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。
