方法論記事

人間のゲノムとモデル生物遺伝学情報を統合するWebベースのツール、MARRVELのナビゲート

DOI：

10.3791/59542

⸱

2019年8月15日

 ,  ,  , 
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

この記事について

サマリー

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

ここでは、多くのヒトおよびモデル生物データベースに効率的にアクセスして分析するためのプロトコルを提示する。このプロトコルは、次世代シーケンシングの取り組みから同定された候補疾患を引き起こす変異体を分析するためにMARRVELを使用することを示しています。

要約

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

全エキソメ/ゲノムシーケンシングを通じて、ヒト遺伝学者は疾患現象と分離する稀な変異体を同定する。特定の変異体が病原性であるかどうかを評価するには、多くのデータベースを照会して、対象遺伝子が遺伝病に関連しているかどうか、特定の変異体が以前に報告されているかどうか、およびモデル生物で利用可能な機能データを判別する必要があります。ヒトにおける遺伝子の機能に関する手がかりを提供する可能性のあるデータベース。MARRVEL(希少変異体探索のためのモデル生物集約リソース)は、マウス、ラット、ゼブラフィッシュ、フルーツフライ、線虫、核分裂を含む7つのモデル生物におけるヒト遺伝子および変異体およびその直腸遺伝子のためのワンストップデータ収集ツールです。酵母、および発芽酵母。このプロトコルでは、MARRVELが何に使用できるかの概要を説明し、既知の疾患を引き起こす遺伝子における未知の有意性(VUS)の変異体または不確定有意性(GUS)の遺伝子の変異体が可能であるかどうかを評価するために、異なるデータセットをどのように使用できるかを議論します。病原 性。このプロトコルは、関心のある変異体の有無にかかわらず、ヒト遺伝子から始まる複数のヒトデータベースを同時に検索する方法をユーザーに案内します。また、OMIM、ExAC/gnomAD、クリンバー、ジェノ2MP、DGV、デチッパーのデータの活用方法についても説明します。さらに、各ヒト遺伝子に関連するモデル生物におけるオルテオログ候補遺伝子、発現パターン、およびGO項のリストを解釈する方法を示す。さらに、我々は提供される価値タンパク質構造ドメインアノテーションについて議論し、多種タンパク質アライメント機能を使用して、目的の変異体が進化的に保存されたドメインまたはアミノ酸に影響を与えるかどうかを評価する方法を説明する。最後に、このウェブサイトの3つの異なるユースケースについて説明します。MARRVELは臨床および基礎研究者のために設計されている容易にアクセス可能なオープンアクセスのウェブサイトであり、機能的研究のための実験を設計するための出発点として役立つ。

概要

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

次世代シーケンシング技術の使用は、研究と臨床遺伝研究所の両方で拡大しています 1.全エキソメ(WES)と全ゲノムシーケンシング(WGS)の解析により、既知の疾患を引き起こす遺伝子における未知の有意性(VUS)の多くの稀な変異体と、メンデリアン病(GUS:不確定遺伝子)にまだ関連していない遺伝子の変異体が多数明らかになっています。意義)。臨床配列報告書に遺伝子と変異体のリストを提示し、医療遺伝学者は、関心のある患者に見られる特定の表現型に対してどの変異体が関与している可能性があるかを評価するために、複数のオンラインリソースを手動で訪問する必要があります。.このプロセスは時間がかかり、その有効性は個人の専門知識に大きく依存します。いくつかのガイドライン論文が2、3に発表されているが、WESとWGSの解釈は、バリアント分析のための標準化された方法論がまだないので、手動キュレーションを必要とする。VUSの解釈では、以前に報告された遺伝子型表現型関係、継承の様式、および一般集団における対立遺伝子頻度に関する知識が貴重になる。さらに、変異体が重要なタンパク質ドメインに影響を与えるか、または進化的に保存された残基に影響を与えるかについての知識は、病原性の可能性を増加または減少させる可能性がある。これらの情報をすべて収集するには、通常、情報が World Wide Web を介して散在するため、10 ~ 20 人の人間およびモデルの生物データベースをナビゲートする必要があります。

同様に、特定の遺伝子や経路に取り組むモデル生物科学者は、その知見をヒトの疾患メカニズムに結び付け、ヒトゲノム分野で生み出されている知識を活用したいと考えていることが多い。しかし、ヒトゲノムに関するデータセットの急速な拡大と進化により、有用な情報を提供するデータベースの特定は困難でした。また、ほとんどのモデル生物データベースは、日常的に特定の生物を扱う研究者のために設計されているので、例えば、マウス研究者がショウジョウバエデータベース内の特定の情報を検索することは非常に困難です。その逆も同様です。医学遺伝学者によって行われるバリアント解釈検索と同様に、有用なヒトおよび他のモデル生物情報の同定は時間がかかり、モデル生物研究者の背景に大きく依存する。MARRVEL(希少バリアント探索のためのモデル生物集約リソース)4は、ワークフローを合理化するために、ユーザーの両方のグループのために設計されたツールです。

MARRVEL(http://marrvel.org)は、臨床医や研究者のために効率的かつ一貫した方法で体系的にデータを収集する集中検索エンジンとして設計されました。20以上の一般に利用可能なデータベースからの情報を使用すると、このプログラムは、ユーザーが迅速に情報を収集し、再検索なしで人間やモデルの生物データベースの多数にアクセスすることができます。検索結果ページには、元の情報源へのハイパーリンクも含まれているため、個人は生データにアクセスし、ソースから提供される追加情報を収集できます。

VCFまたはBAMファイルの形式で大規模なシーケンスデータ入力を必要とするバリアントの優先順位付けツールの多くとは対照的に、MARRVELは、多くの場合、独自の/商用ソフトウェアのインストール、任意のWebブラウザ上で動作します。インターネットに接続している限り、スマートフォンやタブレットなどのポータブルデバイスと無償で使用できます。多くの臨床医や研究者は、通常、一度に1つまたはいくつかの遺伝子と変異体を検索する必要があるため、私たちは、この形式を選択しました.私たちは、最終的にユーザーが必要に応じてカスタマイズされたクエリツールを介して一度に数百の遺伝子やバリアントをキュレーションできるように、MARRVEL用のバッチダウンロードとAPI(アプリケーションプログラミングインタフェース)機能を開発しています。

アプリケーションの広い範囲のために、このプロトコルでは、MARRVELが表示する異なるデータセットをナビゲートする方法に関する広く包括的なアプローチを説明します。特定のユーザーのニーズに合わせて調整された、よりターゲットを絞った例については、「代表的な結果」セクションで説明します。MARRVELの出力は、貴重な情報を抽出するために、ヒト遺伝学またはモデル生物のいずれかで一定のバックグラウンド知識を必要とすることに注意することが重要です。読者は、MARRVEL (表 1) によってキュレーションされた各元のデータベースの機能を説明する一次論文を一覧表示する表を参照します。次のプロトコルは、(1)検索の開始方法、(2)MARRVELヒト遺伝学の出力の解釈方法、(3)MARRVELにおけるモデル生物データの利用方法の3つのセクションに分かれています。「代表的な結果」セクションでは、より焦点を絞った具体的なアプローチについて説明します。MARRVELは積極的に更新中ですので、データソースの詳細については、現在のウェブサイトのFAQページをご覧ください。MARRVELのホームページ下部にある電子メール送信フォームを通じて更新通知を受け取るために、MARRVELのユーザーがサインアップすることを強くお勧めします。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

プロトコル

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

1. 検索を開始する方法

  1. ヒト遺伝子およびバリアントベースの検索については、手順 1.1.1.-1.1.2 を実行します。ヒト遺伝子ベースの検索(バリアント入力なし)の場合は、ステップ1.2に進みます。モデル生物の遺伝子ベースの検索については、手順 1.3.1.-1.3.2 を参照してください。
    1. http://marrvel.org/のMARRVEL4のホームページに移動します。まず、ヒト遺伝子シンボルを入力します。候補遺伝子名が各文字入力の入力ボックスの下に表示されていることを確認します。検索が陰性に戻った場合は、HUGO遺伝子命名法委員会のウェブサイト5(HGNC;https://www.genenames.org/)を使用して、使用される遺伝子シンボルが最新であることを確認してください。
    2. 人間のバリアントを入力します。検索バーは、ExACおよびGnomAD6でバリアントが表示される方法に似たゲノム位置と、HGVSガイドラインに従ってトランスクリプトベースの命名法の2種類のバリアント命名法と互換性があります。このような形式の例は、検索ボックス内の灰色のテキストで示されています。ゲノム位置命名法の場合は、hg19/GRCh37 に従って座標を使用します。
      注: 検索でエラーが返された場合、最も一般的な問題は、遺伝子シンボルが最新でないか、バリアント命名法が正しくないかです。このような場合、HGNC (https://www.genenames.org/)、ムタライザー7 (https://www.mutalyzer.nl/)、および TransVar8 (https://bioinformatics.mdanderson.org/transvar/) Web サイトは、エラーを修正するための優れたリソースです。HGNCは、すべてのヒト遺伝子に公式遺伝子記号とそのエイリアスを提供します。
    3. 遺伝子名が最新であることを確認した後もエラーメッセージが表示される場合は、Mutalyzer と TransVar を使用してバリアントの命名法を確認および変換します。
    4. HGNCのごく最近の遺伝子シンボルの変化など、遺伝子の同義語を使用して、ソースデータを更新するために「フィードバック」タブを使用してMARRVELオペレーティングチームに連絡してください。日付。
  2. ヒト遺伝子シンボルを入力し、ヒトバリアント検索バーを空白のままにします。エラーが発生した場合は、HGNC (https://www.genenames.org/) に移動して公式遺伝子シンボルを確認するか、古い遺伝子シンボルを試してください。
    1. 上部バナー(図1)の「モデル生物検索」タブをクリックするか、http://marrvel.org/modelに移動します。選択したモデル生物を選択し、モデル生物遺伝子シンボルを入力します。名前が自動完成したので、遺伝子シンボルをクリックし、[検索]をクリックします。検索結果が陰性の場合は、モデル生物データベースで使用されている公式遺伝子シンボルを確認してください(表1)。
    2. 検索結果が依然として負の場合は、DIOPT (DRSC 統合オルソログ予測ツール、https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl) および HCOP (https://www.genenames.org/tools/hcop/) にアクセスして、良好な予測オルソログがないかどうかを評価します。関心のある遺伝子。DIOPTはDRSC(ショウジョウバエRNAiスクリーニングセンター)が運営するオルソログ予測検索エンジンで、HCOPはHGNCが開発した同様のスイートです。
      注: BLAST (https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi) を使用した追加の検索により、DIOPT および HCOP で使用される予測アルゴリズムによって見逃される可能性のあるオルソログをユーザーが見つけることができます。
    3. 選択の予測人間のオルトログの下部にある MARRVEL をクリックします。DIOPTスコア9とモデル生物にヒト遺伝子からのベストスコアをチェックしますか?ヒト遺伝子の選択のために。手順 2 に進みます。
      注:DIOPTスコア9(https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl)は、2つの生物の遺伝子のペアが互いにオルソロゴスであると予測するオルソログ予測アルゴリズムの数の値です。これらの値と、このスコアの計算に使用される特定のアルゴリズムの詳細については、Hu et al9を参照してください。ヒト遺伝子からモデル生物へのベストスコアが「はい」の場合、ヒト遺伝子が目的の遺伝子の真のヒトオルソログである可能性が高いことを示していますが、特に複数のヒト遺伝子がオルソロゴスである場合は例外が発生する可能性があります。進化中の遺伝子複製事象による複数のモデル生物遺伝子。対象遺伝子が複数の種で多様な進化を遂げた複雑な遺伝子ファミリーの一員である場合、ユーザーは、関心のある遺伝子ファミリーの広範な系統解析を行った出版物を特定し、最も多くを同定する必要があります。可能性の高いオルトログ候補遺伝子。

2. 遺伝子と変異体の検索のためのMARRVELヒト遺伝学の出力を解釈する方法

注: 結果ページには、7 つのヒューマン データベースが表示されます (表 1、図1)。出力ボックスごとに、右上隅に[外部リンク]ボタン(対角矢印の小さなボックス)があり、詳細は元のデータベースにリンクします。

  1. 表示される最初のデータベースであるOMIM (https://www.omim.org/のオンラインメンデリアン継承)10をクリックします。
    注:OMIMは、ヒトの遺伝病や形質に関する情報を集約し、要約する手動でキュレーションされたデータベースです。
    1. OMIMの「ヒト遺伝子説明」ボックスを使用して、遺伝子および遺伝子産物に関して知られていることの簡単な概要を説明します。
    2. この遺伝子が既知の疾患を引き起こす遺伝子であるかどうかを判断するには、[遺伝子-表現型リレーションシップ]ボックスを使用します。このボックスは、目的の遺伝子と手動でキュレーションされた既知の疾患または表現型の関連付けを提供します。
    3. OMIM ボックスから報告されたアエレを使用して、OMIM によってキュレーションされた病原性変異体のリストを取得します。
      注:新しい疾患遺伝子発見に関する出版物の手動キュレーションは、任意の遺伝子疾患関連がOMIMに現れるのに必要であるため、いくつかのタイムラグや欠落した出版物は誤解につながる可能性があります。ユーザーは PubMed (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/) 検索を実行して、最近の文献も調べることをお勧めします (4.1.2..を参照)。OMIM でキュレーションされた追加情報については、アンバーガー10,11 を参照してください。
  2. クリックエクサック(エキソメ集約コンソーシアム、http://exac.broadinstitute.org/)6とグノムAD(ゲノム集約データベース、http://gnomad.broadinstitute.org/)、重篤な小児疾患を除外するために選択された人々のWESおよびWGSに基づく大規模な集団ゲノムデータベース。
    注: ExAC には約 60,000 の WES が含まれていますが、gnomAD には約 120,000 の WES と約 15,000 WGS が含まれています。ExACとgnomADの両方は、特に重度の小児疾患の対照集団データベースとして使用することができますが、その解釈はある程度の注意が必要です。一般に、gnomAD は ExAC に含まれるほとんどのコホートも gnomAD に含まれるため、ExAC の更新および拡張バージョンと見なすことができます。ただし、いくつかの例外があるため (それぞれhttp://exac.broadinstitute.org/aboutおよびhttp://gnomad.broadinstitute.org/aboutのコホート情報を参照)、MARRVEL は両方のソースからのデータを表示します。
    1. [制御母集団遺伝子の概要]ボックスを使用して、一般集団で機能 (LOF) の対位損失が見つかる確率などの遺伝子レベルの統計情報を取得します。これはExACのpLI(LOF不耐性の確率)スコアと呼ばれ、特定の遺伝子に対するLOF対立遺伝子の単一コピーがハプロ不十分なメカニズムを介して支配的な疾患を引き起こす可能性を推測するために使用することができます。
      注:遺伝子のpLIスコアを見ると、特にデノボ変異体に関連する重篤な小児疾患として存在する支配的な疾患を扱う場合に価値があります。遺伝子のpLIスコアが0.00の場合、それはLOF変異体に対して非常に耐性があり、遺伝子が支配的なハプロイン充足機構を介して疾患を引き起こす可能性が低いことを意味します。しかし、これは必ずしも他の支配的な機能ゲイン(GOF)または支配的な負の媒介機構が病気を引き起こす可能性を排除するものではありません。また、劣性疾患を引き起こす遺伝子は、一般集団でキャリアが見られると予想されるので、pLIスコアが低い可能性があります。一方、遺伝子のpLIスコアが1.00の場合、この遺伝子のコピー1枚の損失が人間の健康に有害である可能性があります。DOMINO(https://wwwfbm.unil.ch/domino/)などのウェブサイトでの追加の検索は、支配的な障害を引き起こす特定の遺伝子の変異体の可能性を評価するために組み合わせて使用することもできます。
    2. 次の2つのボックスを使用して、ExACおよびgnomADに関心のある変異体の対立遺伝子周波数を取得し、患者が優勢または劣性疾患を有するかどうかに応じて、その変異体が病原性であるかどうかを解釈するのに役立ちます。このボックスは、検索の入力時にユーザーがバリアント情報を入力した場合にのみ表示されます。
      注:1つは劣性疾患のシナリオを仮定し、関心のある遺伝子のpLIスコアが低い場合は、ここに記載されている対立遺伝子周波数に注意を払う必要があります。一部の遺伝学者は、重度の劣性遺伝性疾患2を引き起こす可能性のある病原性変異体の最大対立遺伝子頻度として0.005~0.0001のカットオフポイントを確立することができる。一方、支配的な疾患シナリオを仮定する場合、対照集団内で同一または類似の変異体を見つける可能性は低くなります。繰り返しますが、これは、遅発性疾患、軽度の提示を伴う疾患、ExAC/gnomAD研究者によってスクリーニングされていない精神疾患または疾患がまだ含まれている可能性があり、変異体がまだ支配的な病原性である可能性があるため、注意が必要です。バリアント。また、これらのデータベース12、13、14の少数の個人で見つかった小児条件にリンクされた変異体のいくつかのインスタンスがあり、不完全な浸透または体性モザイク13に起因する可能性がある,15歳,16.さらに、ExACおよびgnomADはホモ接合状態で見つかった変異体を表示するが、化合物ヘテロ接合状態で変異体のいずれかが見つかったかどうかは示さない。最後に、これらのデータベースで見つかったいくつかのバリアントは、シーケンスングの技術的な課題(例えば、低シーケンスカバレッジ、反復シーケンス)のために低い信頼度としてタグ付けされています。これらのデータセットをより詳しく調えるには、外部リンクボタンを使用して元の ExAC および gnomAD Web サイトにアクセスして追加情報を取得することをお勧めします。
  3. ワシントン大学メンデリアン遺伝学センターのWESベースのデータ集「ジェノ2 MP(遺伝子型からメンデリアン表現型ブラウザ、http://geno2mp.gs.washington.edu/Geno2MP/)」をクリックします。これは、影響を受けた個人といくつかの表現の説明を持つ影響を受けていない親戚の約9,600エキソメ(1/18/2019の時点)が含まれています(図1)。
    1. このコホートの対象のバリアントの対立頻度を取得するには、疾患母集団ボックスを使用します。
    2. 遺伝子表現型リレーションシップボックスを使用して、関心のある変異体を持つ個人のHPO(ヒト表現型オントロジー)17項を取得します。これは、同じ病気を持つ可能性のある患者を探すための多くの方法の一つです。
      注:対象遺伝子が患者の疾患に関連していると疑われ、Geno2MPで一致が見つかった場合、追加の重要な情報が表示される範囲を超えてデータソースに存在する可能性があります。
      1. Geno2MPの遺伝子特異的ページへの外部リンクボタンをクリックし、患者のものと類似した変異(例えば、誤解、LOF)をフィルタリングし、変異体のリストを慎重に確認します。高いCADD18スコアを持つバリアントにメモを取り、HPOプロファイルをクリックします。たとえば、20 より高い CADD スコアは、有害であると予測されるすべてのバリアントの上位 1% 内に収め、10 より高い CADD スコアは上位 10% 以内です。HPO 用語は、ヒトの型の標準化された説明を提供します。ここでは、バリアントが影響を受ける個人または親戚で識別されたかどうかを確認してください。
      2. 患者と同じ臓器系に影響を受ける患者に変異体が見つかった場合は、Geno2MP ウェブサイトで提供される機能を使用して、これらの症例を Geno2MP に提出した医師に連絡するために電子メール フォームを使用することを検討してください。
        注:すべての医師がそのような問い合わせに応答するわけではないので、患者のマッチメイキングの他の方法を探求する必要があります。同じ疾患の影響を受ける患者のコホートを収集する他の方法は、GeneMatcher19 (https://www.genematcher.org/) やマッチメーカー交換19,20 (https://www.matchmakerexchange.org/)。マッチメイキング21の詳細については、JoVE の付属の記事を参照してください。
  4. 国立衛生研究所(NIH)がサポートするClinVar(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/)22データベースを使用して、研究者や臨床医が病原性の判定の有無にかかわらずバリアントを提出し、チェックを行います。 単一ヌクレオチド変異体(SNV)、小さなインデルおよびより大きなコピー数のバリエーション(CNV)。
    1. 一番上の行を使用して、ClinVar で報告された各タイプのバリアントの数の概要を確認します (図1)。
    2. ClinVar から報告されたアエレレスのボックス内の下のバリアントの一覧を確認します。
      注: 最初の検索にバリアントが含まれていた場合、ティールで強調表示されたバリアントは、関心のあるバリアントのゲノム位置を含むすべてのバリアントです[大きなCNVを含む、多くの場合、ゲノム座標とラベル付けされています。x1 (削除) と...x3 (複製)]。
  5. DGV23(ゲノム変異体、http://dgv.tcag.ca/dgv/app/homeのデータベース)とDECIPHER24(ensemblリソースを使用したヒトにおけるgenomiC変動および表現型のデータバス、https://decipher.sanger.ac.uk/)を使用します。CNV. DGVのコレクションは、54,000人以上の個人から構造バリアントの最大のパブリックアクセスコレクションです。このデータベースには、最大72の異なる研究から、確認時に、報告された健康な個人のサンプルが含まれています。同様に、DECIPHER から表示されるデータには、制御母集団の一般的なバリアントが含まれます。
    注:MARRVELはDECIPHIERから患者由来のデータを表示する権限を持っていないため、ユーザーはDECIPHERウェブサイトに直接アクセスして、潜在的に病原性のCNV情報にアクセスすることをお勧めします。
    1. コントロール母集団のコピー数変動 (DGV データベース)ボックスをクリックして、対象遺伝子を含むバリアントを取得します。コピー番号の変動のサイズ、サブタイプ、参照などの情報は、同じボックスに含めることができます。
    2. [共通コピー番号バリアント (DECIPHER データベース)]ボックスをクリックして、対象のバリアントのゲノム位置を含むバリアントを取得します。この情報は、遺伝子が対照個体で複製または削除されているかどうかを判断するのに役立ちます。
      注:目的の遺伝子が対照集団の多くの個体で削除された場合、この遺伝子はLOF変異体に対して非常に耐性がある可能性が高いことを意味する。低pLIスコアと同様に、これは、この遺伝子の単一コピー損失がハプロイン充足機構を介して重篤な疾患を引き起こす可能性が低いことを示唆している。しかし、これは必ずしも特定の誤解と切り捨てアレエレによって引き起こされる機能または支配的な負のメカニズム(例えば、反形態、多形および新生性の対向性)の他の支配的なゲインを除外するものではありません。  これらのデータに対する可能な制限には、取得したデータのソースと方法の変動、病原性CNVの不完全な浸透に関する情報の欠如、および個人がデータ収集後に特定の疾患を発症したかどうかが含まれます。

3. MARRVELでモデル生物データを使用する方法

  1. 遺伝子機能表を使用して、ヒト、ラット、マウス、ゼブラフィッシュ、ショウジョウバエ、Cエレガン、発芽酵母および核分裂酵母を含む8つのモデル生物の以下の情報を得ます。
    1. 遺伝子名: 各遺伝子名は、それぞれのモデル生物データベースの遺伝子ページにハイパーリンクされているので、これらのリンクをクリックして、各モデル生物で利用可能な方言の情報とリソースの詳細を調べます。たとえば、FlyBase25 (http://flybase.org/) では、生成されたすべての対立遺伝子、それぞれの型分、および公共ストックセンターからの各対立遺伝子の可用性のリストが表示されます。
    2. PubMedリンク:PubMedリンクをクリックすると、各生物の関心遺伝子に関連する出版物のリストに移動します。これらのリンクを使用しないと、PubMedでヒト遺伝子を直接検索すると、古い遺伝子エイリアスを使用してヒト遺伝子を参照するいくつかの出版物が欠落する可能性があります。同様に、モデル生物の遺伝子名は歴史的に変動している可能性があります。
    3. ディオプト9スコア: この列をチェックして、遺伝子が目的のヒト遺伝子のオルトログである可能性が高いと予測するオルコログ予測アルゴリズムの数のスコアを確認します。1 つは、固体オルソログ候補を識別するために合理的なカットオフとして 3 以上の DIOPT スコアを使用できます。しかし、本物のオルソログは、相同性が限られているため、DIOPTスコアが1のみの場合があります。遺伝子機能表の上部にある「最良のDIOPTスコア遺伝子のみを表示」ボックスをオフにして、通常はオルソログではない相同遺伝子を含むすべての候補を表示します。
    4. 発現: 対象となる遺伝子またはタンパク質がヒトまたはモデルの生物データベースで発現することが報告されている組織のリストについては、この列を確認してください。ヒト遺伝子およびタンパク質発現データは、それぞれGTEx26(https://gtexportal.org/)およびヒトタンパク質アトラス27(https://www.proteinatlas.org/)から取得されています。一部のボタンには、ヒート マップを使用して式パターンを表示する人間用やフライ用など、ポップアップ リンクを含むボタンがあり、他のボタンはそれぞれのモデルの組織データベース ページにハイパーリンクされています。
    5. 遺伝子オントロジー 28(GO)用語:実験的証拠コードでフィルタリングし、それぞれのヒトまたはモデル生物データベースから取得します。「計算分析エビデンスコード」と「電子アニテーションエビデンスコード」(予測)に基づくGO用語は表示されません。必要に応じて、各モデル生物のウェブサイトにアクセスして、この情報を収集してください。
    6. モナーク・イニシアティブ29(https://monarchinitiative.org/)やIMPC30(http://www.mousephenotype.org/):モナーク・イニシアティブ・ハイパーリンクを使用してフェノグリッド・ページに移動する特定のヒト遺伝子について、既知のヒト疾患に対する関心遺伝子に関連するフェノタイプと、型表が重複するモデル生物変異体との間の迅速な比較を提供するチャートである。マウス遺伝子が国際マウス表現型コンソーシアム(IMPC)によって作られた、または計画されたノックアウトマウスを持っている場合、「IMPC」は、ノックアウトマウスの表現型と公共ストックセンターからの入手可能性を詳細にするページにリンクします。
  2. 人間タンパク質ドメイン:ヒト遺伝子タンパク質ドメインボックスを使用して、ヒト遺伝子の予測タンパク質ドメインを取得します。データは、Pfam (https://pfam.xfam.org/)とCCD (保存ドメイン データベース、https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/cdd/cdd.shtml) を使用するDIOPTから派生します。2 つのソースでアニストが付いたドメインの重複が原因で、単一の残渣に複数回アニセトが付加される可能性があります。
  3. 多重タンパク質アライメントボックスを使用して、ヒト(hs)、ラット(rn)、マウス(mm)、ゼブラフィッシュ(dr)、フルーツフライ(dm)、ワーム(ce)、酵母(scおよびsp)を含むDIOPT9によって生成されたアミノ酸の多重アライメントを得ます。目的のアミノ酸を強調表示するには、ボックスの下部までスクロールし、以下のアミノ酸番号を入力すると、目的のアミノ酸がティールで強調表示されます。アライメントはDIOPTによって提供され、MAFFTアライタ(アミノ酸またはヌクレオチド配列のための多重アライメントプログラム、https://mafft.cbrc.jp/alignment/software/31)を使用する。
    注:数値に基づいて強調表示されるアミノ酸が期待されるものでない場合は、アライメントに使用される異なるスプライシングアイソフォームが原因である可能性があります。原則として、DIOPT はこのボックスに最も長いアイソフォームを使用して表示します。また、十分に保存されていない遺伝子のセグメントでは、デフォルトパラメータを使用した多種配列のアライメントが最適でない場合があります。Clustal オメガや ClustalW/X (http://www.clustal.org/)32などの他の Web サイトやソフトウェアを使用して、それに応じて位置合わせパラメータと行列を最適化することをお勧めします。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

結果

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

人間の遺伝学者とモデル生物の科学者は、それぞれ異なる目的の結果を持つ、異なる方法でMARRVELを使用しています。以下は、MARRVELの可能な用途の3つのビネットです。

優勢疾患における変異体の病原性の評価
MARRVELを訪問するユーザーのほとんどは、まれな人間の変異体が特定の病気を引き起こす可能性を分析するために、このウェブサイトを使用しています.例えば、TBX2の誤ったセンス(17:59477596 G>P.R20Q)バリアントは、異形性の特徴と口蓋裂、心不全、骨格および数字の異常、甲状腺関連の小さな家族において、常染色体支配的な方法で分離することが判明した。フェノタイプ、および免疫欠陥12.これらの症状に罹患した母親と2人の子供は変異体を運んだが、父親はそうしなかった。9歳の息子は最も重症の表現型を持っていたのに対し、36歳の母親と6歳の娘は軽度の形態を持っていた。この変異体が病原性である可能性があるかどうかを評価するために、http://MARRVEL.org...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

ディスカッション

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

このプロトコルの重要な手順には、最初の入力 (手順 1.1-1.3) とその後の出力の解釈が含まれます。検索結果が陰性である最も一般的な理由は、遺伝子や変異体を記述できる多くの方法があるためです。MARRVEL はスケジュールに基づいて更新されますが、これらの更新プログラムによって、MARRVEL がリンクしている異なるデータベース間で切断が発生する可能性があります。したがって、トラブルシューティングの最初のステップは、遺伝子またはバリアントの代替名が検索結果の成功につながるかどうかを常にチェックすることです。それでも解決できない場合は、http://marrvel.org/messageのフィードバックフォームを使用して開発チームにメッセージを送信してください。

MARRVELに対する1つの制限は、遺伝子および変異体分析に必要な有用なデータベースがすべて含まれていないことです。例えば、CADD18などの病原性予測アルゴリズムは現在提供されていない。同様に、遺伝子の既知の疾患を引き起こす変異体への構造的および機能的なリンクを提供し得る...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

開示事項

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

著者は何も開示していない。

謝辞

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

ラミ・アル・ウーラン博士、ソン・ヨン・キム、ヤンホイ(クレア)Hu、イン・ウーイ・ワン、ナヴィーン・マノハラン、サシダル・パスプラティ、アラム・コムジャン、ドンクス・マオ、マイケル・ワングラー、Hsiao-Tuan Chao、ステファニー・モール、ノーバート・ペリモンに感謝します。マーヴェルのメンテナンス。サマンサ・L・ディールとJ・マイケル・ハーニッシュがこの原稿に対する意見を述てくださったことに感謝しています。

MARRVELの初期開発は、NIHコモンファンド(U54NS093793)およびNIH研究インフラプログラム(ORIP)(R24OD022005)を通じて、未診断疾患ネットワークモデル生物スクリーニングセンターによって一部支援されました。JWは、NIHユーニス・ケネディ・シュライバー国立小児保健・人間開発研究所(F30HD094503)とロバート・アンド・ジャニス・マクネア財団マクネア財団(BCM)の学生奨学生プログラムによって支援されています。HJBは、NIH国立総合医学研究所(R01GM067858)によってさらにサポートされ、ハワードヒューズ医学研究所の研究者です。ZLは、NIH国立総合医学研究所(R01GM120033)、国立老化研究所(R01AG057339)、ハフィントン財団によって支援されています。SYは、NIH国立難聴およびその他のコミュニケーション障害研究所(R01DC014932)、サイモンズ財団(SFARI賞:368479)、アルツハイマー病協会(新研究者研究助成金:15-364099)、ナマンファミリーから追加の支援を受けました。基礎研究基金とキャロライン・ウィース分子医学研究基金

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
Human GeneticsClinVarPMID: 29165669
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/ Human GeneticsDECIPHERPMID: 19344873 https://decipher.sanger.ac.uk/
人類遺伝学DGVPMID: 24174537http://dgv.tcag.ca/dgv/app/home
Orthology PredictionDIOPTPMID: 21880147 https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl
ヒト遺伝子/転写産物命名アンサンブルPMID: 29155950 https://useast.ensembl.org/
人類遺伝学ExAC PMID: 27535533http://exac.broadinstitute.org/
Primary Model Organism Database FlyBase(ショウジョPMID:26467478 http://flybase.org
Model Organism Database Integration ToolsGene2FunctionPMID: 28663344
http://www.gene2function.org/search/ Human GeneticsGeno2MPN/Ahttp://geno2mp.gs.washington.edu/Geno2MP/
Human GeneticsgnomADPMID: 27535533http://gnomad.broadinstitute.org/
Gene OntologyGO CentralPMID: 10802651, 25428369 http://www.geneontology.org/
ヒト遺伝子/タンパク質発現GTExPMID: 29019975, 23715323 https://gtexportal.org/home/
ヒト遺伝子命名法HGNCPMID:27799471 https://www.genenames.org/
一次モデル生物データベースIMPC(マウス)PMID:27626380http://www.mousephenotype.org/
一次モデル生物データベースMGI(マウス)PMID:25348401http://www.informatics.jax.org/
モデル生物データベース統合ツールMonarch InitiativePMID:27899636https://monarchinitiative.org/
ヒトバリアント命名変異器PMID: 18000842 https://mutalyzer.nl/
Human GeneticsOMIMPMID:28654725https://omim.org/
Primary Model Organism DatabasesPomBase(分裂酵母)PMID:22039153https://www.pombase.org/
LiteraturePubMedN/Ahttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
Primary Model Organism DatabasesRGD(ラット)PMID:25355511https://rgd.mcw.edu/
Primary Model Organism DatabasesSGD(出芽酵母)PMID:22110037
https://www.yeastgenome.org/ Human Gene/Protein ExpressionThe Human Protein AtlasPMID:21752111 https://www.proteinatlas.org/
Primary Model Organism DatabasesWormBase (C. elegans)PMID:26578572http://wormbase.org
Primary Model Organism DatabasesZFIN(ゼブラフィッシュ)PMID:26097180https://zfin.org/
法ウバエ)法

参考文献

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

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

再版と許可

このJoVE記事のテキストまたは図の再利用許可をリクエスト

許可をリクエスト

タグ

関連記事