Expression quantitative trait loci and genetic regulatory network analysis reveals that Gabra2 is involved in stress responses in the mouse

Stress ◽  
2009 ◽  
pp. 1-1 ◽  
Author(s):  
Jiajuan Dai ◽  
Xusheng Wang ◽  
Ying Chen ◽  
Xiaodong Wang ◽  
Jun Zhu ◽  
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2017 ◽  
Vol 136 (11-12) ◽  
pp. 1477-1487 ◽  
Author(s):  
Elena Grassi ◽  
Elisa Mariella ◽  
Mattia Forneris ◽  
Federico Marotta ◽  
Marika Catapano ◽  
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2007 ◽  
Vol 36 (suppl) ◽  
pp. 211-218 ◽  
Author(s):  
Guilherme Jordão de Magalhães Rosa

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.


2012 ◽  
Vol 2 (2) ◽  
pp. 213-221 ◽  
Author(s):  
Daniel Bottomly ◽  
Martin T. Ferris ◽  
Lauri D. Aicher ◽  
Elizabeth Rosenzweig ◽  
Alan Whitmore ◽  
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