מאמר שיטה

ניווט MARRVEL, כלי מבוסס אינטרנט המשלבת גנומיקה האנושית ומודל האורגניזם גנטיקה מידע

DOI:

10.3791/59542

⸱

15 באוגוסט 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

במאמר זה

סיכום

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

כאן, אנו מציגים פרוטוקול לגשת ולנתח מאגרי מידע רבים של האדם והאורגניזם ביעילות. פרוטוקול זה מדגים את השימוש MARRVEL כדי לנתח מחלות מועמד גרימת משתנים שזוהו ממאמצי הדור הבא רצף.

תקציר

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

דרך שלמות-ברצף הגנום, גנטיקאים האדם לזהות משתנים נדירים שיחד עם פנוטיפים למחלות. כדי להעריך אם משתנה מסוים הוא פתוגניים, יש לבצע שאילתה על מסדי נתונים רבים כדי לקבוע אם גן העניין מקושר למחלה גנטית, אם הגרסה המסוימת דווחה בעבר, ואילו נתונים פונקציונליים זמינים באורגניזם מודל מאגרי מידע שעשויים לספק רמזים לגבי תפקוד הגנים בבני אדם. Marrvel (אורגניזם מודל משאבים צבורים לחקר משתנה נדיר) הוא אחד-להפסיק את הנתונים הכלי איסוף עבור גנים אנושיים ומשתנים הגנים שלהם אורתוולוגי בשבעה מודל אורגניזמים כולל בעכבר, עכברוש, דג zebrafish, זבוב פירות, תולעת נמטודות, ביקוע שמרים, ושמרים מניצנים. בפרוטוקול זה, אנו מספקים סקירה של מה MARRVEL יכול לשמש ולדון כיצד ניתן להשתמש בערכות נתונים שונות כדי להעריך אם וריאציה של משמעות לא ידוע (בוס) בגנים ידועים גרימת מחלה או משתנה בגן של משמעות לא בטוח (גאס) יכול להיות פתוגניים. פרוטוקול זה ינחה את המשתמש באמצעות חיפוש במאגרי מידע אנושיים מרובים בו החל בגנים אנושיים עם או ללא משתנה של עניין. אנו דנים גם כיצד להשתמש בנתונים מ-תאומים, ExAC/gnomAD, קליבאר, Geno2MP, dgv ו dechipher. כמו-כן, אנו ממחישים כיצד לפרש רשימה של גנים מועמדים אורתולוג, דפוסי ביטוי ותנאי GO במודלים של אורגניזמים הקשורים לכל גן אנושי. יתר על כן, אנו דנים ערך חלבון מבנית ביאורים התחום סיפק ולהסביר כיצד להשתמש בתכונה מרובת חלבון מינים לאמוד כדי להעריך אם משתנה של עניין משפיע על תחום שימור אבולוציונית או חומצת אמינו. לבסוף, נדון בשלושה מקרים שונים של אתר זה. MARRVEL הינה אתר אינטרנט נגיש בקלות המיועד לחוקרים קליניים ובסיסיים ומשמש נקודת התחלה לעיצוב ניסויים למחקרים פונקציונליים.

מבוא

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

השימוש בטכנולוגיית רצף הדור הבא הוא הרחבה במעבדות מחקר וגנטיקה קליני1. שלם-exome (ווס) ו-רצף הגנום כולו (WGS) מנתח לחשוף גרסאות נדירות רבות של משמעות לא ידוע (הבוס) בגנים ידועים המחלה, כמו גם משתנים בגנים כי הם עדיין להיות משויך מחלה Mendelian (גאס: גנים של בלתי ודאות חשיבות). מוגש עם רשימה של גנים ומשתנים בדוח רצף קליני, גנטיקאים רפואי חייב לבקר באופן ידני משאבים מקוונים מרובים כדי לקבל מידע נוסף כדי להעריך איזה משתנה עשוי להיות אחראי על פנוטיפ מסוים לראות את החולה של עניין . תהליך זה הוא זמן רב, ויעילותה תלויה מאוד במומחיות של הפרט. למרות שמספר מאמרים לפי קווים מנחים פורסמו2,3, פרשנות של ווס ו-wgs דורש כיוון ידני מאז יש עדיין מתודולוגיה סטנדרטית עבור ניתוח משתנה. לגבי הפרשנות של הבוס, הידע על הקשר הקודם שדווח על גנוטיפ, מצב הירושה, ותדרי אלל באוכלוסייה הכללית הופכים להיות יקרי ערך. בנוסף, ידע אם המשתנה משפיע על תחום החלבונים הקריטיים, או ששאריות שאינן משומרו באופן אבולוציונית עשויות להגדיל או להקטין את הסבירות לפתוגניות. כדי לאסוף את כל המידע הזה, אחד בדרך כלל צריך לנווט 10-20 מסדי נתונים אנושיים ומודל האורגניזם מאז המידע מפוזרים באמצעות World Wide Web.

באופן דומה, מדענים מודל אורגניזם לעבוד על גנים ספציפיים מסלולים מעוניינים לעיתים קרובות בחיבור הממצאים שלהם מנגנוני מחלות אנושיות ורוצים לנצל את הידע כי הוא נוצר בתחום הגנומיקה האנושית. עם זאת, בשל התרחבות ואבולוציה מהירה של ערכות נתונים לגבי הגנום האנושי, זה היה מאתגר לזהות מסדי נתונים המספקים מידע שימושי. בנוסף, מאחר ומרבית מסדי הנתונים של האורגניזם מיועדים לחוקרים העובדים עם האורגניזם המסוים על בסיס יומיומי, קשה מאוד למשל, לחוקר עכברים לחפש מידע ספציפי במסד נתונים של דרוזוהילה ו להיפך. בדומה לחיפושי פרשנות משתנה שבוצעה על ידי גנטיקאים רפואי, זיהוי מידע מועיל של אדם ואורגניזם מודל אחר צורכת זמן רב ותלוי במידה רבה על הרקע של חוקר אורגניזם מודל. MARRVEL (אורגניזם מודל משאבים צבורים לחקר נדיר Variant)4 הוא כלי מיועד שתי קבוצות של משתמשים כדי לייעל את זרימת העבודה שלהם.

MARRVEL (http://marrvel.org) תוכנן כמנוע חיפוש מרוכז האוספת נתונים בשיטתיות באופן יעיל ועקבי עבור קלינאים וחוקרים. באמצעות מידע מ-20 או יותר ממסדי נתונים זמינים לציבור, תוכנית זו מאפשרת למשתמשים לאסוף מידע במהירות ולגשת למספר רב של מסדי נתונים של אורגניזם אנושי ומודל ללא חיפושים חוזרים. דפי תוצאות החיפוש מכילים גם היפר-קישורים למקורות המידע המקוריים, ומאפשרים לאנשים לגשת לנתונים הגולמיים ולאסוף מידע נוסף המסופק על-ידי המקורות.

בניגוד רבים של כלים קביעת סדרי עדיפויות הדורשים קלט נתונים ברצף גדול בצורה של VCF או BAM קבצים והתקנות של תוכנה קניינית/מסחרית לעתים קרובות, MARRVEL פועלת על כל דפדפן אינטרנט. זה יכול לשמש ללא עלות ותואם עם מכשירים ניידים (למשל טלפונים חכמים, טבליות) כל עוד אחד מחובר לאינטרנט. בחרנו בפורמט זה מאז מטפלים רבים וחוקרים בדרך כלל צריך לחפש אחד או כמה גנים ומשתנים בכל פעם. שים לב כי אנחנו מפתחים אצווה להורדה ו-API (ממשק תכנות יישומים) תכונות עבור MARRVEL בסופו של דבר לאפשר למשתמשים לצמצם מאות גנים ומשתנים בכל פעם דרך כלי שאילתה מותאמים אישית במידת הצורך.

בשל מגוון רחב של יישומים, בפרוטוקול זה, נתאר גישה מקיפה באופן כללי על איך לנווט בקבוצות נתונים שונים כי MARRVEL מציג. דוגמאות ממוקדות יותר המותאמות לצורכי משתמשים ספציפיים, יוסברו בסעיף תוצאות הנציג. חשוב לציין כי הפלט של MARRVEL עדיין דורש רמה מסוימת של ידע ברקע בגנטיקה אנושית או מודל אורגניזמים לחלץ מידע חשוב. אנו מכנים את הקוראים לטבלה המפרטת את המסמכים הראשוניים המתארים את הפונקציה של כל אחד ממאגרי הנתונים המקוריים האצלו על ידי MARRVEL (שולחן 1). הפרוטוקול הבא מחולק לשלושה חלקים: (1) כיצד להתחיל בחיפוש, (2) כיצד לפרש את התפוקות האנושיות של MARRVEL, ו (3) כיצד לעשות שימוש של מודל האורגניזם נתונים MARRVEL. במקטע תוצאות מייצגים, מתוארים גישות ממוקדות וספציפיות יותר. MARRVEL מתעדכן באופן פעיל אז אנא פנה לדף שאלות נפוצות של אתר האינטרנט לקבלת פרטים על מקורות נתונים. אנו ממליצים בחום על משתמשי MARRVEL להירשם כדי לקבל הודעות עדכון באמצעות טופס שליחת הדואר האלקטרוני בתחתית דף הבית MARRVEL.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

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

1. כיצד להתחיל בחיפוש

  1. עבור הגן האנושי והחיפוש המבוסס על variant, עבור אל צעדים 1.1.1.-1.1.2. עבור חיפוש המבוסס על גנים אנושיים (אין קלט variant), עבור לשלב 1.2. עבור מודל אורגניזם מבוסס הגן חיפוש, עיין צעדים 1.3.1.-1.3.2.
    1. עבור לדף הבית של MARRVEL4 ב http://marrvel.org/. התחל בהזנת סמל גן אנושי. ודא ששמות הגנים המועמדים מפורטים מתחת לתיבת הקלט עם כל ערך תו. אם החיפוש חוזר שלילי, ודא שסמל הגן המשמש הוא עדכני באמצעות אתר האינטרנט של הוועדה למינוח הוגו ג'ין5 (hgnc; https://www.genenames.org/).
    2. הזן משתנה אנושי. סרגל החיפוש תואם לשני סוגים של מינוח משתנה: מיקום הגנום דומה לאופן שבו מוצגים משתנים ב-ExAC ו-GnomAD6 ובמינוח מבוסס תעתיק בהתאם להנחיות האזור. דוגמאות לתבניות מסוג זה מוצגות בטקסט אפור בתוך תיבת החיפוש. למינוח מיקום גנומית, השתמש בקואורדינטות לפי hg19/GRCh37.. המשך לשלב 2
      הערה: אם החיפוש מחזיר שגיאה, הבעיות הנפוצות ביותר הן שסמל הגנים אינו עדכני או שמינוח המשתנה שגוי. במקרים אלה, אתרי האינטרנט של HGNC (https://www.genenames.org/), Mutalyzer7 (https://www.mutalyzer.nl/) ו-transvar8 (https://bioinformatics.mdanderson.org/transvar/) הם משאבים גדולים כדי לתקן את השגיאה. HGNC מספק סמלי גנים רשמיים והכינויים שלהם עבור כל הגנים האנושיים.
    3. אם עדיין נתקלת בהודעות שגיאה לאחר אישור שם הגנים מעודכן, השתמש ב-Mutalyzer ו-TransVar כדי לבדוק ולהמיר מינוח משתנה.
    4. במצבים מסוימים, כגון סמל הגן החדש מאוד לשנות HGNC, לנסות להשתמש מילה נרדפת עבור הגן ובבקשה ליצור קשר עם צוות ההפעלה MARRVEL באמצעות "משוב" כרטיסייה כדי לעדכן את נתוני המקור, כמו MARRVEL לא יכול לספק את המידע הנכון בשל השהיה בנתונים למעלה תאריך.
  2. הזן סמל גן אנושי והשאר את סרגל החיפוש של המשתנה האנושי ריק. אם נתקלת בשגיאה, עבור אל HGNC (https://www.genenames.org/) כדי לבדוק את סמל הגן הרשמי או נסה סמל גנטי ישן יותר.
    1. לחץ על הכרטיסייה חיפוש אורגניזמים מודל על הבאנר העליון (איור 1) או לעבור http://marrvel.org/model. בחר את האורגניזם המודל של הבחירה והזן סמל גן אורגניזם מודל. לחץ על סמל הגן כפי שהשם הושלם אוטומטית ולאחר מכן לחץ על חיפוש. אם תוצאת החיפוש שלילית, בדוק את סמל הגן הרשמי המשמש במסדי נתונים של מודל אורגניזם (טבלה 1).
    2. אם תוצאת החיפוש היא עדיין שלילית, הגישה DIOPT (הכלי חיזוי המערכת האינטגרטיבית של DRSC, https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl) ו-HCOP (https://www.genenames.org/tools/hcop/) כדי להעריך אם אין היומנים החזויים החזוי עבור הגן של עניין. DIOPT הוא מנוע החיפוש אורתולוג חיזוי שמנוהל על ידי DRSC (Drosophila ילה Rnai מרכז הקרנה) ו hcop היא חבילה דומה שפותחה על ידי hcop.
      הערה: חיפושים נוספים באמצעות הפיצוץ (https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi) עשוי לאפשר למשתמשים למצוא יומני רישום העשויים להיות מחמיץ על ידי אלגוריתמים חיזוי המשמשים DIOPT ו-HCOP.
    3. לחץ על Marrvel זה בחלק התחתון של בחירת האדם החזוי אורתולוג של בחירה. בדוק את הציון Diopt9 ואת הציון הטוב ביותר מן הגן האנושי כדי לדגמן אורגניזם? לבחירת הגן האנושי. . המשך לשלב 2
      הערה: Diopt ציון9 (https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl) הוא ערך של כמה אלגוריתמים החיזוי אורתולוג לחזות זוג גנים בשני אורגניזמים להיות אורתוולוגי אחד לשני. לקבלת מידע נוסף אודות ערכים אלה והאלגוריתמים הספציפיים המשמשים לחישוב ניקוד זה, עיין ב-Hu et al9. כאשר הציון הטוב ביותר מן הגן האנושי למודל אורגניזם? הוא כן, זה מצביע על כך שהגן האנושי הוא יותר סביר מתאים אנושיים האמיתי של הגן של עניין, אבל יכול להיות חריגים, במיוחד כאשר הגנים האנושיים מרובים הם אורתוולוגי ל מספר גנים אורגניזם מודל עקב אירועים שכפול גנים במהלך האבולוציה. אם גן העניין הוא חבר של משפחה גנטית מורכבת שעברו האבולוציה המפוצלים במינים מרובים, משתמשים צריכים לזהות פרסום שביצע ניתוח פילוגנטי נרחב של משפחת הגן של העניין כדי לזהות את ה . כנראה שהוא מועמד לגנים

2. כיצד לפרש מרסול גנטיקה אנושית התפוקות עבור הגן ומשתנה חיפוש

הערה: בדף התוצאות קיימים שבעה מאגרי מידע אנושיים (טבלה 1, איור 1). עבור כל תיבת פלט, יש לחצן קישור חיצוני (תיבה קטנה עם חץ אלכסוני) בפינה הימנית העליונה שתקשר למסד הנתונים המקורי לקבלת פרטים נוספים.

  1. לחץ על תאומים (הירושה המקוונת של האדם, https://www.omim.org/)10, מסד הנתונים הראשון המוצג.
    הערה: התאומים הינם מאגר מידע ידני שמצרב ומסכם את המידע על מחלות ותכונות גנטיות בבני האדם.
    1. השתמש בתיבת התיאור הגן האנושי מ-"תאומים" לסיכום קצר של מה שידוע על הגן והמוצר הגנטי.
    2. השתמש בתיבת הקשרים של ג'ין-פניטיפ כדי לקבוע אם גן זה הוא גן מוכר הגורם למחלות או לא. תיבה זו מספקת באופן ידני מחלה ידועה או שיוך מושגים עם הגן של עניין.
    3. השתמשו באלה שדווחו מקופסת התאומים כדי לקבל רשימה של משתני פתוגניים האצלו על ידי תאומים.
      הערה: מאחר שההתייחסות הידנית של פרסום בנוגע לגילוי גנטי חדש של מחלות היא הכרחית עבור כל האגודה למחלות גנים להופיע בתאומים, כמה זמן להשהיה ו/או החמצת פרסומים עלול להוביל לטעות. מומלץ למשתמשים לבצע חיפוש בספרות (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/) כדי לבדוק את הספרים האחרונים (ראה 4.1.2.). לפרטים נוספים האוצרת בתאומים, מתייחסים לאמברגר10,11.
  2. לחץ עלExAC(איחוד הצבירה של exome, http://exac.broadinstitute.org/)6ו-gnomAD(מאגר צבירה של הגנום, http://gnomad.broadinstitute.org/), מאגרי מידע של אוכלוסייה גדולה מבוסס על ווס ו-WGS של אנשים שנבחרו להוציא מחלות חמורות של ילדים.
    הערה: ExAC מכיל ~ 60,000 ווס ואילו gnomAD מכיל ~ 120,000 ווס ו ~ 15,000 WGS. הן ExAC ו-gnomAD יכול לשמש כמסד נתונים של אוכלוסיית הבקרה, במיוחד עבור הפרעות ילדים חמורים, אבל הפרשנות שלה דורש מידה מסוימת של זהירות. באופן כללי, gnomAD יכול להיחשב גרסה מעודכנת ומורחבת של ExAC מאז רוב הגדודים הכלולים ExAC הוא נכלל גם ב-gnomAD. עם זאת, מאחר שקיימים מספר חריגים (ראה מידע של הקבוצה http://exac.broadinstitute.org/about ו-http://gnomad.broadinstitute.org/about, בהתאמה), MARRVEL מציג נתונים משני המקורות.
    1. השתמש בתיבת הסיכום של הגן על אוכלוסיית הבקרה כדי לקבל סטטיסטיקה ברמת הגנים, כגון ההסתברות למציאת אובדן הפונקציה (lof) האללים באוכלוסיה הכללית. זה נקרא מורכב (ההסתברות של lof אי סבילות) ציון ExAC והוא יכול לשמש כדי להסיק כיצד הסבירות עותק יחיד של lof אלל עבור גן ספציפי עלול לגרום למחלה דומיננטית דרך אש-מנגנונים מספיק.
      הערה: בהסתכלות על הציון המורכב של הגן יש ערך, במיוחד כאשר מתמודדים עם הפרעות דומיננטי הקיימות כמחלות ילדים חמורות הקשורות למשתנים דה נובו . אם גן יש ציון מורכב של 0.00, זה אומר שהיא סובלנית מאוד של משתנים LOF ולכן הגן לא סביר לגרום למחלה באמצעות מנגנון הדוספאי דומיננטי. זה לא, עם זאת, בהכרח לשלול רווח דומיננטי אחרים (GOF) או שלילי דומיננטי מנגנוני התיווך עלולים לגרום למחלות. בנוסף, גנים הגורמים למחלות רצסיבי עשוי להיות מורכב מאוד מאשר הקריירות צפויים להימצא באוכלוסייה הכללית. מצד שני, אם גן יש ציון מורכב של 1.00, ייתכן כי אובדן של עותק אחד של הגן הזה הוא מזיק לבריאות האדם. חיפושים נוספים באתרים כגון דומינו (https://wwwfbm.unil.ch/domino/) עשויים לשמש גם בשילוב כדי להעריך את הסבירות של משתנה בגנים ספציפיים הגורמים להפרעה דומיננטית.
    2. השתמש בשתי התיבות הבאות כדי להשיג את תדרי אלל של המשתנה של עניין ExAC ו-gnomad, בהתאמה כדי לעזור לפרש אם המשתנה יכול להיות פתוגניים בהתאם אם המטופל יש את המחלה דומיננטי או רצסיבי. תיבה זו תוצג רק כאשר המשתמש מקלט מידע משתנה בעת התחלת החיפוש.
      הערה: אם ההשערה אחת היא תרחיש של מחלה רצבית והציון המורכב של גן העניין נמוך, יש לשים לב לתדר אלל המפורט כאן. כמה גנטיקאים עשוי ליצור נקודת החיתוך של 0.005 כדי 0.0001 כמו תדירות אלל מקסימלית עבור משתנים פתוגניים שיכולים לגרום למחלה חמורה recessively תורשתית2. מצד שני, אם ההשערה היא תרחיש של מחלה דומיננטית, סביר פחות למצוא את המשתנה זהה או דומה באוכלוסיית שליטה. שוב, זה דורש זהירות כי אנשים עם הפרעות התפרצות מאוחרת, מחלות עם מצגת קלה, הפרעות פסיכיאטריות או מחלות לא הוקרן על ידי החוקרים ExAC/gnomAD יכול להיות עדיין כלולים, המשתנה יכול להיות עדיין פתוגניים הדומיננטי variant. כמו כן, היו מקרים מסוימים של משתנים הקשורים לתנאים לרפואת ילדים שנמצאו במספר אנשים במסדי נתונים אלה12,13,14, העלולים לנבוע מחדירה לא שלמה או מפסיפס סומאיות13 , מיכל בן 15 , 16. בנוסף, למרות ExAC ו-gnomAD יציג משתנים שנמצאו במצב homozygous, זה לא יציין אם כל המשתנים נמצאים במצב heterozygous מורכב. לבסוף, כמה גרסאות שנמצאו במסדי נתונים אלה מתויגים כמו ביטחון נמוך בשל אתגרים טכניים ברצף (למשל כיסוי רצף נמוך, רצף חוזר). כדי לבדוק ביתר זהירות את ערכות הנתונים הללו, מומלץ למשתמשים להשתמש בלחצן קישור חיצוני כדי לבקר באתרי האינטרנט המקוריים ExAC ו-gnomAD כדי לקבל מידע נוסף.
  3. לחץ Geno2MP (גנוטיפ כדי Mendelian פנוטיפ דפדפן, http://geno2mp.gs.washington.edu/Geno2MP/), אוסף של נתונים מבוססי ווס מאוניברסיטת וושינגטון מרכז לגנטיקה mendelian. הוא מכיל על 9,600 exomes (כמו של 1/18/2019) של אנשים מושפעים וקרובי משפחה מושפע עם תיאורים פנוטימית מסוימים (איור 1).
    1. השתמש בתיבת אוכלוסיית המחלה כדי לקבל את תדירות אלל של הווריאציה של העניין בקבוצה זו.
    2. השתמש בתיבת קשרי הגומלין גנטית-פניטיפ כדי לקבל hpo (האדם הפנוטיפים)17 מונחים עבור האנשים עם המשתנה של עניין. זוהי אחת מהדרכים רבות לחפש חולים שעלולים להיות באותה מחלה.
      הערה: אם גן של עניין חשוד להיות משויך למחלת החולה ויש התאמות נמצאו Geno2MP, מידע חשוב נוסף עשוי להיות נוכח במקור הנתונים מעבר למה שמוצג.
      1. לחץ על לחצן קישור חיצוני לדף ספציפי לגנים על geno2MP, מסנן עבור מוטציות דומות לאלה של המטופל (למשל, missense, lof), ובזהירות לסקור את רשימות המשתנים. שימו לב למשתנים עם הניקוד הגבוה של CADD18 ולחצו לתוך פרופילי hpo. לדוגמה, CADD ציונים גבוה יותר מ-20 נמצאים בתוך 1% העליון של כל הווריאציות החזוי להיות מדלטרות, CADD ציונים גבוהים יותר 10 הם בתוך 10% העליון. מונחי HPO מספקים תיאור מתוקננת של פנוטיפים אנושיים. כאן, הקפד לבדוק אם המשתנה זוהה באדם מושפע או בקרוב משפחה.
      2. אם משתנים נמצאים בחולים המושפעים באותה מערכת איברים כמו החולה, לשקול שימוש בטופס הדואר האלקטרוני כדי ליצור קשר עם הרופא שהגיש מקרים אלה כדי Geno2mp באמצעות התכונה המסופקת באתר האינטרנט של geno2mp.
        הערה: לא כל הרופאים להגיב לשאילתות כאלה, אז צריך לחקור שדרות אחרות של השידוכים החולה. דרכים אחרות לאסוף קבוצה של חולים המושפעים על ידי מחלות אותן היא להשתמש בכלים כגון genematcher19 (https://www.genematcher.org/) ומאגרי מידע אחרים המהווים חלק החלפת השדכן19,20 ( https://www.matchmakerexchange.org/). ראה ליווי מאמר יופיטר לקבלת מידע נוסף על שידוך21.
  4. השתמש במסד הנתונים הקליני (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/)22 , הנתמך על ידי המכון הלאומי לבריאות (nih), שם חוקרים ורופאים להגיש משתנים עם או בלי נחישות של פתוגניות, לבדיקת משתני נוקלאוטיד בודדים (SNV), indels קטנים ומספרים עותק גדול יותר (CNV).
    1. השתמש בשורה העליונה כדי לסקור סיכום של מספר כל סוג של משתנים שדווחו ב-ניילון (איור 1).
    2. בדוק את רשימת המשתנים שלהלן בתיבה המדווחת על אלוס מקליבאר.
      הערה: אם משתנה נכלל בחיפוש הראשוני, המשתנים המסומנים בטיל כחלחל הם כל המשתנים הכוללים את המיקום הגנומי של המשתנה של הריבית [כולל CNVs גדול, אשר מתויג לעתים קרובות כמו; קואורדינטות גנומית... x1 (מחיקה) ו... x3 (שכפול)].
  5. השתמש Dgv23 (מסד נתונים של גרסאות גנומית, Http://dgv.tcag.ca/dgv/app/home) ו לפענח24 (מאגר הווריאציה גנומית ו-פנוטיפ בבני אדם באמצעות משאבי Ensembl, https://decipher.sanger.ac.uk/), שניהם אוספים של CNVs. DGV הוא אוסף הגישה הציבורית הגדולה ביותר של גרסאות מבניות מ יותר מ 54,000 אנשים. מאגר נתונים זה כולל דגימות של אנשים בריאים הדיווחים, בזמן ההסכמה, עד 72 מחקרים שונים. באופן דומה, הנתונים המוצגים מפענוח כוללים משתנים נפוצים מאוכלוסיית הבקרה.
    הערה: מאז MARRVEL אין הרשאה כדי להציג מטופלים נגזר נתונים מפני דציפיל, מומלץ למשתמשים לבקר ישירות באתר האינטרנט של פענוח כדי לגשת למידע שעלול להשפיע על CNV.
    1. לחץ על התיבה העתק וריאציה מספר בתוך אוכלוסיית הבקרה (מסד נתונים DGV) כדי לקבל משתנים המכילים את גן הריבית. ניתן למצוא מידע כגון הגודל, סוג המשנה וההפניה של וריאציית מספר ההעתקה באותה תיבה.
    2. לחץ על התיבה ' משתני מספר עותק נפוצים ' (פענח מסד נתונים) כדי לקבל משתנים המכילים את המיקום הגנומי של המשתנה של הריבית. מידע זה עשוי לסייע בקביעה אם הגן משוכפל או נמחק בפרטי הפקד.
      הערה: אם גן העניין נמחק אצל אנשים רבים באוכלוסיית הבקרה, משמעות הדבר היא כי הגן הזה עשוי להיות סובלני מאוד של משתני LOF. בדומה לציונים נמוכים, הדבר מצביע על כך שאיבוד עותק אחד של הגן הזה הוא פחות סביר לגרום למחלה חמורה באמצעות מנגנון הפפלואי. עם זאת, הדבר אינו בהכרח שולל רווח דומיננטי אחר של תפקוד או מנגנונים שליליים (למשל, אנטימורפי, היפרמורפיים והאלאומורפיים) הנגרמים על-ידי חוסר היגיון ספציפי וכלי חיתוך.  מגבלות אפשריות לנתונים אלה נמנים וריאציה במקור ובשיטה של הנתונים הנרכשים, חוסר מידע בנוגע לחדירה לא מלאה של מחלות פתוגניים, ובין אם אנשים פיתחו באופן אחר את המחלות הבאות לאיסוף נתונים.

3. כיצד להשתמש אורגניזם מודל נתונים במרבל

  1. השתמש בטבלת הפונקציות של הגן כדי לקבל את המידע הבא עבור שמונה אורגניזמים המודל כולל אנושי (אדם, עכברוש, עכבר, דג, דרוסופילה, ג' אלאנים, הנצה שמרים ביקוע):
    1. שם ג'ין: מאחר שכל שם גן הוא היפר-קישור לדפי גנים על מסדי נתונים מודל אורגניזם בהתאמה, לחץ על קישורים אלה כדי לגלות עוד אודות מידע הפנוטימית ומשאבים זמינים עבור כל אורגניזם מודל. לדוגמה על flybase25 (http://flybase.org/), תהיה רשימה של כל האללים שנוצרו, פנוטיפים בהתאמה שלהם ואת הזמינות של כל אללים ממרכזי מניות ציבוריות.
    2. קישור לפומד: לחץ על הקישור הבין- רפואי כדי לעבור לרשימת פרסומים המתייחסת לגנים המעניינים בכל אורגניזם. מבלי להשתמש בקישורים אלה, חיפוש אחר הגן האנושי ישירות בפומד עלול לגרום לחסר כמה פרסומים שהשתמשו בכינוי גן ישן כדי להפנות אל הגן האנושי. באופן דומה, אורגניזם מודל שמות גנים עשויים להיות מעבר היסטורית.
    3. הוראות הצטרפות 9 ציון: בדוק את העמודה הזאת לציון מספר האלגוריתמים של החיזוי האורתולוג, סביר להניח שהגן הוא כבול-עץ של גן האדם המעניין. ניתן להשתמש בתוצאת DIOPT של 3 או מעלה כניתוק סביר כדי לזהות מועמדים מוצקים לרישום. עם זאת, ישנם מקרים שבהם תווים מקוריים בלבד יש ציון DIOPT של 1 בשל הומולוגיה מוגבלת. בחלק העליון של הטבלה פונקציה גנטית, בדוק את התיבה "הצג רק הטוב ביותר DIOPT הציון הגן" כדי להציג את כל המועמדים, כי בדרך כלל כוללים גנים הומוולוגיים כי הם לא בהכרח אורתובוקס.
    4. ביטוי: בדוק עמודה זו עבור רשימת הרקמות שבהן דווחה הגנים או החלבונים המעניינים במסדי נתונים אנושיים או מדגם. גנים אנושיים וביטוי חלבון נתונים הם מ Gtex26 (https://gtexportal.org/) וחלבון האדם אטלס27 (https://www.proteinatlas.org/), בהתאמה. חלקם כוללים לחצן עם קישורים מוקפצים, כגון עבור אדם ולעוף המציגים את תבנית הביטוי באמצעות מפת חום, בעוד שאחרים מופיעים בהיפר-קישור לעמודי מסדי נתונים של אורגניזם מודל בהתאמה.
    5. ג'ין אונטולוגיה 28 (GO) מונחים: לסנן לפי קודי ראיות ניסיוני להשיג ממסדי נתונים אנושיים או מודל המתאימים. התנאים GO על בסיס "ניתוח חישובית קודי ראיות" ו "ביאור אלקטרוני קודי ראיות" (תחזיות) אינם מוצגים. אנא בקר בכל אתר אורגניזם מודל כדי לאסוף מידע זה במידת הצורך.
    6. קישורים אחרים כגון המונרך יוזמה29 (Https://monarchinitiative.org/) ו- impc30 (http://www.mousephenotype.org/): השתמש בהיפר-קישור של יוזמת המונרך כדי לנווט לעמוד פנוגריד עבור הגן האנושי המסוים, תרשים המספק השוואה מהירה בין פנוטיפים הקשורים לגנים של עניין מחלות אנושיות ידועות ואורגניזם מוטציות המודל שיש להם חופפים פנוטיפים. אם הגן של העכבר יש עכבר מנוקאאוט שנעשו או מתוכנן על ידי הבינלאומי פנוטיפים בעכבר (IMPC), את "IMPC" קישורים לדף המפרט את הפנוטיפ של העכבר מנוקאאוט וזמינותו של מרכזי מניות ציבוריות.
  2. אנושיים החלבון תחומים: השתמש בתיבת התחומים של חלבון הגן האנושי כדי לקבל את תחומי החלבון החזוי של הגן האנושי. הנתונים נגזרות Diopt, אשר משתמש pfam (https://pfam.xfam.org/) ו CCD (מסדי נתונים שנשמרים, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/cdd/cdd.shtml). שארית אחת אולי מוערת יותר מפעם אחת עקב חפיפה מסוימת בתחומים הנמצאים בתוך שני המקורות.
  3. השתמש בתיבה יישור חלבון מרובה כדי להשיג את החומצה האמינית מרובה יישור שנוצר על ידי diopt9 הכולל את האדם (hs), עכברוש (rn), העכבר (mm), דג הזברה (ד ר), זבוב הפירות (מיט), תולעת (לסה נ), ו-שמרים (sc ו-sp). כדי להדגיש את החומצה האמינית של העניין, גלול מטה אל החלק התחתון של התיבה והזן את מספרי חומצת האמינו שמתחת ואת חומצות האמינו של הריבית יסומנו בתוך כחלחל. היישור מסופק על ידי DIOPT ומשתמש MAFFT התנינים (תוכנית יישור מרובות עבור חומצה אמינית או רצפים של נוקלאוטיד, https://mafft.cbrc.jp/alignment/software/31).
    הערה: אם חומצת האמינו המסומנת בהתבסס על המספר היא לא המצופה, ייתכן שהסיבה לכך היא החדרת צורות שונות המשמשות ליישור. בעיקרון, DIOPT משתמשת באיזוטופס הארוך ביותר כדי להציג בתיבה זו. כמו כן, עבור מקטעים של גנים שאינם שנשמרים היטב, יישור רצפים מרובי מינים באמצעות פרמטרי ברירת מחדל עשוי לא להיות אופטימלי. אנו ממליצים להשתמש באתרים ובתוכנות אחרים כגון אומגה קלוסטל ו-ClustalW/X (http://www.clustal.org/)32 כדי למטב את הפרמטרים והמטריצות של היישור בהתאם.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

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

האדם גנטיקאים ואורגניזם מדענים מודלים כל להשתמש MARRVEL בדרכים שונות, כל אחד עם התוצאות הרצויות שונים. להלן שלוש כהות של שימושים אפשריים MARRVEL.

הערכת פתוגניות של משתנה במחלה דומיננטית
רוב המשתמשים המבקרים MARRVEL להשתמש באתר זה כדי לנתח את הסבירות כי משתנה אנושי נדיר עלול לגרום למחלה מסוימת. לדוגמה, שגיאה מוטעית (17:59477596 G > A, p. R20Q) משתנה ב TBX2 נמצא המוני בצורה אוטוזומלית דומיננטית במשפחה קטנה עם תכונות בלתי ממורפי וחיך שסוע, פגמים בלב, מומים השלד והס...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

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

צעדים קריטיים בפרוטוקול זה כוללים את הקלט ההתחלתי (שלבים 1.1-1.3) והפרשנות הבאה של הפלט. הסיבה השכיחה ביותר מדוע תוצאות החיפוש שליליות היא בגלל הדרכים הרבות בהן ניתן לתאר גנים ו/או משתנים. בעוד MARRVEL מתעדכן על בסיס מתוזמן, עדכונים אלה עלולים לגרום לניתוק בין מסדי הנתונים השונים כי MARRVEL קישורים. כך, הצעד הראשון בפתרון בעיות הוא תמיד בודק כדי לראות אם שמות חלופיים של הגן או המשתנה יוביל לתוצאת חיפוש מוצלחת. אם עדיין לא ניתן לפתור אותה, נא לשלוח הודעה לצוות הפיתוח באמצעות טופס המשוב ב-http://marrvel.org/message.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

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

. למחברים אין מה לגלות

תודות

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

אנו מודים לג, רמי אל-גורני, שיון-יאנג קים, יאנויי (קלייר) הו, יינג-וואי וואן, נאבין מנורהרן, סאסיהר פאסאוולאטי, ארם קוז'אן, דונקסאה מאו, מייקל וונגלר, הסיין-טואן צ'או, סטפני מוהר, ונורברט פררימון למען תמיכתם בפיתוח ו אחזקה של MARRVEL. אנו אסירי תודה לסמנתה ל. דיל ו-ג'יי מייקל הניש על התשומה שלהם בכתב היד הזה.

ההתפתחות הראשונית של MARRVEL היה נתמך בחלק על ידי רשת מחלות אובחן מודל אורגניזמים מרכז הקרנה דרך הקרן NIH (U54NS093793) ובאמצעות משרד NIH תוכניות תשתית מחקר (ORIP) (R24OD022005). ג ' ו הוא נתמך על ידי NIH יוניס קנדי Shriver המכון הלאומי לבריאות הילד & הפיתוח האנושי (F30HD094503) ואת רוברט מקאייר קרן מקאיר MD/PhD מלומד סטודנט ב BCM. ההייב נתמך על ידי המכון הלאומי NIH למדעי הרפואה הכללית (R01GM067858) והוא חוקר של המכון הרפואי הווארד יוז. המכון הלאומי למדעי הרפואה (R01GM120033) נתמך על ידי ה-NIH, המכון הלאומי להזדקנות (R01AG057339) וקרן הפינגטון. SY קיבל תמיכה נוספת של NIH המכון הלאומי על חירשות והפרעות תקשורת אחרות (R01DC014932), קרן סימונס (פרס הספרי: 368479), האגודה לאלצהיימר (המענק לחקר החוקרים החדש: 15-364099), משפחת נאמאן קרן למחקר בסיסי ומשפט קרוליין ווילס לחקר הרפואה המולקולרית.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
גנטיקה אנושיתClinVarPMID: 29165669https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/
גנטיקה אנושיתפענוחPMID: 19344873 https://decipher.sanger.ac.uk/
גנטיקה אנושיתDGVPMID:  24174537http://dgv.tcag.ca/dgv/app/home
חיזוי אורתולוגיהDIOPTPMID: 21880147 https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl
אנסמבלמינוח גנים / תעתיקים אנושייםPMID: 29155950 https://useast.ensembl.org/
גנטיקה אנושיתExAC PMID: 27535533http://exac.broadinstitute.org/
מסדי נתונים של אורגניזמים במודל ראשיFlyBase (Drosophila)PMID:26467478http://flybase.org
כלי אינטגרציה של מסד נתונים של אורגניזמים מודלGene2FunctionPMID: 28663344http://www.gene2function.org/search/
Human GeneticsGeno2MPN/Ahttp://geno2mp.gs.washington.edu/Geno2MP/
גנטיקה אנושיתgnomADPMID: 27535533http://gnomad.broadinstitute.org/
Gene OntologyGO CentralPMID: 10802651, 25428369 http://www.geneontology.org/
ביטוי גנים/חלבונים אנושייםGTExPMID: 29019975, 23715323 https://gtexportal.org/home/
מינוח גנים אנושייםHGNCPMID: 27799471 https://www.genenames.org/
מסדי נתונים של אורגניזמים במודל ראשיIMPC (עכבר)PMID: 27626380http://www.mousephenotype.org/
מסדי נתונים של אורגניזמים במודל ראשיMGI (עכבר)PMID:25348401
http://www.informatics.jax.org/ כלי אינטגרציה של מסד נתונים של אורגניזמים מודליםיוזמת מונרךPMID: 27899636https://monarchinitiative.org/
מינוח וריאנטים אנושייםPMID: 18000842 https://mutalyzer.nl/
גנטיקה אנושיתOMIMPMID: 28654725https://omim.org/
מאגרי אורגניזמים במודל ראשוניPomBase (שמרי ביקוע)PMID:22039153
https://www.pombase.org/ ספרותPubMedN/Ahttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
מאגרי אורגניזמים מודל ראשוניRGD (חולדה)PMID:25355511https://rgd.mcw.edu/
מאגרי מידע של אורגניזמים מודל ראשוניSGD (שמרים ניצנים)PMID: 22110037https://www.yeastgenome.org/
ביטוי גנים / חלבונים אנושייםאטלס החלבון האנושיPMID: 21752111https://www.proteinatlas.org/
מאגרי אורגניזמים מודל ראשוניWormBase (C. elegans)PMID:26578572
http://wormbase.org מאגרי אורגניזמים מודל ראשוניZFIN (דג זברה)PMID:26097180https://zfin.org/

מקורות

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

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

מאמרים קשורים