1. Single Nucleotide Polymorphism
“ From Genetics to Pharmacogenomics ”
What are SNPs ?
Single Nucleotide Polymorphism
1. 리포솜의 정의 = 화면
2. 리포솜은 표적 지향화에 쓰이는 약물운반체로써,
1. 분자성 운반체- 저분자성운반체(프로드럭), 고분자성 운반체(알부민, 키토산,텍스트
린, 합성고분자 등) but, 약물결합위한 관능기, 합성방법 필요
2. 미립자성 운반체 - 어떤 화학구조도 가능, 간단히 조제가능. 지질과 고분자 매트릭스
지질 제제의 대표가 리포솜과 에멀전이다. 리포솜은 1965년 bangham에 의해 리
포솜 생성 보고이래 생체막의 모델로 연구됨.
( 에멀젼 - 액체중 서로 혼합안된는 액체를 유화제의 도움으로 안정하게 분산시키는것 )
3. 생물유래의 운반체 , 항원 등이 있다.
3. 약물 운반체로 쓰이는 이유 -
수용성 약물및 지용성 먁물을 봉입할 수 있고 리포솜에 사용하는 인지질이 체내에서 분해가 가능하며, 독성이 없고, 항원성이 없는 장점이 있기 때문이다. 특히 약물의 지속화가 가장 큰 중요 요소중의 하나이다. 리포솜 봉입 약물의 방출은 약물의 물리화학적 성질, 인지질 이중막의 물리적인 상태와 화학적 조성에 달려 있으며 리포솜이 생체조직이나 생체액과의 상호작용에도 달려있다.
4. 즉, 약물에의 적용은 = 화면
5. 참고로 크기와 인지질 수로 3종류로 구분 ( 지질 2분자막과 내부수상으로 구성)
MLV(multilamellar vesicle-다중층 리포솜 - 지질 2분자막이 여러층으로 겹쳐진 구조로
직경 수백-수천nm의 소포체로 가장 많이 이용된다.)
LUV (large unilamellar vesicle- 큰 단일막 리포솜- 에테르 주입법이나 Ca2+이용 SUV
를 융합시킨다. 단백질이나 DNA같은 고분자 봉입에 좋다. )
SUV (small unilamellar vesicle0 작은 단일막 리포솜- MLV를 초음파 처리하여 만들고
지경이 수십 nm인 SUV를 만들수 있따. 이외 익스트루더, 에테르주입법, french
press등을 이용한다 (단점이 있다. =====>)
SNP Genetics

2. What are SNPs ? Single nucleotide polymorphisms consist of a single
ACGTTTGGATAC
ACGTTTGTATAC
TGCAAACCTATG
TGCAAACATATG
Single nucleotide polymorphisms consist of a single
change in the DNA code
SNPs occur with various allele frequencies. Those in
the 20-40% range are useful for genetic mapping.
Those at frequencies between 1% and 20% may be
used with candidate gene approaches. Usually bi-allelic.
Changes at 〈1% are called variants
1. 리포솜의 정의 = 화면
2. 리포솜은 표적 지향화에 쓰이는 약물운반체로써,
1. 분자성 운반체- 저분자성운반체(프로드럭), 고분자성 운반체(알부민, 키토산,텍스트
린, 합성고분자 등) but, 약물결합위한 관능기, 합성방법 필요
2. 미립자성 운반체 - 어떤 화학구조도 가능, 간단히 조제가능. 지질과 고분자 매트릭스
지질 제제의 대표가 리포솜과 에멀전이다. 리포솜은 1965년 bangham에 의해 리
포솜 생성 보고이래 생체막의 모델로 연구됨.
( 에멀젼 - 액체중 서로 혼합안된는 액체를 유화제의 도움으로 안정하게 분산시키는것 )
3. 생물유래의 운반체 , 항원 등이 있다.
3. 약물 운반체로 쓰이는 이유 -
수용성 약물및 지용성 먁물을 봉입할 수 있고 리포솜에 사용하는 인지질이 체내에서 분해가 가능하며, 독성이 없고, 항원성이 없는 장점이 있기 때문이다. 특히 약물의 지속화가 가장 큰 중요 요소중의 하나이다. 리포솜 봉입 약물의 방출은 약물의 물리화학적 성질, 인지질 이중막의 물리적인 상태와 화학적 조성에 달려 있으며 리포솜이 생체조직이나 생체액과의 상호작용에도 달려있다.
4. 즉, 약물에의 적용은 = 화면
5. 참고로 크기와 인지질 수로 3종류로 구분 ( 지질 2분자막과 내부수상으로 구성)
MLV(multilamellar vesicle-다중층 리포솜 - 지질 2분자막이 여러층으로 겹쳐진 구조로
직경 수백-수천nm의 소포체로 가장 많이 이용된다.)
LUV (large unilamellar vesicle- 큰 단일막 리포솜- 에테르 주입법이나 Ca2+이용 SUV
를 융합시킨다. 단백질이나 DNA같은 고분자 봉입에 좋다. )
SUV (small unilamellar vesicle0 작은 단일막 리포솜- MLV를 초음파 처리하여 만들고
지경이 수십 nm인 SUV를 만들수 있따. 이외 익스트루더, 에테르주입법, french
press등을 이용한다 (단점이 있다. =====>)

3. What are the effects of SNPs ?
Where
Result
Effect
In coding
region
May be silent, o.g.,UUG→CUG, leu in both cases
sSNP
Usually no change in
phenotype
In coding region
May change amino acid sequence, e.g., UUC→UUA,
phe to leu, Some characterize these as the least
common and most valuable SNPs, Many being
patented
cSNP
Phenotype change
(may be subtle
depending on amino
acid replacement and
position)
In coding region
May create a "Stop"codon, e. g., UCA→UGA,
ser to stop
May affect the rate of transcription
(up-or down-regulate)
Possible phenotype
Change
Other regions
No affect on gene products(7).
May act as genetic markers for multi-component diseases. These are sometimes called anonymous SNPs and are the most common.
rSNP

4. How many SNPs are there ?
It is estimated that the human genome contains between
3 million and 6 million SNPs spaced irregularly at
intervals of 500 to 1,000 bases.
The SNP Consortium estimates that as many as 300,000
SNPs may be needed to fuel studies.
or more SNPs may be required for complex
disease gene discovery

5. SNP Discovery Applications SNP Validation - Fine Mapping SNP Screening
- Testing

6. SNP Discovery
SNP Discovery refers to the initial identification of new
SNPs.
The established method is electrophoresis(DNA sequencing)
with subsequent data analysis. Some indirect Discovery
techniques (e.g., dHPLC, SSCP) only indicate that a SNP
(or other mutation) exists.
DNA sequencing of multiple individuals is used to determine
the point and type of polymorphism.
Low throughput, based on established DNA sequencing
analyses or collected data (also based on electrophoretic data)

7. SNP Validation
SNP Validation refers to genetic validation, the process
of ensuring that the SNP is not due to sequencing error
and that it is not extremely rear. This should not be
confused with assay, target or regulatory validation.
Confirmation of SNPs found in Discovery
Larger numbers of individual samples to get statistical
data on occurrence in the population

8. SNP Screening SNP Screening refers to researchers running thousands of
genotypes (may SNPs or many individuals or both)
Thousands to hundreds of thousands of samples per day
Two different screening strategies
- Many SNPs in a few individuals
- A few SNPs in many individuals
Different strategies will require different tools
Important in determining markers for complex genetic states

9. SNP analysis costs are dependent on volume
Costs per assay are dependent upon the number of SNPs
being analyzed and the number of individuals.
Running cost
- one SNP in 100 individuals∼range $5∼$8/assay
- one SNP in 1,000 individuals∼range $3∼$5/assay.
SNPs in 1000 individuals∼range $1.5~$3.00/assay.
- All these costs include the cost of the PCR step.
Future high through-put costs/assay will be driven toward
pennies per SNP.

10. What is a DNA Array ? A collection of nucleic acid probes which are
attached to a surface in a predetermined grid
This grid is exposed to targets from a biological
sample and the complementary pairs are detected
("hybridization")
The complementary pairs are scored by software

11. What Good are DNA Arrays ?
- nucleotide changes anywhere in a genome
- identity of and amount of unique mRNAs
- re-sequencing
Ideal for Screening large# SNPs:
Present formats not really a high throughput format
but by their massive parallelism they enable certain
types of analyses, e.g. global expression profiling or
genome wide SNP screening

12. DNA Arrays Are Valuable
Arrays allow massively parallel analysis for certain
applications this parallelism is enabling...i.e., global
expression profiling
For certain applications there may be labor savings..i.e.,
comparative sequencing
But...the present formats are not yet high throughput
technology Platform Extensions for SNP Screening in
Pharmaceuticals

13. Researcher determinants
Infrastructure:
- Lab. Instrument, labor & expertise
Investment:
- Start-up cost & running cost
Jobs:
- How big sample size ?
- How many SNPs ?
Best Choice
- Out-sourcing ?

14. Technology Platform Extension for SNP Screening
High
Array
# of SNPs
Mass Spec.
RFLP
TaqMan
SBE
Low
Low
# of Individuals
High

15. Addendum

16. TSC I : The SNP Consortium
Pharmaceutical Partners:
AstraZeneca, Bayer, Bristol-Myers Squibb Co.,
GlaxoWellcome PLC, Hoffmann-LaRoche, Hoechst
Marion Roussei, (now merged with RPR to form
Aventis), Merck, Pfizer lnc, Searle, SmithKline
Beecham PLC.
Academic Partners:
The Whitehead lnstitute at MIT, Wellcome Trust at
the Sanger Center,Stanford

17. TSC II : The SNP Consortium
At least $45 million ($3 million per pharmaceutical
company, $14 million form Wellcome Trust)
Reduction from %150 million in large part to the
efforts of Celera and NHGRI to sequence entire
genome.

18. What is happening now ? Japanese SNP Project:
$ 5 Million over next two years to map 100K to 150K
SNPs. Probably concentrated at one site (U. Tokyo's
Human Genome Center)
Funded by Science & Technology Agency, Ministry of
Health & Welfare and private sector.