לא רק בבני אדם, אלא בכל יצור בו קיים מידע גנטי אוכלוסייתי. חוקרים פיתחו מספר שיטות סטטיסטיות לזיהוי הפלוטיפים. אלגוריתם Expectation Maximization ‏(EM) מאפשר לאתר מיקום מסוים בגנום עם הסבירות הגבוהה ביותר להיות בתאחיזה עם פנוטיפ, בהנחת קיום שיווי משקל הרדי-ווינברג באוכלוסייה הנחקרת. לפיכך, השימוש במודל אלגוריתמי EM מותנה בתנאים ראשוניים והוא מבצע הערכה לנתונים המייצגים רצפי DNA אשר מכילים לוקוסים בעלי שונות גנטית רבה; אחד היתרונות של שיטה זו היא היכולת לערוך אנליזות במדגמים גדולים ללא צורך להתחשב בשיעורי רקומביציות באותם לוקוסים. כלי חישובי נוסף, שרשרת מרקוב מונטה קרלו או Markov Chain Monte Carlo‏ (MCMC) (אנ'), משמש בעיקר לחישוב מספר רב של משתנים, עצים פוליגנטיים גדולים, ואירועים נדירים המתרחשים באוכלוסייה. השיטה מאפשרת עריכה של עצים פילוגנטיים, אשר מזהה היווצרות הפלוטיפים בצורה היררכית המלווה את המרחק הגנטי בין הפרטים באוכלוסייה. שיטה הנקראת מודל מרקוב חבוי מאפשרת לבצע אנליזת תדירות של מספר הפלוטיפים בכמה אזורים גנומים מוגדרים; ניתן לשלב גישה זו עם שיטת EM ובכך ליעל את אנליזת הקשר בין הפלוטיפים לפנוטיפ נחקר. ניתן לסווג הפלוטיפים לקבוצות בעלות אב קדמון משותף – הפלוגרופ (אנ'). הפלוגרופים תוארו במיוחד באזורים בגנום שלא עוברים שיחלופים כמו בדנ"א של כרומוזום Y‏ (אנ') ובדנ"א מיטוכונדרי, ונעשה בהם שימוש למחקר אנתרופולוגי של תנועת אוכלוסיות ברחבי העולם בעבר, אבל גם ככלי לזיהוי אסוציאציה לפנוטיפ, בדומה לאנליזת הפלוטיפים. מדיה וקבצים בנושא הפלוטיפ בוויקישיתוף John W. Belmont, Paul Hardenbol, Thomas D. Willis, Fuli Yu, The international HapMap project, Nature 426, 2003, עמ' 789–796 doi: 10.1038/nature02168 Jeffrey D. Wall, Jonathan K. Pritchard, Haplotype blocks and linkage disequilibrium in the human genome, Nature Reviews Genetics 4, 2003-08, עמ' 587–597 doi: 10.1038/nrg1123 N. Patil, A. J. Berno, D. A. Hinds, W. A. Barrett, Blocks of limited haplotype diversity revealed by high-resolution scanning of human chromosome 21, Science (New York, N.Y.) 294, 2001-11-23, עמ' 1719–1723 doi: 10.1126/science.1065573 Xuehong Zhang, Ruijie Zhang, Yongshuai Jiang, Peng Sun, The expanded human disease network combining protein–protein interaction information, European Journal of Human Genetics 19, 2011-07, עמ' 783–788 doi: 10.1038/ejhg.2011.30 Abdullah Ibne Omar, Mahmuda Bilkis Bintee Alam, David Russell Notter, Shuhong Zhao, Association of single nucleotide polymorphism in NLRC3, NLRC5, HIP1, and LRP8 genes with fecal egg counts in goats naturally infected with Haemonchus contortus, Tropical Animal Health and Production 52, 2020-07-01, עמ' 1583–1598 doi: 10.1007/s11250-019-02154-z M. J. Daly, J. D. Rioux, S. F. Schaffner, T. J. Hudson, High-resolution haplotype structure in the human genome, Nature Genetics 29, 2001-10, עמ' 229–232 doi: 10.1038/ng1001-229 Ning Wang, Joshua M. Akey, Kun Zhang, Ranajit Chakraborty, Distribution of Recombination Crossovers and the Origin of Haplotype Blocks: The Interplay of Population History, Recombination, and Mutation, American Journal of Human Genetics 71, 2002-11, עמ' 1227–1234 Svante Pääbo, The mosaic that is our genome, Nature 421, 2003-01, עמ' 409–412 doi: 10.1038/nature01400 Penelope S. Roberts, Joon Chung, Sergiusz Jozwiak, Sandra L. Dabora, SNP identification, haplotype analysis, and parental origin of mutations in TSC2, Human Genetics 111, 2002-07-01, עמ' 96–101 doi: 10.1007/s00439-002-0738-y Yang Da, Multi-allelic haplotype model based on genetic partition for genomic prediction and variance component estimation using SNP markers, BMC Genetics 16, 2015-12-18, עמ' 144 doi: 10.1186/s12863-015-0301-1 Lap-Chee Tsui, Ruslan Dorfman, The cystic fibrosis gene: a molecular genetic perspective, Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine 3, 2013-02-01, עמ' a009472 doi: 10.1101/cshperspect.a009472 Bo Zhang, Lei Jia, Xiaoxu He, Chunxiu Chen, Large scale SNP unearthing and genetic architecture analysis in sea-captured and cultured populations of Cynoglossus semilaevis, Genomics 112, 2020-09-01, עמ' 3238–3246 doi: 10.1016/j.ygeno.2020.06.013 L. Excoffier, M. Slatkin, Maximum-likelihood estimation of molecular haplotype frequencies in a diploid population, Molecular Biology and Evolution 12, 1995-09, עמ' 921–927 doi: 10.1093/oxfordjournals.molbev.a040269 Derek Aguiar, Sorin Istrail, HapCompass: A Fast Cycle Basis Algorithm for Accurate Haplotype Assembly of Sequence Data, Journal of Computational Biology 19, 2012-6, עמ' 577–590 doi: 10.1089/cmb.2012.0084 Kyoung-Jae Won, Iouri Chepelev, Bing Ren, Wei Wang, Prediction of regulatory elements in mammalian genomes using chromatin signatures, BMC Bioinformatics 9, 2008-12-18, עמ' 547 doi: 10.1186/1471-2105-9-547 Simon C. Warby, Alexandre Montpetit, Anna R. Hayden, Jeffrey B. Carroll, CAG expansion in the Huntington disease gene is associated with a specific and targetable predisposing haplogroup, American Journal of Human Genetics 84, 2009-03, עמ' 351–366 doi: 10.1016/j.ajhg.2009.02.003 Dan Mishmar, Eduardo Ruiz-Pesini, Pawel Golik, Vincent Macaulay, Natural selection shaped regional mtDNA variation in humans, Proceedings of the National Academy of Sciences 100, 2003-01-07, עמ' 171–176 doi: 10.1073/pnas.0136972100 Devender Arora, Ajeet Singh, Vikrant Sharma, Harvendra Singh Bhaduria, HgsDb: Haplogroups Database to understand migration and molecular risk assessment, Bioinformation 11, 2015-06-30, עמ' 272–275 doi: 10.6026/97320630011272 E. Ruiz-Pesini, A. C. Lapeña, C. Díez-Sánchez, A. Pérez-Martos, Human mtDNA haplogroups associated with high or reduced spermatozoa motility, American Journal of Human Genetics 67, 2000-09, עמ' 682–696 doi: 10.1086/303040