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Phenotype-based genetic association studies in schizophrenia: Proof-of-principle for cognition-relevant genes.

dc.contributor.advisorEhrenreich, Hannelore Prof. Dr. Dr.de
dc.contributor.authorGrube, Sabrinade
dc.date.accessioned2011-05-02T06:54:43Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T14:22:24Zde
dc.date.available2013-01-30T23:50:18Zde
dc.date.issued2011-05-02de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B5C1-Ade
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-3163
dc.description.abstractSchizophrenie ist der Sammelbegriff für eine heterogene Gruppe von psychischen Störungen mit einer noch nicht geklärten biologischen Basis. Insbesondere der spezifische Beitrag von Risikogenen auf den komplexen schizophrenen Phänotyp ist weitgehend unbekannt. Um die Grundlage für einen neuartigen "phenomics"-Ansatz zu schaffen, wurde eine einzigartige Schizophrenie Patienten-Datenbank von der Göttingen Research Association for Schizophrenia (GRAS) gegründet, um zu ermögliche genetischen Informationen mit quantifizierbaren Phänotypen zu assozieren (Ribbe et al, 2010) . Da kognitive Dysfunktionen zu den am meisten belastenden Symptomen der Schizophrenie gehören, waren zwei Gene, die vermutlich die menschliche Kognition beeinflussen, CPLX2 und KCNN3 (SK3), Gegenstand der ersten Phänotyp-basierten genetischen Assoziationsstudien (PGAS), die Grundlage für diese kumulative Promotionsarbeit sind. Im CPLX2-Projekt wird deutlich, dass die aktuelle kognitive Leistung von schizophrenen Patienten durch CPLX2 Varianten, die veränderte posttranskriptionelle Genexpression hervorrufen, moduliert wird (Begemann & Grube et al, 2010). Die zweite Veröffentlichung zeigt, dass eine normale Variation (CAGn) im KCNN3 Gen, welches den Kalium Kanal SK3 kodiert, kognitive Leistung bei Schizophrenen vorhersagt, indem die Repeat-Länge die Effizienz des Kalium-Kanals determiniert (Grube et al, 2011). Beide Befunde beim Menschen konnten durch ähnliche Ergebnisse in Maus-Modellen unterstützt werden. Mit diesen ersten Studien konnten wir beweisen, dass die GRAS Datenbank ein wertvolles Instrument ist, um zu analysieren, wie verbreitete genetische Variationen, z.B. durch GWAS vorgeschlagen, zum komplexen, schizophrenen Phänotyp beitragen. Wir sind sicher, dass diese Art der Forschung notwendig ist, um Aufschluss über die biologischen Gründen der Schizophrenie zu geben. Es wird uns ermöglichen, ein besseres Verständnis dessen, was im Gehirn passiert zu bekommen und letztendlich zu neuen Behandlungsansätzen führen.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de
dc.titlePhenotype-based genetic association studies in schizophrenia: Proof-of-principle for cognition-relevant genes.de
dc.typecumulativeThesisde
dc.title.translatedPhänotyp-basierten genetischen Assoziationsstudien in Schizophrenie:de
dc.contributor.refereeEhrenreich, Hannelore Prof. Dr. Dr.de
dc.date.examination2011-04-14de
dc.subject.dnb570 Biowissenschaftende
dc.subject.dnbBiologiede
dc.description.abstractengSchizophrenia is the collective term for a heterogeneous group of mental disorders with a still obscure biological basis. In particular, the specific contribution of risk or candidate gene variants to the complex schizophrenic phenotype is largely unknown. To prepare the ground for a novel phenomics approach, a unique schizophrenia patient database was established by GRAS (Göttingen Research Association for Schizophrenia), designed to allow association of genetic information with quantifiable phenotypes (Ribbe et al, 2010). Because cognitive dysfunction is one of the most disabling symptoms in schizophrenia, two genes putatively involved in human cognition, namely CPLX2 and KCNN3 (SK3) were subject to the first phenotype-based genetic association studies (PGAS). These studies are the basis for the present cumulative PhD thesis. In the CPLX2 project, we show that current cognitive performance in schizophrenic patients is modified by CPLX2 variants modulating posttranscriptional gene expression (Begemann & Grube et al, 2010). The second publication demonstrates that a normal variant (CAGn) in the KCNN3 gene, encoding the potassium channel SK3, predicts cognitive performance and that repeat length determines efficiency of the channel (Grube et al, 2011). Both studies in humans could be supported by similar findings in mouse models. With these initial projects, we are able to prove that our database is a valuable tool to analyze how common variations in genes of interest, e.g. suggested by the GWAS, contribute to the complex schizophrenic phenotype. We believe that this kind of research is essential to shed more light on the biological grounds of schizophrenia. It will enable us to get a better understanding of what is happening in the brain and ultimately lead to novel treatment approaches.de
dc.contributor.coRefereeBrose, Nils Prof. Dr.de
dc.subject.topicGöttingen Graduate School for Neurosciences and Molecular Biosciences (GGNB)de
dc.subject.gerSchizophreniede
dc.subject.gerGenetikde
dc.subject.gerKognitionde
dc.subject.engschizophreniade
dc.subject.enggeneticsde
dc.subject.engcognitionde
dc.subject.bk42.00de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2943-7de
dc.identifier.purlwebdoc-2943de
dc.affiliation.instituteGöttinger Graduiertenschule für Neurowissenschaften und molekulare Biowissenschaften (GGNB)de
dc.subject.gokfullRA 000: Allgemeine Naturwissenschaftende
dc.identifier.ppn737897112de


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