Nanoreaktionsplattform zur Hochdurchsatzgenanalyse
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Plattform wurde im Berichtszeitraum hauptsächlich für drei Anwendungsbereiche genutzt: (1) Hochdurchsatz-Genotypisierung; (2) Hochparallele Multiplex-PCR zur Next- Generation-Sequenzierung; (3) Hochparallele Genexpressionsanalyse. In den ersten drei Jahren wurde das Gerät von sechs Instituten an der Medizinischen Hochschule Hannover frequentiert. Damit wurden Forschungsprojekte der Frauenklinik, Strahlentherapie, Rechtsmedizin, Urologie, Immunologie und Gastroenterologie unterstützt. Die meisten Analysen wurden im Bereich der Genotypisierung mit SNPtype oder TaqMan Assays auf der Plattform durchgeführt (> 500.000 Einzelanalysen). Das Gerät ermöglichte umfangreiche Fall-Kontroll-Studien zum Mammakarzinom, Zervixkarzinom, Prostatakarzinom und plötzlichem Kindstod. Die zweithäufigste Anwendung der Gerätschaft war die hochparallele Generierung von Amplicons für das Next-Generation-Sequencing mittels Arrays. Dies ermöglichte umfangreiche Sequenzierungen von Kandidatengenen sowie Validierungsstudien nach Exomsequenzierungen. Als dritte Anwendung kamen Genexpressionsanalysen mittels Real-time PCR auf der Plattform vor allem bei der Untersuchung muriner Gewebe in neurologischen, immunologischen und gastroenterologischen Forschungsprojekten zum Einsatz. Mehrere Publikationen mit Nutzung der Technologie sind bereits veröffentlicht, doch die meisten Ergebnisse, die mit der Plattform bisher erzielt wurden, sind Bestandteil von noch laufenden längerfristigen Projekten.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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2012. Mutation Analysis of BRCA1, BRCA2, PALB2 and BRD7 in a Hospital-Based Series of German Patients with Triple-Negative Breast Cancer. PLoS One 7(10):e47993
Pern et al.
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2013. Polymorphisms in inflammation pathway genes and endometrial cancer risk. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 22(2):216-223
Delahanty et al.
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2015. Polymorphisms in genes of respiratory control and sudden infant death syndrome. Int J Legal Med 129(5):977-984
Läer et al.
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Prediction of breast cancer risk based on profiling with common genetic variants. J Natl Cancer Inst 107(5), pii: djv036 (2015)
Mavaddat et al.
