Краткое исследовательское задание — цель, дизайн и аналитика для выявления причинно‑следственных связей между генотипом и сложным поведенческим признаком у модельного организма.
1. Цель
- Определить конкретные варианты/гены и механизмы, которые причинно влияют на количественный сложный поведенческий признак (например, обучение, социальное поведение, тревожность) в выбранном модельном виде (например, мышь, Drosophila, zebrafish).
2. Выбор системы и популяции
- Модельный организм: обосновать выбор (экпериментальная доступность, нейроанатомия, генетические ресурсы).
- Генетическая структура популяции: использовать либо контролируемые генетические панели (рекомбинантные инбредные линии, AIL, дизайн‑кроссы) для QTL‑картирования, либо естественно вариирующие/outbred штаммы для GWAS/популяционной геномики.
- План репликации: независимые когорты и/или несколько сред (контролируемые среды).
3. Фенотипирование
- Разработать объективные, количественные и реплицируемые поведенческие измерения (автоматизированный сбор, многомерные параметры, временные ряды).
- Контролировать средовые факторы, возраст, пол, состояние здоровья; обеспечивать достаточные повторы на животное и между животными.
4. Генетическая и омics‑карта
- Генотипирование/секвенирование: широкомасштабное WGS или высокоплотные SNP‑панели для генотипов; дополнительно — RNA‑seq (bulk и/или single‑cell) из релевантных тканей/нейрональных популяций, ATAC‑seq/ChIP‑seq для регуляторных элементов, метилирование по необходимости.
- Популяционная геномика: оценить структуру популяции, уровни родства, частоты аллелей, сигнатуры отбора.
5. Выявление кандидатов (ассоциативный этап)
- QTL / GWAS: применить подходы, учитывающие связность/родство (linear mixed models), для нахождения локусов, ассоциированных с фенотипом.
- Файн‑маппинг: байесовские/финт‑мап методы для сокращения набора кандидатов в локусе.
- Колокализация: определить совпадение GWAS‑сигналов с eQTL/регуляторными элементами (сопоставить ассоциации фенотип → генотип и экспрессия → генотип).
- Анализ сетей: приоритизировать гены по функциональным сетям, путям и пространственной экспрессии.
6. Статистические методы причинности
- Медиативный анализ: тестировать, опосредует ли изменение экспрессии эффект варианта на поведение (разложение эффекта: ${\beta }_{total}={\beta }_{direct}+{\beta }_{indirect}$).
- Колокационные и байесовские тесты вероятности общего причинного сигнала между GWAS и eQTL.
- Mendelian‑style causal inference (в рамках модельного организма) для оценки направленности эффекта; структурные уравнения и байесовские сети для моделей с многими переменными.
- Модели ген‑ген взаимодействий (эпистаз) и G×E, с корректировками множественной проверки.
7. Функциональная валидация (концептуально, без протоколов)
- Интерпретация результатов: выбрать приоритетные варианты/гены для функциональной проверки.
- Ремедийные эксперименты: использовать генетические манипуляции (целевые модификации аллелей, регуляторной последовательности, изменение экспрессии) для тестирования предсказанных эффектов; включать обратные эксперименты (восстановление/реставрация функции).
- Проверять фенотипы в тех же стандартизованных условиях, а также тестировать специфичность (поведенческие панели, побочные эффекты).
- Использовать множественные независимые подходы (алль‑своп, экспрессия через активацию/ингибицию) для доказательства причинности и исключения эффектов вне цели.
8. Контроль за артефактами и источниками ошибок
- Контроль за популяционной структурой, связностью и смещением.
- Оценка возможной плейотропии, компесации и эффектов фоновой генетики.
- Учет off‑target и морфологических/развивающих побочных эффектов при интерпретации результатов.
9. Ожидаемые результаты и критерии причинности
- Кандидатный вариант/ген считается причинным, если: (а) статистически ассоциирован и пройден через файн‑маппинг; (б) колокализован с функциональным признаком (eQTL/ATAC); (в) манипуляции на гене/аллеле приводят к предсказуемому изменению поведенческого фенотипа; (г) эффект воспроизводим в независимых когортах/контекстах и при обратной манипуляции — фенотип восстанавливается.
10. Этические и репродуктивные требования
- План эксперимента должен соответствовать этическим нормам работы с животными, минимизировать страдания и обеспечивать прозрачность (преквалификация, проспективный анализ мощности, preregistration, публикация данных и кода).
Краткая схема последовательности этапов
- Фенотипирование → генотипирование/omics → ассоциативный анализ (GWAS/QTL + попул. анализ) → файн‑маппинг и интеграция с омics → статистические тесты причинности (медиаторы, колокализация) → приоритетизация кандидатов → функциональная проверка через генетические манипуляции → репликация и оценка специфичности.
Замечание: при разработке конкретного протокола (методы, параметры, численные расчёты мощности, лабораторные шаги) необходимо привлекать локальных специалистов, соблюдать регуляции и избегать публикации практических пошаговых инструкций для редактирования генома вне разрешённой лаборатории.