Methodenartikel

Navigeren MARRVEL, een web-based tool die Human Genomics en model organisme genetica informatie integreert

DOI:

10.3791/59542

⸱

15 augustus 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

In dit artikel

Samenvatting

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

Hier presenteren we een protocol voor het efficiënt benaderen en analyseren van veel menselijke en model-organisme databases. Dit protocol demonstreert het gebruik van MARRVEL om kandidaatziekteveroorzakende varianten te analyseren die zijn geïdentificeerd uit de volgende generatie sequentieinspanningen.

Samenvatting

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

Door middel van Whole-exome/genoom sequencing, identificeren menselijke genetici zeldzame varianten die scheiden met fenotypes van de ziekte. Om te beoordelen of een specifieke variant pathogeen is, moet men veel databases opvragen om te bepalen of het gen van belang is gekoppeld aan een genetische aandoening, of de specifieke variant eerder is gerapporteerd en welke functionele gegevens beschikbaar zijn in modelorganisme databases die aanwijzingen kunnen geven over de functie van het gen in de mens. MARRVEL (model organisme geaggregeerde middelen voor zeldzame variant exploratie) is een one-stopdata collectie tool voor menselijke genen en varianten en hun orthologeuze genen in zeven model organismen, waaronder in muis, rat, zebravis, fruitvlieg, nematode worm, splijting gist en ontluikende gist. In dit protocol geven we een overzicht van wat MARRVEL kan worden gebruikt en bespreken we hoe verschillende datasets kunnen worden gebruikt om te beoordelen of een variant van onbekende significantie (VUS) in een bekend ziekteveroorzakend gen of een variant in een gen van onzekere significantie (GUS) kan worden Pathogene. Dit protocol zal een gebruiker begeleiden door het doorzoeken van meerdere menselijke databases tegelijkertijd te beginnen met een menselijk gen met of zonder een variant van belang. We bespreken ook hoe we gegevens kunnen gebruiken van OMIM, ExAC/gnomAD, ClinVar, geno2MP, DGV en DECHIPHER. Bovendien illustreren we hoe een lijst van ortholog kandidaatgenen, expressie patronen en GO termen in model organismen die geassocieerd zijn met elk menselijk gen te interpreteren. Verder bespreken we de toegevoegde waarde van de structuur van het eiwit structureel domein en leggen we uit hoe de meervoudige soort eiwit Uitlijningsfunctie moet worden gebruikt om te beoordelen of een variant van belang een evolutionair bewaard domein of aminozuur beïnvloedt. Ten slotte zullen we drie verschillende gebruiksvoorbeelden van deze website bespreken. MARRVEL is een gemakkelijk toegankelijke Open Access website ontworpen voor zowel klinische als fundamentele onderzoekers en dient als uitgangspunt voor het ontwerpen van experimenten voor functionele studies.

Inleiding

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

Het gebruik van de volgende generatie sequentie technologie breidt zich uit in zowel onderzoek als klinisch genetische laboratoria1. Whole-exome (WES) en Whole-genoom sequencing (WGS)-analyses onthullen talrijke zeldzame varianten van onbekende significantie (VUS) in bekende ziekteveroorzakende genen, evenals varianten in genen die nog geassocieerd moeten worden met een ziekte van Mendelian (GUS: genen van onzekere significantie). Gepresenteerd met een lijst van genen en varianten in een klinisch sequentie rapport, moeten medische genetici handmatig meerdere online middelen bezoeken om meer informatie te verkrijgen om te bepalen welke variant verantwoordelijk kan zijn voor een bepaald fenotype gezien bij de patiënt van belang . Dit proces is tijdrovend en de werkzaamheid ervan is sterk afhankelijk van de deskundigheid van het individu. Hoewel verschillende richtsnoeren zijn gepubliceerd2,3, interpretatie van Wes en WGS vereist handmatige curatie omdat er nog een gestandaardiseerde methodologie voor variant analyse. Voor de interpretatie van VUS worden de kennis over de eerder gerapporteerde genotype-fenotype relatie, de wijze van overerving en allel-frequenties in de algemene populatie waardevol. Bovendien kan kennis over de vraag of de variant van invloed is op een kritisch eiwit domein, of een evolutionair bewaard residu, de kans op pathogeniteit vergroten of verkleinen. Om al deze informatie te verzamelen, moet men meestal navigeren door 10-20 mens en modelorganisme databases, omdat de informatie wordt verspreid via het World Wide Web.

Evenzo zijn wetenschappers van model organismen die aan specifieke genen en trajecten werken, vaak geïnteresseerd in het verbinden van hun bevindingen met mechanismen voor de menselijke ziekte en willen ze profiteren van de kennis die wordt gegenereerd in het Human genomics-veld. Vanwege de snelle expansie en evolutie van datasets met betrekking tot het menselijk genoom, is het echter een uitdaging geweest om databases te identificeren die nuttige informatie bieden. Bovendien, aangezien de meeste databases van model organismen zijn ontworpen voor onderzoekers die dagelijks met het specifieke organisme werken, is het erg moeilijk om bijvoorbeeld een muis onderzoeker te zoeken naar specifieke informatie in een Drosophila -database en omgekeerd. Vergelijkbaar met de variant interpretatie zoekopdrachten uitgevoerd door medische genetici, het identificeren van nuttige menselijke en andere modelorganisme informatie is tijdrovend en sterk afhankelijk van de achtergrond van het modelorganisme onderzoeker. MARRVEL (model organisme geaggregeerde middelen voor zeldzame variant exploratie)4 is een tool ontworpen voor beide groepen gebruikers om hun workflow te stroomlijnen.

MARRVEL (http://marrvel.org) is ontworpen als een gecentraliseerde zoekmachine die gegevens systematisch op een efficiënte en consistente manier verzamelt voor clinici en onderzoekers. Met informatie van 20 of meer openbaar beschikbare databases, dit programma stelt gebruikers in staat om snel informatie te verzamelen en toegang tot een groot aantal mensen en modelorganisme databases zonder herhalende zoekopdrachten. De pagina's met zoekresultaten bevatten ook hyperlinks naar de oorspronkelijke informatiebronnen, waardoor individuen toegang hebben tot de onbewerkte gegevens en aanvullende informatie kunnen verzamelen die door de bronnen wordt verstrekt.

In tegenstelling tot veel van de variant prioritering tools die grote sequentie gegevensinvoer vereisen in de vorm van VCF of BAM bestanden en installaties van vaak eigen/commerciële software, MARRVEL werkt op elke web-browser. Het kan worden gebruikt zonder kosten en compatibel met draagbare apparaten (bijvoorbeeld smartphones, tablets) zolang er een is verbonden met het internet. We kozen dit formaat omdat veel clinici en onderzoekers meestal een of enkele genen en varianten tegelijk moeten doorzoeken. Merk op dat we de batch-download en API (Application Programming Interface) functies voor MARRVEL ontwikkelen om uiteindelijk gebruikers in staat te stellen honderden genen en varianten tegelijk te cureren via aangepaste query hulpmiddelen indien nodig.

Vanwege het brede scala aan toepassingen, zullen we in dit protocol een breed opgezette aanpak beschrijven voor het navigeren door verschillende datasets die MARRVEL weergeeft. Meer gerichte voorbeelden die zijn afgestemd op specifieke gebruikersbehoeften worden beschreven in de sectie representatieve resultaten. Het is belangrijk op te merken dat de output van MARRVEL nog steeds een bepaald niveau van achtergrondkennis vereist in menselijke genetica of model organismen om waardevolle informatie te extraheren. We verwijzen de lezers naar de tabel met een lijst met primaire documenten die de functie beschrijven van elk van de oorspronkelijke databases die zijn samengesteld door MARRVEL (tabel 1). Het volgende protocol is onderverdeeld in drie secties: (1) hoe om te beginnen met een zoekopdracht, (2) hoe te interpreteren MARRVEL Human Genetics outputs, en (3) hoe gebruik te maken van modelorganisme gegevens in MARRVEL. In de sectie representatieve resultaten worden meer gerichte en specifieke benaderingen beschreven. MARRVEL wordt actief bijgewerkt, dus Raadpleeg de pagina met veelgestelde vragen van de huidige website voor meer informatie over gegevensbronnen. We raden de gebruikers van MARRVEL ten zeerste aan zich aan te melden om updatemeldingen te ontvangen via het e-mail formulier voor indiening onderaan op de homepage van MARRVEL.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

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

1. een zoekopdracht starten

  1. Ga voor het menselijk gen en de op varianten gebaseerde zoekopdracht naar stap 1.1.1.-1.1.2. Voor op menselijke genen gebaseerde zoekopdracht (geen variant input), ga naar stap 1,2. Voor op genen gebaseerde zoekfunctie op basis van model organismen, zie stap 1.3.1.-1.3.2.
    1. Ga naar de homepage van MARRVEL4 op http://marrvel.org/. Begin met het invoeren van een menselijk gen symbool. Zorg ervoor dat de kandidaatgennamen onder het invoervak worden weergegeven met elk teken item. Als de zoekopdracht negatief terugkomt, zorg er dan voor dat het gebruikte gensymbool up-to-date is met behulp van het HUGO Gene nomenclatuurcomité website5 (hgnc; https://www.genenames.org/).
    2. Voer een menselijke variant in. De zoekbalk is compatibel met twee soorten variant nomenclatuur: genoom locatie vergelijkbaar met hoe varianten worden weergegeven op ExAC en GnomAD6 en op transcript gebaseerde nomenclatuur volgens de richtlijnen van de HGVS. Voorbeelden van dergelijke notaties worden weergegeven in grijze tekst in het zoekvak. Gebruik voor de genomische locatie nomenclatuur de coördinaten volgens hg19/GRCh37. Ga verder naar stap 2.
      Opmerking: als een zoekopdracht een fout oplevert, zijn de meest voorkomende problemen ofwel het gensymbool is niet up-to-date of de variant nomenclatuur is onjuist. In die gevallen zijn de websites HGNC (https://www.genenames.org/), Mutalyzer7 (https://www.mutalyzer.nl/) en transvar8 (https://Bioinformatics.mdanderson.org/transvar/) grote bronnen om de fout te corrigeren. HGNC biedt officiële gensymbolen en hun aliassen voor alle menselijke genen.
    3. Als er nog steeds foutmeldingen worden gegeven nadat de gennaam is bijgewerkt, gebruikt u Mutalyzer en TransVar om de variant nomenclatuur te controleren en om te zetten.
    4. In sommige situaties, zoals een zeer recente gensymbool verandering in HGNC, probeer dan een synoniem voor het gen te gebruiken en neem contact op met het team van MARRVEL met behulp van het tabblad "feedback" om de brongegevens bij te werken, omdat MARRVEL mogelijk niet de juiste informatie levert vanwege een vertraging in gegevens Datum.
  2. Voer een menselijk gen-symbool in en laat de zoekbalk van de menselijke variant leeg. Als er een fout is opgetreden, ga dan naar HGNC (https://www.genenames.org/) om te controleren op het officiële gensymbool of probeer een ouder gensymbool.
    1. Klik op het tabblad model organismen zoeken op de bovenste banner (afbeelding 1) of ga naar http://marrvel.org/model. Selecteer het modelorganisme van keuze en voer het gensymbool van het modelorganisme in. Klik op het gensymbool als de naam automatisch is ingevuld en klik vervolgens op zoeken. Als het zoekresultaat negatief is, controleer dan het officiële gensymbool dat wordt gebruikt in databases van model organismen (tabel 1).
    2. Als het zoekresultaat nog steeds negatief is, toegang DIOPT (DRSC Integrative Ortholog Voorspellings instrument, https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl) en HCOP (https://www.genenames.org/tools/hcop/) om te beoordelen of er geen goede voorspelde orthologs voor het gen van belang. DIOPT is een ortholog voorspelling zoekmachine uitgevoerd door de DRSC (Drosophila RNAi screening Center) en hcop is een soortgelijke Suite ontwikkeld door HGNC.
      Opmerking: extra zoekopdrachten met BLAST (https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi) kunnen gebruikers in staat stellen orthologs te vinden die kunnen worden gemist door Voorspellings algoritmen die worden gebruikt in DIOPT en HCOP.
    3. Klik op de Marrvel aan de onderkant voor de voorspelde menselijke ortholog van keuze. Controleer de diopt Score9 en Beste Score van menselijk gen naar modelorganisme? voor de selectie van het menselijk gen. Ga verder met stap 2.
      Opmerking: diopt Score9 (https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl) is een waarde van het aantal ortholog Voorspellings algoritmen dat een paar genen in twee organismen voorspelt als orthologous voor elkaar. Voor meer informatie over deze waarden en de specifieke algoritmen die worden gebruikt om deze score te berekenen, raadpleegt u hu et al9. Wanneer Beste Score van menselijk gen naar modelorganisme? is Ja, het geeft aan dat het menselijk gen is waarschijnlijker een echte menselijke orthologs van het gen van belang, maar er kunnen uitzonderingen zijn, vooral wanneer meerdere menselijke genen orthologous zijn om genen van meerdere model organismen als gevolg van genduplicatie gebeurtenissen tijdens de evolutie. Als het gen van belang een lid is van een complexe genen familie die een afwijkende evolutie heeft ondergaan bij meerdere soorten, moeten gebruikers een publicatie identificeren die een uitgebreide fylogenetische analyse van de genen familie heeft uitgevoerd om de meest waarschijnlijk ortholog kandidaat-gen.

2. Hoe te interpreteren MARRVEL Human Genetics outputs voor een gen en variant zoeken

Opmerking: op de resultatenpagina zijn er zeven Human databases die worden weergegeven (tabel 1, Figuur 1). Voor elke uitvoerbox is er een externe link-knop (klein vakje met een diagonale pijl) in de rechterbovenhoek die naar de oorspronkelijke database wordt gekoppeld voor meer informatie.

  1. Klik op OMIM (online Mendelian overname in Man, https://www.OMIM.org/)10, de eerste database die wordt weergegeven.
    Opmerking: OMIM is een handmatig samengestelde database die informatie over genetische ziekten en eigenschappen in de mens verzamelt en samenvat.
    1. Gebruik het vak Beschrijving menselijk gen van OMIM voor een korte samenvatting van wat bekend is over het gen-en genproduct.
    2. Gebruik het vak gen-fenotype-relaties om te bepalen of dit gen een bekend ziekteverwekkende gen is of niet. Deze box biedt handmatig samengestelde bekende ziekte-of fenotype associaties met het gen van belang.
    3. Gebruik de gerapporteerde allelen van OMIM box om een lijst van pathogene varianten samengesteld door OMIM te krijgen.
      Opmerking: aangezien handmatige curatie van een publicatie met betrekking tot een nieuwe ziekte genontdekking noodzakelijk is voor het verschijnen van een gen-ziekte-associatie in OMIM, kan enige vertraging en/of gemiste publicaties leiden tot misvatting. Het wordt aanbevolen dat gebruikers PubMed (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/)-zoekopdrachten uitvoeren om ook in recente literatuur te kijken (zie 4.1.2.). Raadpleeg voor meer informatie, samengesteld in OMIM, Amberger10,11.
  2. KlikExAC(Exome Aggregation consortium, http://exac.broadinstitute.org/)6en gnomAD(genome Aggregation database, http://gnomad.broadinstitute.org/), grote populatie Genomics-databases op basis van WES en WGS van mensen die zijn geselecteerd om ernstige pediatrische ziekten uit te sluiten.
    Opmerking: ExAC bevat ~ 60.000 WES, terwijl gnomAD ~ 120.000 WES en ~ 15.000 WGS bevat. Zowel ExAC als gnomAD kunnen worden gebruikt als een controlepopulatie database, vooral voor ernstige pediatrische aandoeningen, maar de interpretatie ervan vereist enige mate van voorzichtigheid. In het algemeen kan gnomAD worden beschouwd als een bijgewerkte en uitgebreide versie van ExAC, omdat de meeste cohorten die zijn opgenomen in ExAC ook zijn opgenomen in gnomAD. Echter, aangezien er enkele uitzonderingen (Zie cohort informatie in http://exac.broadinstitute.org/about en http://gnomad.broadinstitute.org/about, respectievelijk), MARRVEL geeft gegevens uit beide bronnen.
    1. Gebruik het kader voor de controlepopulatie genen om statistieken op genniveau te verkrijgen, zoals de waarschijnlijkheid van het vinden van het verlies van functie (lof) allelen in de algemene populatie. Dit heet de pLI (waarschijnlijkheid van LOF intolerantie) Score in ExAC en kan worden gebruikt om af te leiden hoe waarschijnlijk een enkele kopie van een LOF allel voor een specifiek gen een dominante ziekte kan veroorzaken door middel van haplo-ontoereikende mechanismen.
      Opmerking: Kijkend naar de pLI Score van een gen heeft waarde, vooral bij het omgaan met dominante aandoeningen die aanwezig zijn als ernstige pediatrische ziekten geassocieerd met de Novo varianten. Als een gen een pLI Score van 0,00 heeft, betekent dit dat het zeer tolerant is voor LOF varianten, waardoor het gen onwaarschijnlijk ziekte veroorzaakt via een dominant haploinsufficiëntie mechanisme. Dit betekent echter niet noodzakelijkerwijs dat andere dominante winst van functie (GOF) of dominante negatieve gemedieerde mechanismen ziekte kunnen veroorzaken. Bovendien kunnen genen die de recessieve ziekten veroorzaken lage pLI-scores hebben, omdat carrières naar verwachting in de algemene populatie worden aangetroffen. Aan de andere kant, als een gen een pLI-Score van 1,00 heeft, is het mogelijk dat het verlies van één exemplaar van dit gen schadelijk is voor de menselijke gezondheid. Aanvullende zoekopdrachten in websites zoals DOMINO (https://wwwfbm.unil.ch/domino/) kunnen ook in combinatie worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te beoordelen van een variant in een specifiek gen die een dominante aandoening veroorzaakt.
    2. Gebruik de volgende twee vakjes om de allel-frequenties van de variant van de interesse in ExAC en gnomAD te verkrijgen, respectievelijk om te helpen interpreteren of de variant pathogeen kan zijn, afhankelijk van of de patiënt de dominante of recessieve ziekte heeft. Dit vak wordt alleen weergegeven wanneer de gebruiker variant gegevens invoert bij het starten van de zoekopdracht.
      Opmerking: als men een recessieve ziekte scenario en de pLI-Score van het gen van de interesse laag heeft, moet men letten op de allel-frequentie die hier wordt vermeld. Sommige genetici kunnen een cut-off punt van 0,005 tot 0,0001 instellen als de maximale allel-frequentie voor pathogene varianten die een ernstige recessief erfelijke aandoening2kunnen veroorzaken. Aan de andere kant, als men een dominante ziekte scenario veronderstelde, het is minder waarschijnlijk te vinden van de identieke of vergelijkbare variant in een controlepopulatie. Nogmaals, dit vereist voorzichtigheid omdat individuen met Late-onset stoornissen, ziekten met milde presentatie, psychiatrische stoornissen of ziekten niet gescreend door de ExAC/gnomAD onderzoekers kunnen nog steeds opgenomen en de variant kan nog steeds een dominante pathogene Variant. Ook zijn er enkele gevallen van varianten gekoppeld aan pediatrische voorwaarden gevonden in een paar individuen in deze databases12,13,14, mogelijk als gevolg van onvolledige penetrantie of somatische mosaicism13 , 15 , 16. Bovendien, hoewel exac en gnomAD varianten zullen vertonen die in een homozygoot toestand zijn aangetroffen, zal het niet aangeven of een van de varianten in een samengestelde heterozygoot staat wordt aangetroffen. Ten slotte zijn sommige varianten in deze databases gelabeld als een laag vertrouwen als gevolg van technische uitdagingen in sequencing (bijvoorbeeld lage sequentiedekking, repetitieve sequentie). Om meer zorgvuldig in deze gegevenssets te kijken, wordt gebruikers aanbevolen om de externe link -knop te gebruiken om de originele exac-en gnomAD-websites te bezoeken om aanvullende informatie te krijgen.
  3. Klik op geno2MP (genotype to Mendelian phenotype browser, http://geno2mp.gs.Washington.edu/Geno2MP/), een verzameling van Wes-gebaseerde gegevens van de University of Washington Center for Mendelian Genetics. Het bevat ongeveer 9.600 exomes (vanaf 1/18/2019) van getroffen individuen en onaangetaste verwanten met een aantal fenotypische beschrijvingen (Figuur 1).
    1. Gebruik het vak ziekte populatie om de allel frequentie van de variant van de interesse in deze cohort te verkrijgen.
    2. Gebruik het vak gen-fenotype-relaties om HPO (Human fenotype Ontology)17 voorwaarden te verkrijgen voor de individuen met de variant van de interesse. Dit is een van de vele manieren om te zoeken naar patiënten die dezelfde ziekte kunnen hebben.
      Opmerking: als een gen van belang wordt vermoed geassocieerd te zijn met de ziekte van een patiënt en er zijn overeenkomsten gevonden in geno2MP, kan extra belangrijke informatie aanwezig zijn in de gegevensbron die verder gaat dan wat wordt weergegeven.
      1. Klik op de knop externe koppeling naar de genspecifieke pagina op geno2MP, filter op mutaties die vergelijkbaar zijn met die van de patiënt (bijvoorbeeld missense, lof) en Bekijk de lijsten met varianten zorgvuldig. Neem nota van de varianten met hoge CADD18 scores en klik in de HPO-profielen. Bijvoorbeeld, CADD scores hoger dan 20 zijn binnen de top 1% van alle varianten voorspeld worden schadelijke, CADD scores die hoger zijn dan 10 binnen de Top 10%. HPO-voorwaarden bieden een gestandaardiseerde beschrijving van menselijke fenotypes. Zorg er hier voor dat u controleert of de variant is geïdentificeerd in een getroffen persoon of in een familielid.
      2. Als er varianten worden gevonden bij patiënten die worden getroffen in hetzelfde orgaansysteem als de patiënt, overweeg dan om het e-mail formulier te gebruiken om contact op te nemen met de arts die deze gevallen heeft ingediend bij geno2MP met behulp van de functie op de website van geno2MP.
        Opmerking: niet alle artsen reageren op dergelijke vragen, dus men moet andere wegen van patiënt matchmaking verkennen. Andere manieren om een cohort van patiënten die worden beïnvloed door dezelfde ziekten te verzamelen is het gebruik van tools zoals genematcher19 (https://www.genematcher.org/) en andere databases die deel uitmaken van de matchmaker Exchange19,20 ( https://www.matchmakerexchange.org/). Zie het begeleidende JoVE-artikel voor meer informatie over matchmaking21.
  4. Gebruik de Clinvar (https://www.ncbi.nlm.NIH.gov/clinvar/)22 database, ondersteund door de National Institutes of Health (NIH), waar onderzoekers en clinici varianten indienen met of zonder bepaling van pathogeniteit, voor het controleren enkelvoudige nucleotide-varianten (SNV), kleine indels en grotere kopie nummer variaties (CNV).
    1. Gebruik de bovenste rij om een overzicht te bekijken van het nummer van elk type varianten dat is gerapporteerd in ClinVar (Figuur 1).
    2. Controleer de lijst met varianten hieronder in het vak gerapporteerde allelen van ClinVar.
      Opmerking: als een variant is opgenomen in de eerste zoekopdracht, zijn de gemarkeerde varianten in teal alle varianten die de genomische locatie van de variant van belang omvatten [waaronder grote Cnv's, die vaak worden aangeduid als; genomische coördinaat... X1 (verwijdering) en... x3 (duplicatie)].
  5. Gebruik DGV23 (database van genomische varianten, http://DGV.tcag.ca/DGV/app/Home) en Decipher24 (database van genomische variatie en fenotype bij mensen met ENSEMBL middelen, https://Decipher.Sanger.ac.uk/), beide collecties van CNVs. DGV is de grootste Public-Access collectie van structurele varianten van meer dan 54.000 individuen. Deze database bevat voorbeelden van naar verluidt gezonde individuen, op het moment van de vaststelling, van maximaal 72 verschillende studies. Op dezelfde manier bevat de gegevens die worden weergegeven van DECIPHER gemeenschappelijke varianten van de controlepopulatie.
    Opmerking: aangezien MARRVEL niet gemachtigd is om patiënt afgeleide gegevens van DECIPHIER weer te geven, worden gebruikers aangemoedigd om de DECIPHER-website rechtstreeks te bezoeken om toegang te krijgen tot potentieel pathogene CNV-informatie.
    1. Klik op het vak nummer variatie in controlepopulatie (DGV-database) om varianten te verkrijgen die het gen van belang bevatten. Informatie zoals de grootte, het subtype en de verwijzing naar de variatie in het Kopieer nummer u vinden in hetzelfde vak.
    2. Klik op de algemene exemplaar aantal varianten (DECIPHER database) om varianten te verkrijgen die de genomische locatie van de variant van de rente bevatten. Deze informatie kan helpen om te bepalen of het gen wordt gedupliceerd of verwijderd in het besturingselement individuen.
      Opmerking: als het gen van belang wordt verwijderd in veel individuen in de controlepopulatie, betekent dit dat dit gen waarschijnlijk zeer tolerant is voor LOF varianten. Zoals lage pLI scores suggereert dit dat een enkele kopie verlies van dit gen minder waarschijnlijk een ernstige ziekte veroorzaakt via een haploinsufficiëntie mechanisme. Dit betekent echter niet noodzakelijkerwijs een andere dominante versterking van de functie of dominante negatieve mechanismen (bv. antimorfe, hypermorfe en neomorfe allelen) veroorzaakt door specifieke missense en afkapping allelen.  Mogelijke beperkingen van deze gegevens omvatten variatie in de bron en de methode van de verkregen gegevens, gebrek aan informatie over onvolledige penetrantie van pathogene cnv's, en of individuen bepaalde ziekten na het verzamelen van gegevens ontwikkeld.

3. Hoe gebruikt u modelorganisme gegevens in MARRVEL?

  1. Gebruik de genfunctie tabel om de volgende informatie te verkrijgen voor acht model organismen, waaronder mens (mens, rat, muis, zebravis, Drosophila, C elegans, ontluikende gist en splijtings gist):
    1. Gennaam: aangezien elke gennaam hyperlinks is naar genpagina's op respectievelijke modelorganisme databases, klik op deze koppelingen om meer te weten te komen over de fenotypische informatie en middelen die beschikbaar zijn voor elk modelorganisme. Bijvoorbeeld op Flybase25 (http://flybase.org/), zal er een lijst zijn van alle allelen die zijn gegenereerd, hun respectieve fenotypes en de beschikbaarheid van elk allel uit openbare voorraad centra.
    2. PubMed -link: Klik op de PubMed-link om naar een lijst met publicaties te gaan die betrekking heeft op het gen van belang in elk organisme. Zonder deze links te gebruiken, kan het zoeken naar het menselijk gen direct in PubMed leiden tot ontbrekende publicaties die een oude gen alias gebruikten om naar het menselijk gen te verwijzen. Evenzo kunnen gennamen van model organismen historisch zijn fluctueerd.
    3. Diopt 9 Score: vink deze kolom aan voor een Score van hoeveel ortholog Voorspellings algoritmen voorspellen dat het gen waarschijnlijk een ortholog is van het menselijk gen dat van belang is. Men kan een DIOPT Score van 3 of hoger gebruiken als een redelijke cut-off om solide ortholog kandidaten te identificeren. Er zijn echter gevallen waarin echte orthologs alleen een DIOPT Score van 1 hebben vanwege een beperkte homologie. Aan de bovenkant van de gene functie tabel, un-check de "Toon alleen beste DIOPT Score gen" vak om alle kandidaten die meestal homologe genen die niet noodzakelijkerwijs orthologs bevatten weer te geven.
    4. Uitdrukking: vink deze kolom aan voor de lijst van weefsels waar het gen of het eiwit van belangstelling is gemeld dat het wordt uitgedrukt in databanken van mens of modelorganisme. Gegevens over menselijke genen en eiwit expressie zijn afkomstig van respectievelijk Gtex26 (https://gtexportal.org/) en human Protein Atlas27 (https://www.proteinatlas.org/). Sommige hebben een knop met pop-up links, zoals voor mensen en voor vliegen die het expressie patroon met behulp van een heatmap weergeven, terwijl anderen zijn hyperlink naar respectieve modelorganisme databases pagina's.
    5. Gen ontologie 28 (Go) voorwaarden: filteren op experimentele bewijs codes en verkrijgen van de respectievelijke databases van het menselijk of modelorganisme. Ga voorwaarden op basis van "computationele analyse bewijs codes" en "elektronische aantekening bewijs codes" (voorspellingen) worden niet weergegeven. Bezoek elke website van het modelorganisme om deze informatie zo nodig te verzamelen.
    6. Andere links zoals Monarch Initiative29 (https://monarchinitiative.org/) en impc30 (http://www.mousephenotype.org/): gebruik de Monarch Initiative hyperlink om naar de fenogrid-pagina te navigeren voor het specifieke menselijk gen, een grafiek die een snelle vergelijking biedt tussen de fenotypes geassocieerd met het gen dat van belang is voor bekende menselijke ziekten en mutanten van model organismen die fenotypische overlappingen hebben. Als een muis-gen een knock-outmuis heeft die is gemaakt of gepland door het internationale muis Fenotyping Consortium (IMPC), wordt de "IMPC" links naar de pagina die het fenotype van de knock-outmuis en de beschikbaarheid van de openbare voorraad centra weergeeft.
  2. Human Eiwit domeinen: Gebruik het menselijk gen eiwit domeinen box om voorspelde eiwit domeinen van het menselijk gen te verkrijgen. De gegevens zijn afgeleid van diopt, die gebruik maakt van pfam (https://pfam.xfam.org/) en CCD (geconcongeerde domeinen database, https://www.ncbi.nlm.NIH.gov/structure/cdd/cdd.shtml). Een enkel residu heeft misschien meer dan eens aantekeningen gemaakt vanwege een overlapping in domeinen die in de twee bronnen zijn geannoleerd.
  3. Gebruik de Meervoudige eiwit uitlijnings doos om het aminozuur meerdere uitlijning gegenereerd door diopt9 die omvat menselijke (HS), rat (RN), muis (mm), zebravis (Dr), fruitvlieg (DM), worm (CE), en gist (SC en SP) te verkrijgen. Om het aminozuur van belang te markeren, scroll naar beneden naar de onderkant van het vak en voer de aminozuur nummers hieronder en de aminozuren van belang zal worden gemarkeerd in Teal. De uitlijning wordt geleverd door DIOPT en maakt gebruik van MAFFT aligner (meervoudige uitlijning programma voor aminozuur of nucleotide sequenties, https://mafft.cbrc.jp/alignment/software/31).
    Opmerking: als het aminozuur dat is gemarkeerd op basis van het getal is niet de verwachte, het kan worden veroorzaakt door verschillende splicing isovormen gebruikt voor de uitlijning. In principe gebruikt diopt de langste isovorm om in dit vak weer te geven. Ook voor segmenten van genen die niet goed bewaard zijn, is het mogelijk dat de uitlijning van meerdere soorten sequenties met behulp van standaardparameters niet optimaal is. We raden u aan andere websites en software zoals Clustal Omega en ClustalW/X (http://www.clustal.org/)32 te gebruiken om de uitlijnings parameters en matrices dienovereenkomstig te optimaliseren.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

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

Wetenschappers van menselijke genetici en model organismen gebruiken elk MARRVEL op verschillende manieren, elk met verschillende gewenste uitkomsten. Hieronder staan drie vignetten van mogelijke toepassingen voor MARRVEL.

Evaluatie van de pathogeniteit van een variant van een dominante ziekte
De meeste gebruikers die MARRVEL bezoeken, gebruiken deze website om de kans te analyseren dat een zeldzame menselijke variant een bepaalde ziekte kan veroorzaken. Bijvoorbeeld, een m...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

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

Kritieke stappen in dit protocol zijn de initiële invoer (stappen 1.1-1.3) en de daaropvolgende interpretatie van de uitvoer. De meest voorkomende reden waarom zoekresultaten negatief zijn, is vanwege de vele manieren waarop een gen en/of variant kan worden beschreven. Hoewel MARRVEL op een geplande basis wordt bijgewerkt, kunnen deze updates ertoe leiden dat de verbinding tussen de verschillende databases die MARRVEL koppelt, wordt verbroken. De eerste stap in het oplossen van problemen is dus steevast te controleren of...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

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

De auteurs hebben niets te onthullen.

Dankbetuigingen

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

Wij danken drs. Rami al-Ouran, Seon-Young Kim, Yanhui (Claire) hu, Ying-Wooi WAN, Naveen Manoharan, Sasidhar Pasupuleti, Aram Comjean, Dongxue Mao, Michael Wangler, Hsiao-Tuan Chao, Stephanie Mohr, en Norbert Perrimon voor hun steun in de ontwikkeling en onderhoud van MARRVEL. We zijn Samantha L. deal en J. Michael harnish dankbaar voor hun inbreng in dit manuscript.

De initiële ontwikkeling van MARRVEL werd deels gesteund door de niet-gediagnosticeerde ziekten netwerk model organismen screening Center via de NIH Commonfund (U54NS093793) en via de NIH Office of Research Infrastructure programma's (ORIP) (R24OD022005). JW wordt ondersteund door het NIH Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health & Human Development (F30HD094503) en het Robert and Janice McNair Foundation McNair MD/PhD student Scholar Program bij BCM. HJB wordt verder ondersteund door het NIH National Institute of General Medical Sciences (R01GM067858) en is onderzoeker van het Howard Hughes Medical Institute. ZL wordt ondersteund door het NIH National Institute of General Medical Science (R01GM120033), National Institute of Aging (R01AG057339) en de Huffington Foundation. SY kreeg extra steun van het NIH Nationaal Instituut voor doofheid en andere communicatiestoornissen (R01DC014932), de Simons Foundation (SFARI Award: 368479), de Alzheimer's Association (nieuwe onderzoeker Research Grant: 15-364099), naman familie Fonds voor fundamenteel onderzoek en Caroline Wiess Law Fund voor onderzoek in moleculaire geneeskunde.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
Human GeneticsClinVarPMID: 29165669https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/
Human GeneticsDECIPHERPMID: 19344873 https://decipher.sanger.ac.uk/
Human GeneticsDGVPMID: 24174537http://dgv.tcag.ca/dgv/app/home
Orthology PredictionDIOPTPMID: 21880147 https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl
Human Gene/Transcript NomenclatureEnsemblPMID: 29155950 https://useast.ensembl.org/
Human GeneticsExAC PMID: 27535533http://exac.broadinstitute.org/
Primary Model Organism DatabasesFlyBase (Drosophila)PMID:26467478http://flybase.org
Model Organism Database Integration ToolsGene2FunctionPMID: 28663344http://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/
Human Gene/Protein ExpressionGTExPMID: 29019975, 23715323 https://gtexportal.org/home/
Human Gene NomenclatureHGNCPMID: 27799471 https://www.genenames.org/
Primary Model Organism DatabasesIMPC (mouse)PMID: 27626380http://www.mousephenotype.org/
Primary Model Organism DatabasesMGI (mouse)PMID:25348401http://www.informatics.jax.org/
Model Organism Database Integration ToolsMonarch InitiativePMID: 27899636https://monarchinitiative.org/
Human Variant NomenclatureMutalyzerPMID: 18000842 https://mutalyzer.nl/
Human GeneticsOMIMPMID: 28654725https://omim.org/
Primary Model Organism DatabasesPomBase (fission yeast)PMID:22039153https://www.pombase.org/
LiteraturePubMedN/Ahttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
Primary Model Organism DatabasesRGD (rat)PMID:25355511https://rgd.mcw.edu/
Primary Model Organism DatabasesSGD (budding yeast)PMID: 22110037https://www.yeastgenome.org/
Human Gene/Protein ExpressionThe Human Protein AtlasPMID: 21752111https://www.proteinatlas.org/
Primary Model Organism DatabasesWormBase (C. elegans)PMID:26578572http://wormbase.org
Primary Model Organism DatabasesZFIN (zebrafish)PMID:26097180https://zfin.org/

Referenties

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

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Toestemming aanvragen om de tekst of afbeeldingen van dit JoVE-artikel te hergebruiken

Toestemming aanvragen

Trefwoorden

Analyse van zeldzame variantenzoeken naar genvariantenortholoogvoorspellingproteinedomeinannotatiemeervoudige eiwituitlijningGene Ontology termenziekte diagnostiek

Gerelateerde artikelen