مقالة منهجية

التنقل MARRVEL، أداة على شبكة الإنترنت التي تدمج علم الجينوم البشري ونموذج معلومات علم الوراثة الكائن الحي

DOI:

10.3791/59542

⸱

أغسطس 15, 2019

 ,  ,  , 
1Program in Developmental Biology, Baylor College of Medicine, 2Medical Scientist Training Program, Baylor College of Medicine, 3Department of Pediatrics, Baylor College of Medicine, 4Jan and Dan Duncan Neurological Research Institute, Texas Children's Hospital, 5Department of Molecular and Human Genetics, Baylor College of Medicine, 6Department of Neuroscience, Baylor College of Medicine, 7Howard Hughes Medical Institute, Baylor College of Medicine

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

هنا، نقدم بروتوكول للوصول إلى وتحليل العديد من قواعد البيانات البشرية والكائنات الحية النموذجية بكفاءة. يوضح هذا البروتوكول استخدام MARRVEL لتحليل المتغيرات المسببة للأمراض المرشحة التي تم تحديدها من الجيل التالي من جهود التسلسل.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ومن خلال التسلسل الكامل/الجينوم، يحدد علماء الوراثة البشرية المتغيرات النادرة التي تفصل بين الأنماط الظاهرية للمرض. لتقييم ما إذا كان متغير معين مسبب للأمراض، يجب على المرء الاستعلام عن العديد من قواعد البيانات لتحديد ما إذا كان الجين الذي يهمه الأمر مرتبط بمرض وراثي، وما إذا كان قد تم الإبلاغ عن البديل المحدد من قبل، وما هي البيانات الوظيفية المتاحة في الكائن الحي النموذجي قواعد البيانات التي قد توفر أدلة حول وظيفة الجين في الإنسان. MARRVEL (نموذج الكائنات الحية الموارد المجمعة للمحو البديل النادر) هو أداة جمع البيانات وقفة واحدة للجينات البشرية والمتغيرات وجيناتها التقويمية في سبعة كائنات نموذجية بما في ذلك في الماوس والفئران وسمك الحمار الوحشي وذبابة الفاكهة ودودة الديدان الخيطية والانشطار الخميرة، والخميرة الناشئة. في هذا البروتوكول، نقدم لمحة عامة عن ما يمكن استخدامه من أجل MARRVEL ومناقشة كيفية استخدام مجموعات بيانات مختلفة لتقييم ما إذا كان متغير غير معروف الأهمية (VUS) في جين معروف يسبب المرض أو متغير في جين غير مؤكد الأهمية (GUS) قد يكون المسببه. هذا البروتوكول سوف توجه المستخدم من خلال البحث في قواعد بيانات بشرية متعددة في وقت واحد بدءا من جين الإنسان مع أو بدون متغير من الاهتمام. كما نناقش كيفية استخدام البيانات من OMIM، ExAC / gnomAD، كلينفار، جينو2MP، DGV وDECHIPHER. وعلاوة على ذلك، فإننا نوضح كيفية تفسير قائمة من الجينات المرشحة لتقويم العظام، وأنماط التعبير، ومصطلحات GO في الكائنات الحية النموذجية المرتبطة بكل جين بشري. وعلاوة على ذلك، نناقش قيمة البروتين التعليقات التوضيحية المجال الهيكلي المقدمة وشرح كيفية استخدام ميزة محاذاة البروتين الأنواع المتعددة لتقييم ما إذا كان متغير من الفائدة يؤثر على مجال الحفاظ على تطوري أو الأحماض الأمينية. وأخيرا، سوف نناقش ثلاث حالات استخدام مختلفة لهذا الموقع. MARRVEL هو موقع الوصول المفتوح يمكن الوصول إليها بسهولة مصممة للباحثين السريرية والأساسية على حد سواء، ويعمل كنقطة انطلاق لتصميم التجارب للدراسات الوظيفية.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

استخدام الجيل القادم من تكنولوجيا التسلسل آخذ في التوسع في كل من البحوث والمختبرات الوراثية السريرية1. تكشف تحليلات التسلسل الكامل (WES) وتسلسل الجينوم الكامل (WGS) عن العديد من المتغيرات النادرة ذات الأهمية غير المعروفة (VUS) في الجينات المعروفة المسببة للأمراض وكذلك المتغيرات في الجينات التي لم ترتبط بعد بمرض مندليان (GUS: جينات غير مؤكدة أهمية). يقدم مع قائمة من الجينات والمتغيرات في تقرير تسلسل السريرية، يجب على علماء الوراثة الطبية زيارة الموارد عبر الإنترنت متعددة يدويا للحصول على مزيد من المعلومات لتقييم البديل الذي قد يكون مسؤولا عن نمط ظاهري معين ينظر في المريض من الفائدة . وتستغرق هذه العملية وقتا طويلا، وتعتمد فعاليتها إلى حد كبير على خبرة الفرد. وعلى الرغم من نشر العديد من ورقات المبادئ التوجيهية2و3، فإن تفسير نظام WES وWGS يتطلب معالجة يدوية لأنه لا يزال يتعين وضع منهجية موحدة لتحليل المتغيرات. ولتفسير VUS، تصبح المعرفة بشأن العلاقة النمط الجيني النمطي الظاهري، وطريقة الميراث، وترددات الأليل في عموم السكان ذات قيمة. وبالإضافة إلى ذلك، فإن المعرفة بشأن ما إذا كان البديل يؤثر على مجال البروتين الحرج، أو بقايا محفوظة تطوريا قد تزيد أو تقلل من احتمال الإمراض. ولجمع كل هذه المعلومات، يحتاج المرء عادة إلى التنقل من خلال قواعد بيانات بشرية ونموذجية للكائنات الحية بما أن المعلومات متناثرة عبر الشبكة العالمية.

وبالمثل، فإن علماء الكائنات الحية النموذجية الذين يعملون على جينات ومسارات محددة كثيرا ما يهتمون بربط النتائج التي توصلوا إليها بآليات الأمراض البشرية ويرغبون في الاستفادة من المعارف التي يتم توليدها في مجال علم الجينوم البشري. بيد أنه نظرا للتوسع والتطور السريعين لمجموعات البيانات المتعلقة بالجينوم البشري، كان من الصعب تحديد قواعد البيانات التي توفر معلومات مفيدة. وبالإضافة إلى ذلك، وبما أن معظم قواعد بيانات الكائنات الحية النموذجية مصممة للباحثين الذين يعملون مع كائن حي معين على أساس يومي، فمن الصعب جدا، على سبيل المثال، لباحث الماوس للبحث عن معلومات محددة في قاعدة بيانات دروسوفيلا و العكس بالعكس. وعلى غرار عمليات البحث في التفسير المتغير التي يقوم بها أخصائيو علم الوراثة الطبيون، فإن تحديد المعلومات المفيدة للإنسان وغيره من الكائنات الحية النموذجية يستغرق وقتا طويلا ويعتمد اعتمادا كبيرا على خلفية الباحث النموذجي للكائن الحي. MARRVEL (نموذج الكائن الحي الموارد المجمعة لإكسبلوريشن متغير نادر)4 هو أداة مصممة لكلا المجموعتين من المستخدمين لتبسيط سير العمل الخاصة بهم.

تم تصميم MARRVEL (http://marrvel.org) كمحرك بحث مركزي يجمع البيانات بشكل منهجي بطريقة فعالة ومتسقة للأطباء والباحثين. مع معلومات من 20 أو أكثر من قواعد البيانات المتاحة للجمهور، وهذا البرنامج يسمح للمستخدمين لجمع المعلومات بسرعة والوصول إلى عدد كبير من قواعد البيانات البشرية والكائنات الحية النموذجية دون عمليات البحث المكرر. كما تحتوي صفحات نتائج البحث على وصلات تشعبية إلى مصادر المعلومات الأصلية، مما يسمح للأفراد بالوصول إلى البيانات الأولية وجمع المعلومات الإضافية التي توفرها المصادر.

على النقيض من العديد من أدوات تحديد الأولويات البديلة التي تتطلب إدخال بيانات تسلسل كبير في شكل ملفات VCF أو BAM وتركيب البرامج الملكية / التجارية في كثير من الأحيان، تعمل MARRVEL على أي متصفح ويب. ويمكن استخدامه بدون تكلفة ومتوافق مع الأجهزة المحمولة (مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية) طالما أن أحدهم متصل بالإنترنت. اخترنا هذا الشكل لأن العديد من الأطباء والباحثين عادة ما تحتاج إلى البحث عن واحد أو عدد قليل من الجينات والمتغيرات في وقت واحد. لاحظ أننا نعمل على تطوير ميزات تحميل الدفعات وواجهة برمجة التطبيقات (واجهة برمجة التطبيقات) لـ MARRVEL للسماح للمستخدمين في نهاية المطاف برعاية المئات من الجينات والمتغيرات في وقت واحد من خلال أدوات الاستعلام المخصصة إذا لزم الأمر.

نظرًا للنطاق الواسع من التطبيقات، في هذا البروتوكول، سوف نقوم بوصف نهج شامل على نطاق واسع حول كيفية التنقل من خلال مجموعات البيانات المختلفة التي تعرضها MARRVEL. سيتم وصف أمثلة أكثر استهدافًا مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات مستخدمين محددة في قسم النتائج التمثيلية. ومن المهم ملاحظة أن ناتج MARRVEL لا يزال يتطلب مستوى معينا من المعرفة الخلفية في علم الوراثة البشرية أو الكائنات الحية النموذجية لاستخراج معلومات قيمة. نقوم بإحالة القراء إلى الجدول الذي يسرد الأوراق الأساسية التي تصف وظيفة كل من قواعد البيانات الأصلية التي يتم تنسيقها من قبل MARRVEL (الجدول1). وينقسم البروتوكول التالي إلى ثلاثة أقسام: (1) كيفية بدء البحث، (2) كيفية تفسير نواتج علم الوراثة البشرية MARRVEL، و (3) كيفية الاستفادة من بيانات الكائن الحي النموذجي في MARRVEL. ويرد في قسم النتائج التمثيلية وصف لنهج أكثر تركيزاً وتحديداً. يتم تحديث MARRVEL بنشاط لذا يرجى الرجوع إلى صفحة الأسئلة الشائعة في الموقع الحالي للحصول على تفاصيل حول مصادر البيانات. نوصي بشدة مستخدمي MARRVEL بالتسجيل من أجل تلقي إشعارات التحديث من خلال نموذج إرسال البريد الإلكتروني في أسفل الصفحة الرئيسية MARRVEL.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. كيفية بدء البحث

  1. بالنسبة للجين البشري والبحث القائم على المتغيرات، انتقل إلى الخطوات 1-1-1-1-2. للبحث البشري القائم على الجينات (لا يوجد إدخال متغير)، انتقل إلى الخطوة 1.2. وللاطلاع على البحث القائم على الجينات في الكائن الحي النموذجي، يرجى الرجوع إلى الخطوات 1-3-1-1-3-2.
    1. انتقل إلى الصفحة الرئيسية من MARRVEL4 في http://marrvel.org/. ابدأ بإدخال رمز جين بشري. تأكد من سرد أسماء الجينات المرشحة أسفل مربع الإدخال مع كل إدخال حرف. إذا عاد البحث سلبياً، تأكد من أن رمز الجينات المستخدم محدث باستخدام الموقع الإلكتروني للجنة التسميات الجينية HUGO5 (HGNC; https://www.genenames.org/).
    2. أدخل متغير ًا بشريًا. شريط البحث متوافق مع نوعين من التسميات البديلة: موقع الجينوم مماثلة لكيفية عرض المتغيرات على ExAC وGnomAD6 والتسميات المستندة إلى النص وفقا للمبادئ التوجيهية HGVS. وترد أمثلة على هذه التنسيقات في نص رمادي داخل مربع البحث. وللتسميات الجينية للمواقع، استخدم الإحداثيات وفقاً لـ hg19/GRCh37.
      ملاحظة: إذا كان بحث بإرجاع خطأ، تكون المشاكل الأكثر شيوعاً إما رمز الجينات غير محدثة أو تسمية متغير غير صحيح. وفي تلك الحالات، تشكل مواقع HGNC (https://www.genenames.org/) وMutalyzer7 (https://www.mutalyzer.nl/) ومواقع TransVar8 (https://bioinformatics.mdanderson.org/transvar/) موارد كبيرة لتصحيح الخطأ. يوفر HGNC رموز الجينات الرسمية والأسماء المستعارة لجميع الجينات البشرية.
    3. إذا كان لا يزال يواجه رسائل خطأ بعد التأكد من اسم الجينات هو ما يصل إلى تاريخ، استخدم Mutalyzer وTransVar للتحقق من وتحويل التسميات البديل.
    4. في بعض الحالات، مثل تغيير رمز الجينات حديث جداً في HGNC، حاول استخدام مرادف للجين ويرجى الاتصال بفريق التشغيل MARRVEL باستخدام علامة التبويب "ملاحظات" لتحديث البيانات المصدر، حيث قد لا توفر MARRVEL المعلومات الصحيحة بسبب تأخر في البيانات حتى تاريخ.
  2. أدخل رمز جين بشري واترك شريط البحث البديل البشري فارغاً. في حالة مواجهة خطأ، انتقل إلى HGNC (https://www.genenames.org/) للتحقق من وجود رمز الجينات الرسمي أو حاول رمز جين أقدم.
    1. انقر على علامة التبويب البحث عن الكائنات الحية النموذجية على الشعار العلوي (الشكل 1) أو انتقل إلى http://marrvel.org/model. حدد الكائن الحي النموذجي المفضل وأدخل رمز جين الكائن الحي النموذجي. انقر على رمز الجين أثناء اكتمال الاسم تلقائيًا ثم انقر فوق بحث. إذا كانت نتيجة البحث سالبة، تحقق من رمز الجينات الرسميالمستخدم في قواعد بيانات الكائنات الحية النموذجية (الجدول 1).
    2. إذا كانت نتيجة البحث لا تزال سلبية، يمكنك الوصول إلى DIOPT (DRSC أداة التنبؤ بتقويم العظام المتكاملة، https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl) وHCOP (https://www.genenames.org/tools/hcop/) لتقييم ما إذا لم تكن هناك سجلات تقويم جيدة متوقعة لـ جين الفائدة. DIOPT هو محرك بحث التنبؤ تقويم العظام التي تديرها DRSC(Drosophila RNAi مركز الفرز) وHCOP هو جناح مماثل التي وضعتها HGNC.
      ملاحظة: عمليات بحث إضافية باستخدام BLAST (https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi) قد تسمح للمستخدمين العثور على سجلات تقويم العظام التي قد غاب عن خوارزميات التنبؤ المستخدمة في DIOPT و HCOP.
    3. انقر على MARRVEL في الجزء السفلي لتقويم العظام البشري المتوقع من الاختيار. تحقق من درجة DIOPT9 وأفضل درجة من الجينات البشرية إلى نموذج الكائن الحي؟ لاختيار الجين البشري. انتقل إلى الخطوة 2.
      ملاحظة: النتيجة DIOPT9 (https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl) هي قيمة كم عدد خوارزميات التنبؤ التقويمي توقع زوج من الجينات في اثنين من الكائنات الحية لتكون تقويمية بعضها البعض. لمزيد من المعلومات حول هذه القيم والخوارزميات المحددة المستخدمة لحساب هذه النتيجة، راجع Hu وآخرون9. عندما أفضل درجة من الجينات البشرية إلى نموذج الكائن الحي؟ نعم، فإنه يشير إلى أن الجين البشري هو على الأرجح orthologs الإنسان الحقيقي من الجين من الفائدة ولكن يمكن أن يكون هناك استثناءات، وخاصة عندما تكون الجينات البشرية متعددة تقويم ل جينات كائن حي نموذجي متعددة بسبب أحداث ازدواجية الجينات أثناء التطور. إذا كان جين الفائدة هو عضو في عائلة الجينات المعقدة التي شهدت تطورا مختلفا في أنواع متعددة، يجب على المستخدمين تحديد المنشور الذي أجرى تحليلا جينيا شاملا للأسرة الجينية ذات الأهمية لتحديد أكثر الجينات المرشح ة التقويمية المحتملة.

2. كيفية تفسير نواتج علم الوراثة البشرية MARRVEL للبحث عن الجينات والمتغيرات

ملاحظة: في صفحة النتائج، هناك سبع قواعد بيانات بشرية يتم عرضها (الجدول1، الشكل1). لكل مربع الإخراج، هناك زر ارتباط خارجي (مربع صغير مع سهمقطري)في الزاوية العلوية اليمنى التي سيتم ربطها إلى قاعدة البيانات الأصلية لمزيد من التفاصيل.

  1. انقر فوق OMIM (الميراث المندلي على الانترنت في الإنسان، https://www.omim.org/)10، قاعدة البيانات الأولى التي يتم عرضها.
    ملاحظة: OMIM هي قاعدة بيانات برعاية يدوية تجمع وتلخص المعلومات عن الأمراض الوراثية والصفات في الإنسان.
    1. استخدم مربع وصف الجينات البشرية من OMIM للحصول على ملخص قصير لما هو معروف عن المنتج الجيني والجيني.
    2. استخدم مربع علاقات النمط الظاهري الجيني لتحديد ما إذا كان هذا الجين هو جين معروف يسبب المرض أم لا. يوفر هذا الصندوق الارتباطات المعروفة للمرض أو النمط الظاهري مع الجينات ذات الأهمية.
    3. استخدم الأليليس المبلغ عنها من المربع OMIM للحصول على قائمة بالمتغيرات المسببة للأمراض برعاية OMIM.
      ملاحظة: بما أن المعالجة اليدوية لمنشور يتعلق باكتشاف جين مرض جديد أمر ضروري لكي تظهر أي رابطة لمرض الجينات في أوميم، فإن بعض التأخيرات الزمنية و/أو المنشورات المفقودة قد تؤدي إلى سوء فهم. من المستحسن أن يقوم المستخدمون بإجراء عمليات بحث PubMed (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/) للنظر في المؤلفات الحديثة أيضًا (انظر 4.1.2.). للحصول على معلومات إضافية برعاية في OMIM، يرجى الرجوع إلى Amberger10،11.
  2. انقر فوقExAC(اتحاد تجميع إكسوميم، http://exac.broadinstitute.org/)6وغنوماد(قاعدة بيانات تجميع الجينوم، http://gnomad.broadinstitute.org/)، وقواعد بيانات كبيرة للجينات السكانية استناداً إلى WES وWGS من الأشخاص الذين يتم اختيارهم لاستبعاد أمراض الأطفال الشديدة.
    ملاحظة: يحتوي ExAC على حوالي 60,000 WES في حين أن جنوماد يحتوي على ~ 120,000 WES و ~ 15,000 WGS. يمكن استخدام كل من ExAC وgnomAD كقاعدة بيانات سكانية مراقبة، وخاصة بالنسبة لاضطرابات الأطفال الشديدة، ولكن تفسيرها يتطلب درجة من الحذر. بشكل عام، يمكن اعتبار جنوماد نسخة محدثة وموسعة من ExAC لأن معظم المجموعات التي يتم تضمينها في ExAC مدرجة أيضا في gnomAD. ولكن بما أن هناك بعض الاستثناءات (راجع معلومات المجموعة في http://exac.broadinstitute.org/about http://gnomad.broadinstitute.org/about على التوالي)، يعرض MARRVEL البيانات من كلا المصدرين.
    1. استخدم مربع ملخص الجينات السكانية للتحكم للحصول على إحصاءات على مستوى الجينات مثل احتمال العثور على الأليلات فقدان الوظيفة (LOF) في عموم السكان. وهذا ما يسمى pLI (احتمال التعصب LOF) درجة في ExAC ويمكن استخدامها لاستنتاج مدى احتمال نسخة واحدة من أليل LOF لجين معين قد يسبب مرض المهيمنة من خلال آليات haplo غير كافية.
      ملاحظة: النظر إلى درجة pLI من الجين له قيمة، وخاصة عند التعامل مع الاضطرابات المهيمنة التي تقدم كأمراض الأطفال الشديدة المرتبطة المتغيرات دي نوفو. إن مورثة يتلقّى [بلي] درجة من 0.00, يعني هو جدّا متسامحة من [لوف] [فرينت] لذلك المورثة من غير المحتمل سبب مرض عن طريق مسيطرة [هبلونكفيك] آلية. غير أن هذا لا يستبعد بالضرورة أن تؤدي المكاسب المهيمنة الأخرى في الوظائف أو الآليات السلبية المهيمنة الوسيطة إلى الإصابة بالمرض. وبالإضافة إلى ذلك، قد تكون الجينات التي تسبب الأمراض المتنحية درجات منخفضة pLI منذ من المتوقع أن توجد وظائف في عموم السكان. من ناحية أخرى، إذا كان الجين لديه درجة pLI من 1.00، فمن الممكن أن فقدان نسخة واحدة من هذا الجين يضر بصحة الإنسان. ويمكن أيضا ً استخدام عمليات بحث إضافية في مواقع مثل DOMINO (https://wwwfbm.unil.ch/domino/) في تركيبة لتقييم احتمال وجود متغير في جين معين يسبب اضطرابًا مهيمنًا.
    2. استخدام الصندوقين التاليين للحصول على ترددات الأليل من البديل من الاهتمام في ExAC وgnomAD، على التوالي للمساعدة في تفسير ما إذا كان البديل قد يكون مسبب للأمراض اعتمادا على ما إذا كان المريض يعاني من المرض المهيمن أو المتنحية. سيتم عرض هذا المربع فقط عند إدخال المستخدم معلومات متغير عند بدء البحث.
      ملاحظة: إذا افترض المرء سيناريو مرض متنحي ودرجة pLI من جين الفائدة منخفضة، ينبغي للمرء أن تولي اهتماما لتردد أليل المذكورة هنا. قد يحدد بعض علماء الوراثة نقطة قطع من 0.005 إلى 0.0001 كأقصى تردد الأليل للمتغيرات المسببة للأمراض التي يمكن أن تسبب مرض ًا شديدًا موروثًا بشكل ملطف2. ومن ناحية أخرى، إذا افترض المرء وجود سيناريو مرض مهيمن، فمن غير المرجح أن يجد البديل المماثل أو المماثل في مجموعة من السكان الخاضعين للسيطرة. مرة أخرى، وهذا يتطلب الحذر لأن الأفراد الذين يعانون من اضطرابات في وقت متأخر من بداية، والأمراض مع عرض معتدل، والاضطرابات النفسية أو الأمراض التي لم يتم فحصها من قبل الباحثين ExAC / gnomAD قد لا تزال مدرجة والبديل قد لا يزال المسببة للأمراض المهيمنة متغير. أيضا، كانت هناك بعض الحالات من المتغيرات المرتبطة بظروف الأطفال وجدت في عدد قليل من الأفراد في قواعد البيانات هذه12،13،14، يحتمل أن يكون بسبب عدم اكتمال penetrance أو الفسيفساء الجسدية13 , 15 , 16.وبالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن ExAC وgnomAD سيتم عرض المتغيرات التي تم العثور عليها في حالة متجانسة، فإنه لن يشير إلى ما إذا كان يتم العثور على أي من المتغيرات في حالة غير متجانسة مركب. وأخيراً، فإن بعض المتغيرات الموجودة في قواعد البيانات هذه تُوُصف بأنها ثقة منخفضة بسبب التحديات التقنية في التسلسل (مثل انخفاض تغطية التسلسل، والتسلسل المتكرر). للنظر بعناية أكبر في مجموعات البيانات هذه، ينصح المستخدمين باستخدام زر الارتباط الخارجي لزيارة مواقع ExAC وgnomAD الأصلية للحصول على معلومات إضافية.
  3. انقر فوق Geno2MP (النمط الجيني إلى متصفح النمط الظاهري مندليان، http://geno2mp.gs.washington.edu/Geno2MP/)، وهي مجموعة من البيانات المستندة إلى WES من مركز جامعة واشنطن لعلم الوراثة المندلي. وهو يحتوي على حوالي 9600 إكسوميس (اعتبارا من 1/18/2019) من الأفراد المتضررين والأقارب غير المتأثرين مع بعض الأوصاف phenotypic (الشكل1).
    1. استخدم مربع السكان المرض للحصول على تردد أليل من البديل من الاهتمام في هذه المجموعة.
    2. استخدم مربع علاقات النمط الظاهري للجين للحصول على HPO (الأنوولوجيا الظاهرية البشرية)17 مصطلحًا للأفراد ذوي الفائدة البديلة. هذا هو واحد من العديد من الطرق لأحد للبحث عن المرضى الذين قد يكون نفس المرض.
      ملاحظة: إذا كان يشتبه في وجود جين من الفائدة أن تكون مرتبطة بمرض المريض وهناك تطابقات وجدت في جينو2MP، قد تكون هناك معلومات هامة إضافية في مصدر البيانات خارج ما يتم عرضه.
      1. انقر فوق زر الارتباط الخارجي إلى الصفحة الخاصة بالجينات على Geno2MP، وتصفية الطفرات التي تشبه تلك التي للمريض (على سبيل المثال، سوء الإحساس، LOF)، ومراجعة قوائم المتغيرات بعناية. لاحظ المتغيرات مع ارتفاع CADD18 درجات وانقر في ملفات تعريف HPO. على سبيل المثال، درجات CADD أعلى من 20 هي ضمن أعلى 1٪ من جميع المتغيرات المتوقع أن تكون ضارة، ودرجات CADD التي هي أعلى من 10 هي ضمن أعلى 10٪. توفر مصطلحات HPO وصفًا موحدًا للأنماط الظاهرية البشرية. هنا، تأكد من التحقق مما إذا كان قد تم تحديد البديل في فرد متأثر أو في أحد الأقارب.
      2. إذا تم العثور على المتغيرات في المرضى الذين يتأثرون في نفس الجهاز كما المريض، والنظر في استخدام نموذج البريد الإلكتروني للاتصال بالطبيب الذي قدم هذه الحالات إلى جينو2النائب باستخدام الميزة المقدمة على موقع جينو2MP.
        ملاحظة: ليس كل الأطباء الرد على مثل هذه الاستفسارات، لذلك ينبغي للمرء أن يستكشف سبل أخرى من التوفيق بين المرضى. طرق أخرى لجمع مجموعة من المرضى المصابين بنفس الأمراض هو استخدام أدوات مثل GeneMatcher19 (https://www.genematcher.org/) وقواعد البيانات الأخرى التي هي جزء من تبادل الخاطب19،20 ( https://www.matchmakerexchange.org/). انظر المادة المصاحبة JoVE لمزيد من المعلومات حول التوفيقبين 21.
  4. استخدام قاعدة بيانات ClinVar (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/)22، بدعم من المعاهد الوطنية للصحة (NIH)، حيث يقدم الباحثون والأطباء المتغيرات مع أو بدون تحديد الإمراض، للتحقق [نوكليوتيد] وحيد [فرينت] ([سنف]), [إيندلس] صغيرة وكبيرة نسخة رقم تنوعات ([كنف]).
    1. استخدم الصف العلوي لمراجعة ملخص لعدد كل نوع من المتغيرات التي تم الإبلاغ عنها في ClinVar (الشكل 1).
    2. تحقق من قائمة المتغيرات أدناه في المربع Alleles المبلغ عنها من ClinVar.
      ملاحظة: إذا تم تضمين متغير في البحث الأولي، فإن المتغيرات البارزة في التيل هي جميع المتغيرات التي تشمل الموقع الجيني للمتغير من الفائدة [بما في ذلك CNVs الكبيرة، والتي غالبا ً ما توصف بأنها؛ إحداثيات الجينوم... x1 (حذف) و ... x3 (الازدواجية)].
  5. استخدام DGV23 (قاعدة بيانات المتغيرات الجينية، http://dgv.tcag.ca/dgv/app/home) وDECIPHER 24 (DatabasE من varIation genomiC والنمط الظاهري في البشر باستخدام موارد Ensembl، https://decipher.sanger.ac.uk/)، على حد سواء ومجموعة النفثالينات المضادة للمركبات هي أكبر مجموعة من المتغيرات الهيكلية التي يمكن للجمهور الوصول إليها من أكثر من 000 54 فرد. وتشمل قاعدة البيانات هذه عينات من الأفراد الأصحاء الذين يُزعم أنهم يتمتعون بصحة جيدة، وقت التأكد، من ما يصل إلى 72 دراسة مختلفة. وبالمثل، تتضمن البيانات المعروضة من DECIPHER متغيرات شائعة من مجموعة التحكم.
    ملاحظة: بما أن MARRVEL ليس لديها إذن لعرض البيانات المشتقة من المريض من DECIPHIER، يتم تشجيع المستخدمين على زيارة موقع DECIPHER مباشرة للوصول إلى معلومات CNV المسببة للأمراض المحتملة.
    1. انقر فوق المربع نسخ تباين رقم في مجموعة التحكم (قاعدة بيانات DGV) للحصول على المتغيرات التي تحتوي على الجين ذات الأهمية. يمكن العثور على معلومات مثل حجم والنوع الفرعي ومرجع تباين رقم النسخة في نفس المربع.
    2. انقر فوق المربع متغيرات رقم النسخ الشائعة (قاعدة بيانات DECIPHER) للحصول على المتغيرات التي تحتوي على الموقع الجيني للمتغير من الفائدة. قد تساعد هذه المعلومات في تحديد ما إذا كان الجين مكررًا أو محذوفًا في أفراد التحكم.
      ملاحظة: إذا تم حذف جين الفائدة في العديد من الأفراد في السكان السيطرة، وهذا يعني أن هذا الجين من المرجح أن تكون متسامحة للغاية من المتغيرات LOF. مثل درجات pLI منخفضة، وهذا يشير إلى أن فقدان نسخة واحدة من هذا الجين هو أقل عرضة للتسبب في مرض شديد عن طريق آلية القصور. غير أن هذا لا يستبعد بالضرورة المكاسب المهيمنة الأخرى للوظيفة أو الآليات السلبية المهيمنة (مثل الأليلات المضادة للمورفّف ة والشكل المفرط والنيومورفي) الناجمة عن سوء فهم معين واقتطاع اتليل.  وتشمل القيود المحتملة على هذه البيانات التباين في مصدر وطريقة البيانات المكتسبة، والافتقار إلى المعلومات المتعلقة بعدم اكتمال وجود مركبات النفثالينات المسببة للأمراض، وما إذا كان الأفراد قد أصيبوا بأمراض معينة بعد جمع البيانات.

3. كيفية استخدام نموذج البيانات الكائن الحي في MARRVEL

  1. استخدام جدول وظيفة الجينات للحصول على المعلومات التالية لثمانية كائنات نموذجية بما في ذلك الإنسان (الإنسان، الفئران، الماوس، حمار وحشي، Drosophila، C elegans،الخميرة الناشئة والخميرة الانشطارية):
    1. اسم الجينات: بما أن كل اسم جين مرتبط بصفحات الجينات على قواعد بيانات الكائنات الحية النموذجية ذات الصلة، انقر على هذه الروابط لمعرفة المزيد عن المعلومات والموارد الفينوتية المتاحة لكل كائن حي نموذجي. على سبيل المثال على FlyBase25 (http://flybase.org/)، سيكون هناك قائمة بجميع الأليلات التي تم إنشاؤها، الأنماط الظاهرية الخاصة بها وتوافر كل أليل من مراكز الأسهم العامة.
    2. رابط PubMed: انقر على رابط PubMed للانتقال إلى قائمة المنشورات التي تتعلق بجين الاهتمام في كل كائن حي. دون استخدام هذه الروابط، قد يؤدي البحث عن الجين البشري مباشرة في PubMed إلى فقدان بعض المنشورات التي استخدمت اسمًا مستعارًا قديمًا للجين البشري. وبالمثل، قد تكون أسماء الجينات النموذجية للكائنات الحية قد تقلبت تاريخيا.
    3. ديابت 9 نقاط: تحقق من هذا العمود للحصول على درجة من عدد خوارزميات التنبؤ التقويمي التنبؤ الجين من المرجح أن يكون تقويم الجينات البشرية ذات الأهمية. يمكن للمرء أن يستخدم درجة DIOPT من 3 أو أعلى كوقف معقول لتحديد المرشحين تقويم العظام الصلبة. ومع ذلك، هناك حالات حيث orthologs حقيقية فقط لديها درجة DIOPT من 1 بسبب الهومولوجيا محدودة. في الجزء العلوي من جدول وظيفة الجينات، قم بإلغاء التحقق من مربع "إظهار أفضل جين نقاط DIOPT فقط" لعرض جميع المرشحين التي تتضمن عادة الجينات المتجانسة التي ليست بالضرورة تقويم.
    4. التعبير: تحقق من هذا العمود للحصول على قائمة الأنسجة حيث تم الإبلاغ عن الجينات أو البروتين ذات الأهمية التي يتم التعبير عنها في قواعد بيانات الكائن البشري أو نموذج. بيانات التعبير عن الجينات والبروتين البشري هي من GTEx26 (https://gtexportal.org/) والبروتين البشري أطلس27 (https://www.proteinatlas.org/)، على التوالي. يحتوي بعضها على زر مع ارتباطات منبثقة، مثل الإنسان والطيران الذي يعرض نمط التعبير باستخدام خريطة الحرارة، في حين يتم ربط البعض الآخر بصفحات قواعد بيانات الكائنات النموذجية ذات الصلة.
    5. علم الأنتولوجيا الوراثية 28 (GO) المصطلحات: تصفية بواسطة رموز الأدلة التجريبية والحصول من قواعد البيانات البشرية أو نموذج الكائن الحي. لا يتم عرض مصطلحات GO المستندة إلى "رموز أدلة التحليل الحسابي" و"رموز أدلة التعليقات التوضيحية الإلكترونية" (التنبؤات). يرجى زيارة كل موقع على شبكة الإنترنت الكائن الحي النموذجي لجمع هذه المعلومات إذا لزم الأمر.
    6. روابط أخرى مثل مبادرة الملك29 (https://monarchinitiative.org/) وIMPC 30 (http://www.mousephenotype.org/): استخدم الارتباط التشعبي لمبادرة الملك للانتقال إلى صفحة Phenogrid للجين البشري المحدد، وهو رسم بياني يوفر مقارنة سريعة بين الأنماط الظاهرية المرتبطة بجين الاهتمام بالأمراض البشرية المعروفة والمتحولات الكائن النموذجي التي لها تداخلات فينوتيبيك. إذا كان لجين الماوس ماوس بالضربة القاضية صنع أو خطط من قبل الاتحاد الدولي لنماذج الفينولات للماوس (IMPC)، فإن "IMPC" يرتبط بالصفحة التي تفصّل النمط الظاهري للماوس بالضربة القاضية وتوافره من مراكز الأسهم العامة.
  2. الإنسان مجالات البروتين: استخدام مربع مجالات البروتين الجينات البشرية للحصول على مجالات البروتين المتوقعة من الجين البشري. والبيانات مستمدة من DIOPT، الذي يستخدم Pfam (https://pfam.xfam.org/) وCCD (قاعدة بيانات المجالات المحفوظة، https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/cdd/cdd.shtml). وقد تكون بقايا واحدة مشروحة أكثر من مرة بسبب بعض التداخل في المجالات المشروحة في المصدرين.
  3. استخدم مربع محاذاة البروتين المتعدد للحصول على محاذاة الأحماض الأمينية المتعددة التي تم إنشاؤها بواسطة DIOPT9 والتي تشمل الإنسان (hs)، الفئران (rn)، الماوس (مم)، حمار وحشي (الدكتور)، ذبابة الفاكهة (DM)، دودة (ce)، والخمائر (sc وsp). لتسليط الضوء على الأحماض الأمينية ذات الأهمية, انتقل إلى أسفل المربع وأدخل أرقام الأحماض الأمينية أدناه وسيتم تسليط الضوء على الأحماض الأمينية ذات الأهمية في التيل. يتم توفير المحاذاة من قبل DIOPT ويستخدم محاذاة MAFFT (برنامج محاذاة متعددة لتسلسل الأحماض الأمينية أو النيوكليوتيدات، https://mafft.cbrc.jp/alignment/software/31).
    ملاحظة: إذا لم يكن الأحماض الأمينية التي يتم تمييزها استناداً إلى الرقم هو المتوقع، فقد يكون ذلك بسبب isoforms الربط المختلفة المستخدمة للمحاذاة. من حيث المبدأ، يستخدم DIOPT أطول isoform للعرض في هذا المربع. كما أنه بالنسبة لقطاعات من الجينات التي لا يتم حفظها بشكل جيد، قد لا تكون محاذاة تسلسلات الأنواع المتعددة باستخدام المعلمات الافتراضية هي الأمثل. نوصي باستخدام مواقع وبرامج أخرى مثل Clustal Omega و ClustalW/X (http://www.clustal.org/)32 لتحسين معلمات المحاذاة والمصفوفات وفقًا لذلك.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يستخدم علماء الوراثة البشرية وعلماء الكائنات الحية النموذجية كل من MARRVEL بطرق متميزة، ولكل منها نتائج مختلفة مرغوبة. وفيما يلي ثلاثة مشاهد من الاستخدامات المحتملة لMARRVEL.

تقييم مسببات الأمراض من متغير في مرض مهيمن
معظم المستخدمين الذين يزورون MARRVEL استخدام هذا الموقع لتحليل احتمال أن متغير الإنسان نادرة قد يسبب مرض معين. على سبيل المثال، تم العثور على سوء معنى (17:59477596 G>A, p.R20Q) في TBX2 لفصل بطريقة المهيمنة الذاتية في عائلة صغيرة مع ميزات خلل الشكل ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وتشمل الخطوات الحاسمة في هذا البروتوكول المدخلات الأولية (الخطوات 1-1-1-3) والتفسير اللاحق للناتج. السبب الأكثر شيوعًا وراء سلبية نتائج البحث هو الطرق العديدة التي يمكن بها وصف الجين و/أو المتغير. بينما يتم تحديث MARRVEL على أساس مجدول، قد تتسبب هذه التحديثات في قطع الاتصال بين قواعد البيانات المختلفة التي ترتبط بها MARRVEL. وبالتالي، فإن الخطوة الأولى في استكشاف الأخطاء وإصلاحها هي التحقق دائما لمعرفة ما إذا كانت الأسماء البديلة للجين أو البديل ستؤدي إلى نتيجة بحث ناجحة. إذا كان لا يزال لا يمكن حلها، الرجاء إرسال رسالة ...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وليس لدى أصحاب البلاغ ما يكشفون عنه.

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نشكر الدكتوررامي العوران، وسون يونغ كيم، ويانهوي (كلير) هو، ويينغ - ووي وان، ونافين مانوهاران، وساريدار باسوبوليتي، وآرام كومجان، ودونغشوي ماو، ومايكل وانغلر، وهسياو - توان تشاو، وستيفاني موهر، ونوربرت بيريمن على دعمهم في التنمية و صيانة مارفيل. نحن ممتنون لسامانثا ل. ديل وج. مايكل هارنيش على مساهمتهما في هذه المخطوطة.

وقد تم دعم التطوير الأولي لـ MARRVEL جزئياً من قبل مركز فحص الكائنات الحية النموذجية لشبكة الأمراض غير المشخصة من خلال الصندوق المشترك للمعهد الوطني للصحة (U54NS093793) ومن خلال مكتب المعاهد الوطنية للصحة لبرامج البنية التحتية للبحوث (R24OD022005). ويدعم JW من قبل المعهد الوطني لصحة الطفل يونيس كينيدي شرايفر (F30HD094503) وروبرت وجانيس مكناير مؤسسة McNair MD / دكتوراه برنامج العلماء الطلاب في BCM. كما يحظى HJB بدعم من المعهد الوطني للعلوم الطبية العامة (R01GM067858) وهو محقق في معهد هوارد هيوز الطبي. ويدعم ZL من قبل المعهد الوطني للعلوم الطبية العامة (R01GM120033)، والمعهد الوطني للشيخوخة (R01AG057339)، ومؤسسة هافينغتون. تلقت SY دعما إضافيا من المعهد الوطني للصحة القومية للصمم واضطرابات الاتصال الأخرى (R01DC014932)، ومؤسسة سيمونز (جائزة SFARI: 368479)، وجمعية الزهايمر (منحة أبحاث الباحث الجديد: 15-364099)، عائلة نعمان صندوق البحوث الأساسية وصندوق كارولين ويس للقانون للبحوث في الطب الجزيئي.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
علم الوراثة البشريةClinVarPMID: 29165669https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/
فك تشفيرعلم الوراثة البشريةPMID: 19344873 https://decipher.sanger.ac.uk/
علم الوراثة البشريةDGVPMID:  24174537http://dgv.tcag.ca/dgv/app/home
التنبؤ بأمراض العظامDIOPTPMID: 21880147 https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl
تسميات الجينات البشرية / النسخةPMID: 29155950 https://useast.ensembl.org/
الوراثة البشريةExAC PMID: 27535533http://exac.broadinstitute.org/
بيانات الكائن الحي النموذجية الأوليةFlyBase (ذبابة الفاكهة)PMID: 26467478http://flybase.org
أدوات تكامل قاعدة بيانات الكائن الحي النموذجيGene2FunctionPMID: 28663344http://www.gene2function.org/search/
الوراثة البشريةGeno2MPN / Ahttp://geno2mp.gs.washington.edu/Geno2MP/
علم الوراثة البشريةgnomADPMID: 27535533http://gnomad.broadinstitute.org/
علم الوجود الجينيGO CentralPMID: 10802651 ، 25428369  ؛http://www.geneontology.org/
التعبير عن الجين / البروتين البشريGTExPMID: 29019975 ، 23715323  ؛https://gtexportal.org/home/
تسمية الجينات البشريةHGNCPMID: 27799471 https://www.genenames.org/
قواعد بيانات الكائن الحي النموذجي الأوليIMPC (الماوس)PMID: 27626380http://www.mousephenotype.org/
قواعد بيانات الكائن الحي النموذجيةالأولية MGI (الماوس)PMID: 25348401http://www.informatics.jax.org/
تكامل قاعدة بيانات الكائن الحي النموذجيمبادرة الملكPMID: 27899636https://monarchinitiative.org/
تسمية متغيرة بشريةمتغيرةPMID: 18000842 https://mutalyzer.nl/
علم الوراثة البشريةOMIMPMID: 28654725https://omim.org/
قواعد بيانات الكائن الحي النموذجية الأوليةPomBase (خميرة انشطارية)PMID: 22039153https://www.pombase.org/
LiteraturePubMed N/ Ahttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
قواعد بيانات الكائن الحي النموذجية الأوليةRGD (الفئران)PMID: 25355511https://rgd.mcw.edu/
قواعد بيانات الكائن الحي النموذجي الأوليSGD (الخميرة الناشئة)PMID: 22110037https://www.yeastgenome.org/
التعبير الجيني / البروتينيالبشري أطلس البروتين البشريPMID: 21752111https://www.proteinatlas.org/
بيانات الكائن الحي النموذجي الأساسيWormBase (C. elegans)PMID: 26578572 http://wormbase.org
قواعد بيانات الكائن الحي النموذجي الأوليZFIN (أسماك الزرد)PMID: 26097180https://zfin.org/
مجموعة علم قواعد علم أدوات قواعد

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Yang, Y., et al. Clinical whole-exome sequencing for the diagnosis of mendelian disorders. New England Journal of Medicine. 369 (16), 1502-1511 (2013).
  2. Richards, S., et al. Standards and guidelines for the interpretation of sequence variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology. Genetics in Medicine. 17 (5), 405-424 (2015).
  3. MacArthur, D. G., et al. Guidelines for investigating causality of sequence variants in human disease. Nature. 508 (7497), 469-476 (2014).
  4. Wang, J., et al. MARRVEL: Integration of Human and Model Organism Genetic Resources to Facilitate Functional Annotation of the Human Genome. American Journal of Human Genetics. 100 (6), 843-853 (2017).
  5. Povey, S., et al. The HUGO Gene Nomenclature Committee (HGNC). Human Genetics. 109 (6), 678-680 (2001).
  6. Lek, M., et al. Analysis of protein-coding genetic variation in 60,706 humans. Nature. 536 (7616), 285-291 (2016).
  7. Wildeman, M., van Ophuizen, E., den Dunnen, J. T., Taschner, P. E. Improving sequence variant descriptions in mutation databases and literature using the Mutalyzer sequence variation nomenclature checker. Human Mutation. 29 (1), 6-13 (2008).
  8. Zhou, W., et al. TransVar: a multilevel variant annotator for precision genomics. Nature Methods. 12 (11), 1002-1003 (2015).
  9. Hu, Y., et al. An integrative approach to ortholog prediction for disease-focused and other functional studies. BMC Bioinformatics. 12, 357(2011).
  10. Amberger, J. S., Hamosh, A. Searching Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM): A Knowledgebase of Human Genes and Genetic Phenotypes. Current Protocols in Bioinformatics. 58, 1(2017).
  11. Amberger, J. S., Bocchini, C. A., Scott, A. F., Hamosh, A. OMIM.org: leveraging knowledge across phenotype-gene relationships. Nucleic Acids Research. 47, 1038-1043 (2019).
  12. Liu, N., et al. Functional variants in TBX2 are associated with a syndromic cardiovascular and skeletal developmental disorder. Human Molecular Genetics. 27 (14), 2454-2465 (2018).
  13. Ropers, H. H., Wienker, T. Penetrance of pathogenic mutations in haploinsufficient genes for intellectual disability and related disorders. European Journal of Medical Genetics. 58 (12), 715-718 (2015).
  14. Shashi, V., et al. De Novo Truncating Variants in ASXL2 Are Associated with a Unique and Recognizable Clinical Phenotype. American Journal of Human Genetics. 100 (1), 179(2017).
  15. Chen, R., et al. Analysis of 589,306 genomes identifies individuals resilient to severe Mendelian childhood diseases. Nature Biotechnology. 34 (5), 531-538 (2016).
  16. Halvorsen, M., et al. Mosaic mutations in early-onset genetic diseases. Genetics in Medicine. 18 (7), 746-749 (2016).
  17. Kohler, S., et al. The Human Phenotype Ontology in 2017. Nucleic Acids Research. 45 (1), 865-876 (2017).
  18. Rentzsch, P., Witten, D., Cooper, G. M., Shendure, J., Kircher, M. CADD: predicting the deleteriousness of variants throughout the human genome. Nucleic Acids Research. 47 (1), 886-894 (2019).
  19. Sobreira, N., Schiettecatte, F., Valle, D., Hamosh, A. GeneMatcher: a matching tool for connecting investigators with an interest in the same gene. Human Mutation. 36 (10), 928-930 (2015).
  20. Sobreira, N. L. M., et al. Matchmaker Exchange. Current Protocols in Human Genetics. 95 (9), 31-39 (2017).
  21. Harnish, M., Deal, S., Wangler, M., Yamamoto, S. In vivo functional study of disease-associated rare human variants using Drosophila. Journal of Visualized Experiments. , (2019).
  22. Harrison, S. M., et al. Using ClinVar as a Resource to Support Variant Interpretation. Current Protocols in Human Genetics. 89, 11-18 (2016).
  23. MacDonald, J. R., Ziman, R., Yuen, R. K., Feuk, L., Scherer, S. W. The Database of Genomic Variants: a curated collection of structural variation in the human genome. Nucleic Acids Research. 42, Database issue 986-992 (2014).
  24. Firth, H. V., et al. DECIPHER: Database of Chromosomal Imbalance and Phenotype in Humans Using Ensembl Resources. American Journal of Human Genetics. 84 (4), 524-533 (2009).
  25. Thurmond, J., et al. FlyBase 2.0: the next generation. Nucleic Acids Research. 47, 759-765 (2019).
  26. Consortium, G. T. Human genomics. The Genotype-Tissue Expression (GTEx) pilot analysis: multitissue gene regulation in humans. Science. 348 (6235), 648-660 (2015).
  27. Ponten, F., Jirstrom, K., Uhlen, M. The Human Protein Atlas--a tool for pathology. Journal of Pathology. 216 (4), 387-393 (2008).
  28. The Gene Ontology, C. The Gene Ontology Resource: 20 years and still GOing strong. Nucleic Acids Research. , (2018).
  29. Mungall, C. J., et al. The Monarch Initiative: an integrative data and analytic platform connecting phenotypes to genotypes across species. Nucleic Acids Research. 45 (1), 712-722 (2017).
  30. Meehan, T. F., et al. Disease model discovery from 3,328 gene knockouts by The International Mouse Phenotyping Consortium. Nature Genetics. 49 (8), 1231-1238 (2017).
  31. Katoh, K., Rozewicki, J., Yamada, K. D. MAFFT online service: multiple sequence alignment, interactive sequence choice and visualization. Brief Bioinform. , (2017).
  32. Sievers, F., Higgins, D. G. Clustal Omega for making accurate alignments of many protein sequences. Protein Science. 27 (1), 135-145 (2018).
  33. Yoon, W. H., et al. Loss of Nardilysin, a Mitochondrial Co-chaperone for alpha-Ketoglutarate Dehydrogenase, Promotes mTORC1 Activation and Neurodegeneration. Neuron. 93 (1), 115-131 (2017).
  34. Deal, S., Yamamoto, S. Unraveling novel mechanisms of neurodegeneration through a large-scale forward genetic screen in Drosophila. Frontiers in Genetics. 9, (2019).
  35. Matamoros, A. J., Baas, P. W. Microtubules in health and degenerative disease of the nervous system. Brain Research Bulletin. 126, Pt 3 217-225 (2016).
  36. Theodosiou, A., Arhondakis, S., Baumann, M., Kossida, S. Evolutionary scenarios of Notch proteins. Molecular Biology and Evolution. 26 (7), 1631-1640 (2009).
  37. Shayevitz, C., Cohen, O. S., Faraone, S. V., Glatt, S. J. A re-review of the association between the NOTCH4 locus and schizophrenia. American Journal of Medical Genetics. Part B: Neuropsychiatric Genetics. 159 (5), 477-483 (2012).
  38. Wang, Z., et al. A review and re-evaluation of an association between the NOTCH4 locus and schizophrenia. American Journal of Medical Genetics. Part B: Neuropsychiatric Genetics. 141 (8), 902-906 (2006).
  39. Oriel, C., Lasko, P. Recent Developments in Using Drosophila as a Model for Human Genetic Disease. International Journal of Molecular Sciences. 19 (7), (2018).
  40. Hu, Y., Comjean, A., Mohr, S. E., FlyBase, C., Perrimon, N. Gene2Function: An Integrated Online Resource for Gene Function Discovery. G3. 7 (8), Bethesda. 2855-2858 (2017).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

مقالات ذات صلة