Name: 遺伝的変異のアミノ酸レベル信号対雑音解析によるバリアント病原性の可能性を決定します。 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-01-16T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 15 s
Description: 学ぶ アミノ酸レベル信号対雑音解析を用いて、疾患関連変異と自然変異を区別する方法。EnsemblとNCBIデータベースを活用し、タンパク質配列内の変異ホットスポットを特定し、遺伝的変異の病原性可能性を評価する計算的手法です。

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ハイスループット遺伝子検査は高度な劇的にアプリケーションの可用性過去 10 年間。ただし、心筋症などの確立された遺伝的基盤と疾患で多くを失敗して、診断率21を改善するために拡張されたテストしました。さらに、多くの識別された亜種の診断ユーティリティに関する重要な不確実性があります。これは部分的にウェスで WGS22誤診につながることができる発見ちなみに特定の稀な変形の数が成長しているためです。アミノ酸レベル信号対雑音解析バリアント病原性を予測するための確立された戦略に基づくバリアント解釈するのに大規模な集団ベースのゲノム研究を活用することの利点を提供しています。
名前このプロトコルに最も重要な手順の 1 つは制御と実験的コホートの選択。公開大規模なゲノム研究の多くは、代表の現在の日付に 138,632 個人と同じ大きさにこのプロトコルで制御コホートにできる GnomAD など、集計データベースをアクセスできます。これらの集計のコホートでないすべての科目は、表向きは健全なまれな疾患の設定の大...

遺伝子解析プラットフォームの急速な改善をもたらしましたアクセシビリティと遺伝医学の役割。コストの削減、次世代遺伝子解析は、ゲノムの全体のルーチンの配列をつながっているの速度の増加のシーケンス (全エキソーム配列、ウェス) をコーディング単一の遺伝子または遺伝子の一握りに限られて、一度、全体のゲノム (全ゲノム配列、WGS) 臨床設定で。ウェスと WGS が頻繁に使用されて重症の新生児、遺伝的症候群の心配の子供の設定で臨床管理1,2を変更することができます実績のある診断ツールです。偶然発見遺伝子変異または不明な診断の予想外の肯定的な結果の数も大幅に増加している中、これは遺伝的症候群に関連付けられている可能性が高い病原性突然変異の増加の同定につながっている、意義 (VU)。これらの変形のいくつかが無視、不詳、亜種にローカライズする可能性のある致命的なまたは非常に病的な疾患に関連する遺伝子はしばしば報告されています。現在のガイドラインで推奨して付随的亜種心筋症など突然心臓死素因疾患の発症に関連する遺伝子を含む、患者への医療の給付がありますが特定の遺伝子の発見の報告とchannelopathies3。この勧告は、SCD 素因疾患のリスクで個人をキャプチャする設計された、バリアント検出の感度はずっと特異性を超過します。これは VUSs の増加に反映され、偶然与えられた人口4のそれぞれの疾患の頻度をはるかに超える不明の診断ユーティリティで亜種を識別しました。このような病気は、qt 延長症候群 (LQTS) は、心臓のイオン チャネルをエンコードする遺伝子にローカライズする突然変異によって引き起こされる標準的な心臓チャネロパチーまたはチャネルの結果、タンパク質の相互作用遅延心筋再分極5。この再分極遅延、安静時心電図上 QT 間隔の延長が見られる心室頻拍などの潜在的に致命的な心室性不整脈の電気的素因で起因します。遺伝子の数は、この病気、 KCNQ1の突然変異の開発にリンクされている間-エンコード私Ksカリウム チャネル (KCNQ1, Kv7.1) LQTS タイプ 1 の原因であるし、6以下の例として活用されています。バリアント解釈の複雑さを示す、LQTS の遺伝子、「背景遺伝的変動」と呼ばれる稀な変形の存在は前述78をされています。
知られている病原性変異の大規模な大要スタイル データベースに加えていくつかの戦略は効果別の亜種になります予測に存在します。いくつかは、ふるいにかけると Polyphen 2 deleteriousness9,10を予測する新規の非同義バリアントの数が多いをフィルターできるようなアルゴリズムに基づいています。これらのツールの広範な使用にもかかわらず低特異性は、「呼び出し」臨床 VUSs11になったら適用性を制限します。「信号対雑音」分析は、問題の軌跡で知られている病理学的変化人口からまれな遺伝的変異に対する正規化周波数に基づく疾患に関連付けられている変形の可能性を識別するツールです。遺伝子座にローカライズする亜種に比べて人口ベースのバリエーション、高い信号対雑音、疾患に関連する変異の高い有病率があるがより自分自身をする疾患に関連する可能性があります。さらに、珍しい亜種発見ちなみに珍しい人口亜種の高頻度遺伝子にローカライズする疾患に関連する周波数、低信号に騒音と比較して、疾患関連をされる可能性が低い場合があります。信号対雑音解析の診断の有用性の心筋症と channelopathies; の遺伝子検査の最新のガイドラインで示されています。ただし、全遺伝子レベルまたはドメイン固有のレベル12でのみ採用されています。最近では、病理学的亜種 (疾患データベース、文献におけるコホート研究) と人口に基づく制御亜種 (エキソーム集計コンソーシアム、負荷インピー ダンスとゲノム集計データベース、GnomAD13) の両方の可用性の向上を与えこれは、タンパク質の一次配列内の個々 のアミノ酸の位置に適用されています。アミノ酸レベル信号対雑音解析は、遺伝子疾患に関連するのではなく、可能性が高い遺伝的変異を「背景」として LQTS と関連付けられているちなみに識別されたバリアントを分類するのに役立っています。ちなみに特定のこれらの亜種KCNQ1を含む LQTS と関連付けられている 3 つの主要な遺伝子間で個々 のアミノ酸の位置にこれらの変異体の周波数を珍しい反映している示唆している重要な信号対雑音比を欠いていた人口変動ではなく、疾患に関連する変異。さらに、タンパク質固有のドメイン トポロジが高い信号対雑音、病理学的突然変異タンパク質14のキーの機能ドメインにローカライズされた「ホット スポット」の領域に対してオーバーレイだった。この方法論は、1) 可能性バリアントは疾患または人口関連の決定と 2) ヒトの疾患に関連付けられているタンパク質の重要な新規の機能ドメインを識別する可能性を秘めています。

<table><tbody><tr><td>1000 Genome Project</td><td>N/A</td><td>www.internationalgenome.org</td><td></td></tr><tr><td>ClinVar</td><td>N/A</td><td>www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar</td><td></td></tr><tr><td>Ensembl Genome Browser</td><td>N/A</td><td>uswest.ensembl.org/index.html</td><td></td></tr><tr><td>Excel</td><td>Microsoft</td><td>office.microsoft.com/excel/</td> <td>すべての例の数式と関数に使用</td></tr><tr><td>Exome Aggregation Consortium&nbsp;</td><td>N/A</td><td>www.exac.broadinstitute.org</td><td></td></tr><tr><td>ゲノム凝集データベース&nbsp;</td><td>N/A</td><td>www.gnomad.broadinstitute.org</td><td></td></tr><tr><td>National Center for Biotechnology Information Domain and Structure Database</td><td>N/A</td><td>www.ncbi.nlm.nih.gov/guide/domains-structures/</td><td></td></tr> <tr><td>National Center for Biotechnology Information Gene Database</td><td>N/A</td><td>www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/</td><td></td></tr> <tr><td>National Center for Biotechnology Information Protein Database</td><td>N/A</td><td>www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/</td><td></td></tr> <tr><td>National Heart, Lung, and Blood Institute GO Exome Sequencing Project</td><td>N/A</td><td>www.evs.gs.washington.edu/EVS/</td><td></td></tr> <tr><td>SnapGene</td><td>GSL Biotech LCC</td><td>www.snapgene.com</td><td></td></tr><tr><td>University of California, Santa Cruz Human Genome Browser</td><td>N/A</td><td>www.genome.ucsc.edu</td><td></td></tr></tbody></table>

遺伝的変異のアミノ酸レベル信号対雑音解析によるバリアント病原性の可能性を決定します。

Determining the Likelihood of Variant Pathogenicity Using Amino Acid-level Signal-to-Noise Analysis of Genetic Variation

コストと速度の次世代遺伝子解析の進歩は、臨床全エキソームと全ゲノム検査の爆発を生成しています。一方、これは遺伝的症候群に関連付けられている可能性が高い病原性突然変異の増加の同定につながっている、それも大幅に増えた数不明な意義 (VU) の遺伝的変異を偶然発見されました。科学者や臨床医の両方の主要な課題は、これらの変異体の臨床的意義を決定します。病原性の可能性を決定するを支援するためのアプローチは、タンパク質のシーケンス レベルで信号対雑音分析です。このプロトコル記述を可能性が高い一次配列の領域を識別するために知られていた蛋白質のトポロジーをもつタンパク質の各アミノ酸の位置で周波数を活用してアミノ酸レベル信号のノイズ解析手法(人口「背景」のバリエーション) を基準にして病理学的変化は。このメソッドは、次世代遺伝子検査によって同定されたものなど VUSs の診断の重量を改良するため高の病理学的信号のアミノ酸残基位置「ホット スポット」を特定できます。

KCNQ1 のアミノ酸レベル信号のノイズ解析する代表的な結果は、図 6に描かれています。この例では、稀な変形 GnomAD コホート (コントロール コホート) で識別されるちなみに識別ウェス亜種 (実験的コホート #1)、および LQTS の場合関連付けられている亜種は、可能性が高い疾患に関連する (実験的コホート #2) が描かれているとみなされます。さらに、ウェスと LQTS のコホートのバリアントの周波数を比較する信号のノイズ解析は、周波数が描かれている GnomAD に対して正規化されます。LQTS の亜種は、チャネルの気孔、選択性フィルター、および KCNE1 結合ドメインに対応するドメインの高い信号対雑音比を示した。ウェス コホートでちなみに識別された亜種がこれらの亜種が背景の遺伝的変異を反映することを示唆している信号のノイズ高の特定の領域を明確に実証していない比較、でした。この例は、バリアント MAFs 上述のように; を利用しなかったためただし、これは前述の同じ原則のすべてを示しています。</p...

アミノ酸レベル信号対雑音解析では、特定の人口の遺伝の変化を背景に正規化された特定アミノ酸位置に遺伝的変異の有病率を決定します。これにより、バリアント「ホット スポット」内人口 (ノイズ) は、稀な変形の頻度を超えるタンパク質シーケンス (信号) を識別するため。

Advancements in the cost and speed of next generation genetic sequencing have generated an explosion of clinical whole exome and whole genome testing. ...

アミノ酸レベルのシグナル・ツー・ノイズ分析は、遺伝的変異体が疾患状態に関連している可能性の尺度、または集団内の自然な遺伝的変異の一部である。この技術は、まれな遺伝的差異を同定する2つの大きな遺伝資源、疾患関連突然変異、文献、または集団ベースのexsomeおよびゲノム研究を有するパブリックドメインで利用する。特定の遺伝子と目的のスプライスアイソフォームを識別するには、Ensembl ホームページを開き、ドロップダウンメニューから種を選択します。目的の遺伝子の頭字語を入力し、[移動] をクリックします。対象遺伝子と転写対象に対応するリンクと、対象の ID をトランスクリプト表から選択します。将来の参照のために、トランスクリプト表の参照配列列にRNA転写産物同定番号の転写特異的RNA転写産物およびタンパク質産物を注意する。RNAトランスクリプトID番号のタンパク質産物に関連するリンクを選択して、国立バイオテクノロジー情報センター(NCBIタンパク質データベース)から新しいウェブページを開き、[起源]セクションまでスクロールダウンして、対象の遺伝子転写産物の一次タンパク質配列を取得します。次に、[特徴] セクションまでスクロールして、タンパク質の特徴のリストを取得します。コントロールバリアントを持つ各アミノ酸位置のマイナーなアレール周波数を計算するには、グラフ作成可能なスプレッドシートを開き、すべての実験バリアントの位置の列を作成します。バリアントのテキストを削除してバリアント位置のみを残し、バリアントを昇順で並べ替えて、関連付けられたバリアントが複数あるポジションを識別します。特定の位置に対するマイナーアレール周波数の全ての和を求め、所定の位置に関連付けられた各変異体に対してマイナーなアレーレ周波数を組み合わせて、実験バリアントを有する各アミノ酸位置のマイナーなアレール周波数を算出する。次に、実験的変異体を有するアミノ酸位置のカラムを作成し、すべてのバリアント位置についてその位置に関連付けられたすべての変異体のマイナーなアレーレ頻度を計算する。実験と対照の両方の変異体のマイナー対立遺伝子周波数のローリング平均を作成するには、対象遺伝子内のすべてのアミノ酸位置を含むカラムを作成し、対照および実験データセットの両方に変異体を持たないすべての位置に対してマイナーな対立頻度をゼロにします。実験および制御の有病率列ごとにローリング平均を作成するには、対照および実験データセットの両方に対するマイナーアレーレ周波数のローリング平均を表すカラムを作成し、ローリング平均列には、N端子とC端子の5つの位置に対するそれぞれのマイナーアレール周波数の平均を各位置に配置する。コホート最小周波数を計算するには、識別された最小副辺差しアリールを2で割り、コントロールマイナーアレーレ周波数がゼロの任意のセルにこの値を入力します。信号対雑音比を計算する場合、ゼロで除算を回避できます。アミノ酸レベルのシグナル対雑音比を計算するには、各アミノ酸位置をそれぞれの制御転がり平均で実験圧延平均で割り、この比をアミノ酸位置に対してグラフ化する。機能的ドメインおよび機能のコンセンサスアミノ酸の位置、または目的のタンパク質の翻訳後修飾の領域を特定するには、タンパク質ドメインおよび特徴に関連するアミノ酸位置を特定し、NCBIウェブページを開きます。目的のタンパク質の RNA トランスクリプトのタンパク質産物を検索フィールドに入力し、既知のタンパク質ドメインと特徴を [特徴] の下に特定します。ドメイン名と種類とアミノ酸位置を識別してメモし、目的のタンパク質の一次配列上の領域を視覚化する特徴に対応するリンクを選択します。シグナル・ツー・ノイズ列の隣に列を作成し、アミノ酸位置列を参照できるようにし、各ドメインのNまたはC末端の局面および特徴で対応する細胞を特定する。次に、各セルに1つを配置し、これらの境界をy軸上に、かつX軸上のアミノ酸位置を持つグラフを作成し、このグラフを信号対雑音グラフでオーバーレイします。シグナル対ノイズ比とタンパク質ドメイントポロジーグラフのオーバーレイ用の個々のバリアント位置をマッピングするには、列内の行が、アミノ酸位置に対応するようにドメイン特徴列の隣にカラムを作成し、各セルに1つずつ配置して、それぞれのバリアントを含む位置に対応します。次に、このカラムをy軸、アミノ酸位置をx軸にしてグラフを作成し、このグラフをシグナル対ノイズおよびタンパク質ドメイントポロジグラフで重ね合わせます。ここで、カリウム電圧ゲートチャネルサブファミリーQ部ファミリー1遺伝子に対するアミノ酸レベルのシグナル間分析の代表的な結果が描かれている。対照コホートで同定された稀な差異、および実験で最後に全く興奮性シーケンシングを同定し、および長いQT症候群の関連変異体が関連する疾患と考えられる症例が示されている。全く励ましいシーケンシングを比較する信号対雑音分析と、制御コホート変異周波数に対して正規化された長いQT症候群コホート変異周波数も表される。この実験では、長いQT症候群関連変異体は、チャネル・スイープ、選択性フィルタ、およびカリウム電圧ゲートチャネルサブファミリーEメンバー1結合ドメインに対応するドメインにおいて高いシグナル対雑音比を実証した。これに対し、全体のexsomeシーケンシングコホート中で偶然同定された変異体は、高いシグナル間の高い領域を明確に示さなかったが、これらの変異体は、バックグラウンドの遺伝的変異を反映することを示唆している。この方法論は、臨床遺伝子検査中に生じる未知の有意性の変異体の診断重みを測定するために適用することができる。

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遺伝学

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エラー修正 DNA ・ RNA シーケンスを用いた珍しいイベント検出

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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

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ショウジョウバエを用した疾患関連希少ヒト変異体の生体内機能的研究

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海馬錐体ニューロンにおける役割のための位置特異的GABAA 受容体サブユニットミスセンス変異体の同定と分類

学ぶ アミノ酸レベル信号対雑音解析を用いて、疾患関連変異と自然変異を区別する方法。EnsemblとNCBIデータベースを活用し、タンパク質配列内の変異ホットスポットを特定し、遺伝的変異の病原性可能性を評価する計算的手法です。

遺伝的変異のアミノ酸レベル信号対雑音解析によるバリアント病原性の可能性を決定します。

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