從幾個常見問題理解SNP

1.什么是SNP？
定義：SNP（單核苷酸多態性）是指在基因組水平上由單個核苷酸的變異（如A、T、C、G之間的替換）所引起的DNA序列多態性。它是人類可遺傳的變異中最常見的一種，占所有已知多態性的90%以上。
2.SNP和SNV有什么區別？
都指代單個核苷酸的變異，但使用場景和側重點不同：
SNP是常見的變異（頻率>1%），屬于正常的遺傳多樣性。
SNV（單核苷酸位點變異）是一個更中性的術語，泛指任何單核苷酸變異，不強調其群體頻率。當一個新發現的變異頻率尚未明確時，常先稱為SNV。一旦在群體研究中確認其頻率大于1%，就可歸類為SNP。
3.進行SNP研究的基本思路是什么？
一項完整的SNP研究通常包含以下幾個關鍵步驟：
尋找目標SNP位點：可以通過查閱文獻數據庫、對候選基因進行重測序或進行全基因組關聯分析來發現與目標性狀或疾病相關的SNP。
位點驗證與基因分型：在選定目標SNP后，需要在更大規模的實驗組和對照組樣本中進行驗證，確定每個個體的基因型。
關聯與功能分析：將獲得的分型結果與表型數據進行統計學關聯分析。如果某個SNP與表型顯著相關，還需要進一步通過實驗驗證其生物學功能，例如研究它如何影響基因表達或蛋白質功能。
4.SNP檢測遇到問題怎么辦？
在實驗過程中，可能會遇到一些常見問題：
位點驗證失敗：可能由于引物設計不合理、PCR條件不佳或測序質量不高。解決方案是優化引物和PCR條件（如退火溫度），并確保測序質量。此外，當目標SNP位于高同源區段（如基因家族、重復序列）時，常規技術極易因非特異性擴增導致失敗。翼和生物的多重長片段PCR捕獲技術，可跨越高同源區域進行精準捕獲，是解決此類問題的利器。
分型錯誤或遺漏：可能由于測序深度不足、比對算法不準確或分型標準不嚴格。應檢查數據質量，使用可靠的比對工具和分型算法。
5.SNP位于基因組的不同位置，其影響有何不同？ 
編碼區SNP（cSNP）：位于基因的編碼區，雖然數量較少，但更受關注。它又分為：
同義cSNP：不改變所編碼的氨基酸序列，通常對蛋白質功能無影響。
非同義cSNP：會改變氨基酸序列，可能直接影響蛋白質的結構和功能，是導致性狀差異的直接原因。
非編碼區SNP：位于基因的調控區域（如啟動子）或基因間區。這些位點的SNP可能會影響基因的表達水平，從而間接影響表型。
6.SNP在疾病研究和精準醫療中有什么作用？ 
解釋疾病易感性與個體差異：SNP是造成個體對疾病易感性和藥物反應存在差異的重要遺傳基礎。例如，攜帶BRCA1基因特定SNP的女性患乳腺癌的風險會顯著增高。這可以解釋為什么在相同環境下（如都吸煙），有人患病而有人健康。翼和生物的SNP分型服務曾助力研究人員在精神分裂癥、非綜合征性口面裂以及妊娠期糖尿病等領域取得重要發現，相關成果已發表于高水平學術期刊。
指導個性化用藥：通過檢測與藥物代謝、療效和副作用相關的SNP，醫生可以為患者選擇最合適的藥物和劑量。例如，檢測CYP2C19基因的SNP可以指導抗凝血藥氯吡格雷的用藥。