English for

model 
organisms
because the information can be applied to other organisms. A model organism is a species that is 
studied as a model to understand the biological processes in other species that can be represented by the model 
organism. For example, fruit flies are able to metabolize alcohol like humans, so the genes affecting sensitivity 
to alcohol have been studied in fruit flies in an effort to understand the variation in sensitivity to alcohol in 
humans. Having entire genomes sequenced helps with the research efforts in these model organisms (Figure 
53). 
 
Figure 53.
Much basic research is done with model organisms, such as the mouse, Mus musculus; the 
fruit fly, Drosophila melanogaster; the nematode Caenorhabditis elegans; the yeast Saccharomyces 
cerevisiae; and the common weed, Arabidopsis thaliana. (credit "mouse": Florean Fortescue modified 
work; credit "nematodes": "snick clunk"/Flickr modified work; credit "common weed": Peggy Greb, 
USDA modified work; scale-bar data from Matt Russell)
33
 
3.4 Reading Resource #3:
Applying Genomics 
The advent of DNA sequencing and whole genome sequencing projects, particularly the Human 
Genome Project, has broadened the applicability of DNA sequence data. Genomics is now used in many 
33
Fowler, S.,Roush, R. & Wise, J. (2017) 
Concepts in Biology, 
Chapter 10, -Pp. 238-239 OpenStax, 
https://openstax.org/details/books/concepts-biology
,  

---

86 
different fields, including metagenomics, pharmacogenomics, and mitochondrial genomics. The most well-
known use of genomics is to better understand and treat diseases. 
Predicting Disease Risk at the Individual Level 
Predicting disease risk entails screening and identifying currently healthy individuals through genome 
analysis at the individual level. Intervention with lifestyle changes and drugs can be recommended before 
disease onset. However, this approach is most applicable when the problem arises from a single gene mutation. 
Such defects only account for about 5 percent of diseases found in developed countries. Most common diseases, 
such as heart disease, are multifactorial or polygenic, referring to a phenotypic characteristic determined by 
two or more genes as well as environmental factors such as diet. Stanford University scientists published the 
genome analysis of a healthy individual (Stephen Quake, a Stanford University scientist who had his genome 
sequenced) in April 2010, the analysis predicted his propensity to acquire various diseases. A risk assessment 
was done to analyze Quake’s percentage of risk for 55 different medical conditions. A rare genetic mutation 
was found that showed him to be at risk for sudden heart attack. He was also predicted to have a 23 percent 
risk of developing prostate cancer and a 1.4 percent risk of developing Alzheimer’s disease. The scientists 
analyzed the genomic data using databases and several publications. Even as genomic sequencing becomes 
more affordable and analytical tools become more reliable, ethical issues surrounding population-level genomic 
analysis remain unresolved. Could such information, for example, be legitimately used to charge more or less 
for insurance or to affect credit ratings?