Gene mapping for type 1 diabetes using a high density genotyping array platform

Abstract

The aim of the study was to carry out the genotyping of the human genome by using Affymetrix Genome-Wide Human Array SNP 5.0 as the array platform. The aim was further to carry out the whole genome association study to a large Finnish population cohort by using DIPP project material which had been collected over a period of 15 years from diabetes patient samples. With the help of the array it will be possible to find statistically significant SNP that can help us for gain deeper understanding of type 1 diabetes genes.

The whole genome was determined from a total of 245 patient samples, of which 153 were diabetes positive samples and the remaining 92 samples were controls. The genotyping calls were determined from the gathered array picture data by using Affymetrix Genotyping Console (GTC) software. From the results of the genotyping calls, single point association tests were performed by using Bioconductor. With the help of the software it was possible to determine statistically the most significant SNPs of all 500,568.

The goal of this study was achieved and as a result, dozens of statistically significant SNPs were found. With the help of these results we can determine the genes where these SNPs are located and explore the role of these genes in type 1 diabetes.

Työn tarkoituksena oli tehdä koko ihmisgenomin genotyyppaus käyttäen alustana Affymetrixin SNP 5.0 mikrosirua. Tavoitteena oli toteuttaa koko genomin assosiaatiotutkimus isolle väestökohortille, käyttäen aineistona DIPP-projektissa 15 vuoden aikana kerättyjä diabetes potilasnäytteitä. Sirun avulla on tarkoitus löytää tilastollisesti merkittäviä SNP:ä eli yhden emäksen muutoksesta aiheutuvia geenien rakenne-eroja, jotka voisivat auttaa paremmin ymmärtämään 1 tyypin diabetesta.

Työssä määritettiin koko genomi yhteensä 245:sta potilasnäytteestä, joista 153 oli diabetekseen sairastunutta potilasnäytettä ja 92 kontrollinäytettä. Mikrosiruista saatua dataa analysoitiin käyttäen Affymetrix Genotyping Console (GTC) ohjelmaa, ja lopuksi saadulle SNP-aineistolle tehtiin yhden pisteen assosiaatiotesti käyttäen tilastollisella R ohjelmointikielellä toimivaa Bioconductoria.

Työn päämäärä saavutettiin ja tuloksena tutkimuksessa löydettiin useita kymmeniä tilastollisesti merkittäviä SNP:ä. Saatujen tuloksien avulla tiedämme missä geeneissä löydetyt SNP:t esiintyvät ja näin ollen voimme jatkossa tutkia kyseisten geenien merkitystä ja roolia 1 tyypin diabeteksessa.