Name: determining the likelihood of variant pathogenicity using amino acid-level signal-to-noise analysis of genetic variation
Uploaded: 2019-01-16T14:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Determining the Likelihood of Variant Pathogenicity Using Amino Acid-level Signal-to-Noise Analysis of Genetic Variation at JoVE.com

APL wordt ondersteund door de nationale instituten van gezondheid K08-HL136839.

1. Identificeer de Gene en specifieke Splice isovorm van belang
Opmerking: Hier, wij tonen het gebruik van Ensembl15 te identificeren van de volgorde van de consensus voor het gen van belang die gekoppeld aan de pathogenese van de ziekte van belang is (d.w.z. KCNQ1 mutaties zijn geassocieerd met LQTS). Alternatieven voor Ensembl omvatten RefSeq via het nationaal centrum voor biotechnologische informatie (NCBI)16 en de University of Califor...

<ol>
	<li>Yang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clinical+whole-exome+sequencing+for+the+diagnosis+of+mendelian+disorders.">Clinical whole-exome sequencing for the diagnosis of mendelian disorders.</a> New England Journal of Medicine. 369 (16), 1502-1511 (2013).</li><li>Meng, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Use+of+Exome+Sequencing+for+Infants+in+Intensive+Care+Units:+Ascertainment+of+Severe+Single-Gene+Disorders+and+Effect+on+Medical+Management.">Use of Exome Sequencing for Infants in Intensive Care Units: Ascertainment of Severe Single-Gene Disorders and Effect on Medical Management.</a> Journal of the American Medical Association Pediatrics. 171 (12), 173438 (2017).</li><li>Kalia, S. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Recommendations+for+reporting+of+secondary+findings+in+clinical+exome+and+genome+sequencing,+2016+update+(ACMG+SF+v2.0):+a+policy+statement+of+the+American+College+of+Medical+Genetics+and+Genomics.">Recommendations for reporting of secondary findings in clinical exome and genome sequencing, 2016 update (ACMG SF v2.0): a policy statement of the American College of Medical Genetics and Genomics.</a> Genetics in Medicine. 19 (2), 249-255 (2017).</li><li>Landstrom, A. P., Ackerman, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Achilles'+heel+of+cardiovascular+genetic+testing:+distinguishing+pathogenic+mutations+from+background+genetic+noise.">The Achilles' heel of cardiovascular genetic testing: distinguishing pathogenic mutations from background genetic noise.</a> Clinical Pharmacology and Therapeutics. 90 (4), 496-499 (2011).</li><li>Landstrom, A. P., Tester, D. J., Ackerman, M. J., Lawless, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Role+of+genetic+testing+for+sudden+death+predisposing+heart+conditions+in+athletes.">Role of genetic testing for sudden death predisposing heart conditions in athletes.</a> Sports Cardiology Essentials. , (2011).</li><li>Wang, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Positional+cloning+of+a+novel+potassium+channel+gene:+KVLQT1+mutations+cause+cardiac+arrhythmias.">Positional cloning of a novel potassium channel gene: KVLQT1 mutations cause cardiac arrhythmias.</a> Nature Genetics. 12 (1), 17-23 (1996).</li><li>Kapa, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetic+testing+for+long-QT+syndrome:+distinguishing+pathogenic+mutations+from+benign+variants.">Genetic testing for long-QT syndrome: distinguishing pathogenic mutations from benign variants.</a> Circulation. 120 (18), 1752-1760 (2009).</li><li>Ackerman, M. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ethnic+differences+in+cardiac+potassium+channel+variants:+implications+for+genetic+susceptibility+to+sudden+cardiac+death+and+genetic+testing+for+congenital+long+QT+syndrome.">Ethnic differences in cardiac potassium channel variants: implications for genetic susceptibility to sudden cardiac death and genetic testing for congenital long QT syndrome.</a> Mayo Clinic Proceedings. 78 (12), 1479-1487 (2003).</li><li>Kumar, P., Henikoff, S., Ng, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+the+effects+of+coding+non-synonymous+variants+on+protein+function+using+the+SIFT+algorithm.">Predicting the effects of coding non-synonymous variants on protein function using the SIFT algorithm.</a> Nature Protocols. 4 (7), 1073-1081 (2009).</li><li>Adzhubei, I., Jordan, D. M., Sunyaev, S. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+functional+effect+of+human+missense+mutations+using+PolyPhen-2.">Predicting functional effect of human missense mutations using PolyPhen-2.</a> Current Protocols in Human Genetics. , (2013).</li><li>Flanagan, S. E., Patch, A. M., Ellard, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+SIFT+and+PolyPhen+to+predict+loss-of-function+and+gain-of-function+mutations.">Using SIFT and PolyPhen to predict loss-of-function and gain-of-function mutations.</a> Genetic Testing and Molecular Biomarkers. 14 (4), 533-537 (2010).</li><li>Ackerman, M. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=HRS/EHRA+expert+consensus+statement+on+the+state+of+genetic+testing+for+the+channelopathies+and+cardiomyopathies+this+document+was+developed+as+a+partnership+between+the+Heart+Rhythm+Society+(HRS)+and+the+European+Heart+Rhythm+Association+(EHRA).">HRS/EHRA expert consensus statement on the state of genetic testing for the channelopathies and cardiomyopathies this document was developed as a partnership between the Heart Rhythm Society (HRS) and the European Heart Rhythm Association (EHRA).</a> Heart Rhythm. 8 (8), 1308-1339 (2011).</li><li>Lek, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+protein-coding+genetic+variation+in+60,706+humans.">Analysis of protein-coding genetic variation in 60,706 humans.</a> Nature. 536 (7616), 285-291 (2016).</li><li>Landstrom, A. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Amino+acid-level+signal-to-noise+analysis+of+incidentally+identified+variants+in+genes+associated+with+long+QT+syndrome+during+pediatric+whole+exome+sequencing+reflects+background+genetic+noise.">Amino acid-level signal-to-noise analysis of incidentally identified variants in genes associated with long QT syndrome during pediatric whole exome sequencing reflects background genetic noise.</a> Heart Rhythm. 15 (7), 1042-1050 (2018).</li><li>Hubbard, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ensembl+2005.">Ensembl 2005.</a> Nucleic Acids Research. 33, 447-453 (2005).</li><li>O'Leary, N. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reference+sequence+(RefSeq)+database+at+NCBI:+current+status,+taxonomic+expansion,+and+functional+annotation.">Reference sequence (RefSeq) database at NCBI: current status, taxonomic expansion, and functional annotation.</a> Nucleic Acids Research. 44, 733-745 (2016).</li><li>Kent, W. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+human+genome+browser+at+UCSC.">The human genome browser at UCSC.</a> Genome Research. 12 (6), 996-1006 (2002).</li><li>The 100 Genome Projects Consortium. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+integrated+map+of+genetic+variation+from+1,092+human+genomes.">An integrated map of genetic variation from 1,092 human genomes.</a> Nature. 491 (7422), 56-65 (2012).</li><li>Fu, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+6,515+exomes+reveals+the+recent+origin+of+most+human+protein-coding+variants.">Analysis of 6,515 exomes reveals the recent origin of most human protein-coding variants.</a> Nature. 493 (7331), 216-220 (2013).</li><li>Mulder, N. J., Apweiler, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tools+and+resources+for+identifying+protein+families,+domains+and+motifs.">Tools and resources for identifying protein families, domains and motifs.</a> Genome Biology. 3 (1), (2002).</li><li>Cirino, A. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Comparison+of+Whole+Genome+Sequencing+to+Multigene+Panel+Testing+in+Hypertrophic+Cardiomyopathy+Patients.">A Comparison of Whole Genome Sequencing to Multigene Panel Testing in Hypertrophic Cardiomyopathy Patients.</a> Circulation Cardiovascular Genetics. 10 (5), (2017).</li><li>Landstrom, A. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interpreting+Incidentally+Identified+Variants+in+Genes+Associated+With+Catecholaminergic+Polymorphic+Ventricular+Tachycardia+in+a+Large+Cohort+of+Clinical+Whole-Exome+Genetic+Test+Referrals.">Interpreting Incidentally Identified Variants in Genes Associated With Catecholaminergic Polymorphic Ventricular Tachycardia in a Large Cohort of Clinical Whole-Exome Genetic Test Referrals.</a> Circulation Arrhythmia and Electrophysiology. 10 (4), (2017).</li><li>Whiffin, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+high-resolution+variant+frequencies+to+empower+clinical+genome+interpretation.">Using high-resolution variant frequencies to empower clinical genome interpretation.</a> Genetics in Medicine. 19 (10), 1151-1158 (2017).</li><li>Walsh, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reassessment+of+Mendelian+gene+pathogenicity+using+7,855+cardiomyopathy+cases+and+60,706+reference+samples.">Reassessment of Mendelian gene pathogenicity using 7,855 cardiomyopathy cases and 60,706 reference samples.</a> Genetics in Medicine. 19 (2), 192-203 (2017).</li><li>Buske, O. J., Manickaraj, A., Mital, S., Ray, P. N., Brudno, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+deleterious+synonymous+variants+in+human+genomes.">Identification of deleterious synonymous variants in human genomes.</a> Bioinformatics. 31 (5), 799 (2015).</li><li>Wen, P., Xiao, P., Xia, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=dbDSM:+a+manually+curated+database+for+deleterious+synonymous+mutations.">dbDSM: a manually curated database for deleterious synonymous mutations.</a> Bioinformatics. 32 (12), 1914-1916 (2016).</li><li>Bagnall, R. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Whole+Genome+Sequencing+Improves+Outcomes+of+Genetic+Testing+in+Patients+With+Hypertrophic+Cardiomyopathy.">Whole Genome Sequencing Improves Outcomes of Genetic Testing in Patients With Hypertrophic Cardiomyopathy.</a> Journal of the American College of Cardiology. 72 (4), 419-429 (2018).</li><li>Giudicessi, J. R., Roden, D. M., Wilde, A. A. M., Ackerman, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classification+and+Reporting+of+Potentially+Proarrhythmic+Common+Genetic+Variation+in+Long+QT+Syndrome+Genetic+Testing.">Classification and Reporting of Potentially Proarrhythmic Common Genetic Variation in Long QT Syndrome Genetic Testing.</a> Circulation. 137 (6), 619-630 (2018).</li><li>Sundaram, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+the+clinical+impact+of+human+mutation+with+deep+neural+networks.">Predicting the clinical impact of human mutation with deep neural networks.</a> Nature Genetics. 50, 1161-1170 (2018).</li><li>Krittanawong, C., Zhang, H., Wang, Z., Aydar, M., Kitai, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Artificial+Intelligence+in+Precision+Cardiovascular+Medicine.">Artificial Intelligence in Precision Cardiovascular Medicine.</a> Journal of the American College of Cardiology. 69 (21), 2657-2664 (2017).</li></ol>

High-throughput genetische tests beschikt over geavanceerde dramatisch in de toepassing en de beschikbaarheid in het afgelopen decennium. Echter in veel ziekten met gevestigde genetische onderbouwing, zoals hartziekten, uitgebreide testen in geslaagd om diagnostische opbrengst21. Verder is er grote onzekerheid over het diagnostische hulpprogramma van vele geïdentificeerde varianten. Dit is gedeeltelijk te wijten aan een groeiend aantal overigens geïdentificeerde zeldzame varianten op WES en WGS,...

De snelle verbetering van de genetische sequentie platformen heeft hervormd de toegankelijkheid en de rol van genetica in de geneeskunde. Zodra beperkt tot een enkel gen of een handvol genen, de afname van de kosten en verhoging van de snelheid van de volgende generatie genetische sequentie heeft geleid routine sequentiebepaling van het geheel van het genoom sequentie (hele exome sequencing, WES) de codering en de gehele genoom ( hele genoom sequencing, WGS) in de klinische setting. WES en WGS zijn gebruikt vaak in de omgeving van ernstig zieke pasgeborenen en kinderen met bezorgdheid voor genetische syndroom waar het is een bewezen diagnostisch instrument dat van klinische behandeling1,2 veranderen kan. Terwijl dit heeft geleid tot meer identificatie van waarschijnlijk pathogene mutaties genetische syndromen is gekoppeld, is het ook sterk toegenomen het aantal overigens gevonden genetische varianten, of onverwachte positieve resultaten, van onbekende diagnose betekenis (VUS). Terwijl sommige van deze varianten zijn buiten beschouwing gelaten en niet gemeld, varianten lokaliseren naar worden genen geassocieerd met potentieel dodelijk of zeer morbide aandoeningen vaak gerapporteerd. Huidige richtsnoeren aanbevelen rapportage van incidentele varianten gevonden in specifieke genen die van medisch nut aan de patiënt, met inbegrip van genen in verband met de ontwikkeling van plotselinge dood-predisponerende hartziekten zoals hartziekten kunnen zijn en channelopathies3. Hoewel deze aanbeveling was ontworpen om personen in gevaar van een ziekte SCD-predisponerende vangen, de gevoeligheid van variant detectie veel groter is dan specificiteit. Dit komt tot uiting in een groeiend aantal VUSs en overigens geïdentificeerd varianten met onduidelijk diagnostisch hulpprogramma die veel verder gaan dan de frequentie van de respectieve ziekten in een bepaalde bevolking4. Een dergelijke ziekte, lang QT syndroom (LQTS), is een canonieke cardiale channelopathy veroorzaakt door mutaties lokaliseren aan genen die cardiale ionenkanalen coderen, of kanaal interactie van eiwitten, resulterend in vertraagd cardiale repolarisatie5. Deze vertraagde repolarisatie, gezien door een verlengde QT-interval op rusten elektrocardiogram, resulteert in een elektrische aanleg voor potentieel dodelijke Ventriculaire ritmestoornissen zoals torsades de pointes kunnen teweegbrengen. Terwijl een aantal genen zijn gekoppeld aan de ontwikkeling van deze ziekte, mutaties in KCNQ1-ikKs kalium gecodeerd kanaal (KCNQ1, Kv7.1) is de oorzaak van LQTS type 1 en wordt gebruikt als een voorbeeld minder dan6. Ter illustratie van de complexiteit van variant interpretatie, is de aanwezigheid van zeldzame varianten in LQTS-geassocieerde genen, zogenaamde "achtergrond genetische variatie" eerder beschreven7,8.
Naast grote compendium-stijl databases van bekende pathogene varianten bestaan verschillende strategieën voor het voorspellen van dat de verschillende varianten van effect zal produceren. Sommige zijn gebaseerd op algoritmen, zoals SIFT en Polyphen 2, waarin grote aantallen roman niet-synoniem varianten om te voorspellen deleteriousness9,10kunt filteren. Ondanks breed gebruik van deze hulpprogramma's beperkt lage specificiteit hun toepasbaarheid als het gaat om "calling" klinische VUSs11. 'Signal-to-noise'-analyse is een hulpprogramma waarmee u de waarschijnlijkheid van een variant die wordt geassocieerd met de ziekte op basis van de frequentie van de bekende pathologische variatie op de betrokken loci genormaliseerd tegen zeldzame genetische variatie uit een populatie. Varianten aan genetische loci lokaliseren waar sprake is van een hoge prevalentie van de ziekte-geassocieerde mutaties ten opzichte van bevolking gebaseerde variatie, een hoge signaal-ruis, hebben meer kans op ziekte-geassocieerde zichzelf zijn. Verdere, zeldzame varianten vond overigens lokaliseren naar een gen met een hoge frequentie van de zeldzame bevolking varianten vergeleken met ziekte-geassocieerde frequentie, een lage signal-to-noise, wellicht minder waarschijnlijk worden ziekte-geassocieerde. Het diagnostische hulpprogramma van signal-to-noise analyse heeft geïllustreerd in de meest recente richtsnoeren voor genetische tests voor hartziekten en channelopathies; echter, het is alleen werkzaam zijn op het niveau van de hele gen of domeinspecifieke niveau12. Onlangs, gegeven toegenomen beschikbaarheid van zowel de pathologische varianten (ziekte databases, cohortstudies in de literatuur) en de bevolking gebaseerde controle varianten (Exome aggregatie Consortium, ExAC en de aggregatie genoomdatabase, GnomAD13), Dit is vereffend met de standpunten van de individuele aminozuur binnen de primaire volgorde van een eiwit. Analyse van de signal-to-noise aminozuur-niveau is nuttig bij het categoriseren van overigens geïdentificeerde varianten in genen LQTS als waarschijnlijk "achtergrond" genetische variatie zijn gekoppeld in plaats van het ziekte-geassocieerde gebleken. Onder de drie belangrijke genen geassocieerd met LQTS, met inbegrip van KCNQ1, ontbrak deze overigens geïdentificeerde varianten een significante signal-to-noise ratio's, wat suggereert dat de frequentie van deze varianten op individuele aminozuur posities zeldzame weerspiegelen variatie van de bevolking in plaats van ziekte-geassocieerde mutaties. Bovendien, wanneer eiwit-specifieke domeintopologie was bedekt tegen gebieden van hoge signal-to-noise, pathologische mutatie "hotspots" gelokaliseerd op belangrijke functionele domeinen van de proteïnen14. Deze methode houdt belofte in bepalen dat 1) de kans op een variant is ziekte - of bevolking-geassocieerde en 2) het identificeren van nieuwe kritieke functionele domeinen van een eiwit ziekten bij de mens is gekoppeld.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:1277px;" width="1277">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:461px;">1000 Genome Project</td>
			<td style="width:109px;">N/A</td>
			<td style="width:359px;">www.internationalgenome.org</td>
			<td style="width:348px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">ClinVar</td>
			<td>N/A</td>
			<td>www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Ensembl Genome Browser</td>
			<td>N/A</td>
			<td>uswest.ensembl.org/index.html</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:461px;">Excel</td>
			<td style="width:109px;">Microsoft</td>
			<td style="width:359px;">office.microsoft.com/excel/</td>
			<td>Used for all example formulas and functions</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Exome Aggregation Consortium&#160;</td>
			<td>N/A</td>
			<td>www.exac.broadinstitute.org</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Genome Aggregation Database&#160;</td>
			<td>N/A</td>
			<td>www.gnomad.broadinstitute.org</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">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 height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">National Center for Biotechnology Information Gene Database</td>
			<td>N/A</td>
			<td>www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">National Center for Biotechnology Information Protein Database</td>
			<td>N/A</td>
			<td>www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">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 height="34">
			<td height="34" style="height:34px;width:461px;">SnapGene</td>
			<td style="width:109px;">GSL Biotech LCC</td>
			<td style="width:359px;">www.snapgene.com</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">University of California, Santa Cruz Human Genome Browser</td>
			<td>N/A</td>
			<td>www.genome.ucsc.edu</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

determining the likelihood of variant pathogenicity using amino acid-level signal-to-noise analysis of genetic variation

Vooruitgang in de kosten en de snelheid van de volgende generatie genetische sequentie hebben gegenereerd een explosie van klinische hele exome en het hele genoom testen. Terwijl dit heeft geleid tot meer identificatie van waarschijnlijk pathogene mutaties genetische syndromen is gekoppeld, is het ook sterk toegenomen het aantal overigens gevonden genetische varianten van onbekende betekenis (VUS). Het bepalen van de klinische betekenis van deze varianten is een grote uitdaging voor zowel wetenschappers en clinici. Signal-to-noise analyses op het niveau van de reeks eiwit is een aanpak om te helpen bij het bepalen van de waarschijnlijkheid van pathogeniteit. Dit protocol beschrijft een methode voor de analyse van aminozuur-niveau signal-to-noise die variant frequentie op de positie van elk aminozuur van het eiwit met bekende eiwit topologie hefboomwerkingen te identificeren van de gebieden van de primaire reeks met verhoogde kans op pathologische variatie (ten opzichte van de bevolking "achtergrond" variatie). Deze methode kan het identificeren van aminozuur residu locatie "hotspots" van hoge pathologische signaal, dat kan worden gebruikt voor het verfijnen van de diagnostische gewicht van VUSs zoals die welke door de volgende generatie genetische tests.

Een representatief resultaat voor aminozuur-niveau signaal ruisanalyse voor KCNQ1 is afgebeeld in Figuur 6. In dit voorbeeld, zeldzame varianten geïdentificeerd in de GnomAD cohort (controle cohort), overigens geïdentificeerd WES varianten (experimentele cohort #1), en LQTS geval-geassocieerde varianten geacht waarschijnlijk ziekte-geassocieerde (experimentele cohort #2) worden afgebeeld. Verder, de analyse van de signal-to-noise vergelijken de WES en LQTS ...

Watch this Scientific Journal Video about Determining the Likelihood of Variant Pathogenicity Using Amino Acid-level Signal-to-Noise Analysis of Genetic Variation at JoVE.com

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

Aminozuur-niveau signal-to-noise analyse bepaalt de prevalentie van genetische variatie op de positie van een bepaald aminozuur genormaliseerd naar de genetische variatie van de achtergrond van een bepaalde populatie. Dit zorgt voor de identificatie van de variant "hotspots" binnen een eiwit-reeks (signaal) die stijgt tot boven de frequentie van de zeldzame varianten gevonden in een populatie (lawaai).

Bepaling van de waarschijnlijkheid van Variant pathogeniteit met behulp van aminozuur-niveau Signal-to-Noise analyse van genetische variatie

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

Aminozuur-niveau signaal-ruisanalyse, biedt een maat voor de kans dat een genetische variant wordt geassocieerd met een ziektetoestand, of maakt deel uit van natuurlijke genetische variatie binnen de bevolking. Deze techniek maakt gebruik van twee grote genetische hulpbronnen, ziekte geassocieerde mutaties, beschikbaar in de literatuur, of in het publieke domein met populatie gebaseerde exsome en genoom studies, die zeldzame genetische variantie te identificeren. Als u een specifiek gen en een specifieke interesse van isoform wilt identificeren, opent u de startpagina van Ensembl en selecteert u de soort in het vervolgkeuzemenu.Voer het acroniem in voor het gen van belang en klik op gaan. Selecteer de koppelingen die overeenkomen met het gen van belang en de transcriptieve rente en de id van belang in de tabel Transcript. Let op het transcript specifieke RNA transcript en eiwit product van RNA transcript identificatienummers in de referentie sequentie kolom van de transcript tabel voor toekomstige referentie.Selecteer de koppeling die is gekoppeld aan het eiwitproduct van RNA-transcript-ID-nummer om een nieuwe webpagina te openen in het National Center for Biotechnology Information, of NCBI Protein Database, en scroll naar beneden naar de sectie Origin om de primaire eiwitsequentie te verkrijgen voor de gentranscriptie van belang. Blader vervolgens naar de sectie Functies om een lijst met de eiwitkenmerken te verkrijgen. Als u een kleine allelfrequentie voor elke aminozuurpositie wilt berekenen met een controlevariant, opent u een spreadsheet met grafieken en maakt u een kolom met de posities van alle experimentele varianten.Verwijder de variantteksten om alleen de variantposities te verlaten en sorteer de varianten in oplopende waarde om te bepalen welke posities meer dan één bijbehorende variant hebben. Verkrijg de som van alle kleine allelfrequenties voor een bepaalde positie, door de kleine allelfrequentie te combineren voor elke variant die is gekoppeld aan een bepaalde positie, en bereken een kleine allelfrequentie voor elke aminozuurpositie met een experimentele variant. Maak vervolgens een kolom met aminozuurposities met experimentele varianten en bereken de kleine allelfrequentie van alle varianten die aan die positie zijn gekoppeld voor alle variantposities.Als u een voortschrijdend gemiddelde van de kleine allelfrequenties wilt maken voor zowel de experimentele als de controlevarianten, maakt u een kolom met alle aminozuurposities in het gen van belang en voegt u een kleine allelfrequentie van nul toe voor alle posities die geen varianten hebben voor zowel de controle als de experimentele gegevenssets. Als u een voortschrijdend gemiddelde wilt maken voor elke kolom voor experimentele en controleprevalentie, maakt u een kolom die een voortschrijdend gemiddelde van de kleine allelfrequentie voor zowel de besturings- als de experimentele gegevenssets weergeeft en plaatst u in de voortschrijdende gemiddelde kolom het gemiddelde van de respectievelijke kleine allelfrequentie voor de vijf variantposities N terminal en C-terminal op elke positie. Als u de minimumfrequentie van het cohort wilt berekenen, deelt u het laagste kleine allel dat door twee wordt geïdentificeerd en voert u deze waarde in elke cel in met de minimale allerpaalfrequentie van nul.Dit voorkomt dat u bij het berekenen van de signaal-ruisverhouding wordt gedeeld door nul. Om de aminozuur-niveau signaal-ruis verhouding te berekenen, verdeel elke aminozuur positie experimenteel rollend gemiddelde door de respectieve controle rollend gemiddelde, en grafiek deze verhouding ten opzichte van het aminozuur positie. Om de consensus aminozuur locaties van functionele domeinen en functies, of gebieden van post translationele wijziging van het eiwit van belang te identificeren, identificeren van de aminozuur posities in verband met de eiwitdomeinen en functies en open de NCBI webpagina.Voer het eiwitproduct van het RNA-transcript van het eiwit van belang in het zoekveld in en identificeer de bekende eiwitdomeinen en -functies onder Kenmerken. Identificeer en noteer de domeinnaam en het type en de aminozuurposities en selecteer de koppeling die overeenkomt met de functie om het gebied te visualiseren op het eiwit van belang primaire sequentie. Maak een kolom naast de kolom signaal-ruis, zodat de kolom met de positie van het aminozuur kan worden verwezen en identificeer de cellen die overeenkomen met het N- of C-terminalaspect van elk domein en elke functie.Plaats vervolgens een grafiek in elke cel, maak een grafiek met deze grenzen op de y-as en de aminozuurpositie op de x-as en overlay deze grafiek met de signaal-ruisgrafiek. Als u afzonderlijke variantposities voor overlay van de grafieken van signaal-ruisverhouding en eiwitdomeintopologie in kaart wilt brengen, maakt u een kolom naast de kolom van de domeinfunctie zodanig dat rijen in de kolom overeenkomen met de aminozuurposities en een in elke cel in de toegevoegde rij plaatsen, wat overeenkomt met een positie die een respectieve variant bevat. Maak vervolgens een grafiek met deze kolom als de y-as en de aminozuurposities op de x-as en overlay deze grafiek met de topografiegrafieken van het signaal-naar-ruis- en eiwitdomein.Hier, een representatief resultaat voor een aminozuur-niveau signaal-ruis-ruis analyse voor de kalium spanning gated kanaal subfamilie Q lid een gen wordt afgebeeld. Zeldzame variantie geïdentificeerd in de controle cohort, en de experimentele overigens geïdentificeerd gezonde exsome sequencing, en lange QT-syndroom geval geassocieerde varianten geacht waarschijnlijk ziekte geassocieerd worden getoond. De signaal-naar-ruis analyses vergelijken van de hele exsome sequencing, en de lange QT syndroom cohort variant frequentie, genormaliseerd tegen de controle cohort variant frequentie, zijn ook vertegenwoordigd.In dit experiment, de lange QT-syndroom geassocieerde varianten aangetoond hoge signaal-ruis verhoudingen in domeinen die overeenkomen met het kanaal giet, de selectiviteit filter, en de kalium spanning gated kanaal subfamilie E lid een bindend domein. Ter vergelijking: overigens geïdentificeerde varianten in het gezonde sequentiecohort, toonden niet duidelijk specifieke regio's van hoge signaal-ruishoogte aan, wat erop wijst dat deze varianten de genetische variatie op de achtergrond weerspiegelen. Deze methode kan worden toegepast om het diagnostische gewicht van varianten van onbekende betekenis die zich voordoen tijdens klinische genetische testen te meten.

Research

JoVE Journal

Genetics

Merging Absolute and Relative Quantitative PCR Data to Quantify STAT3 Splice Variant Transcripts

Het samenvoegen van absolute en relatieve kwantitatieve PCR gegevens te kwantificeren STAT3 Splice Variant Afschriften

Human signal transducer and activator of transcription 3 (STAT3) is one of many genes containing a tandem splicing site. Alternative donor splice sites 3 ...

Analysis of the c-KIT Ligand Promoter Using Chromatin Immunoprecipitation

Analyse van de c-KIT Ligand Promoter Gebruik van Chromatine Immunoprecipitatie

Multiple cellular processes, including DNA replication and repair, DNA recombination, and gene expression, require interactions between proteins and DNA. ...

Constitutive and Inducible Systems for Genetic In Vivo Modification of Mouse Hepatocytes Using Hydrodynamic Tail Vein Injection

Constitutive and Inducible Systems for Genetic In Vivo Modification of Mouse Hepatocytes Using Hydrodynamic Tail Vein Injection

Constitutieve en afleidbare systemen voor genetische In Vivo wijziging van muis hepatocyten gebruik hydrodynamische staart veneuze injectie

In research models of liver cancer, regeneration, inflammation, and fibrosis, flexible systems for in vivo gene expression and silencing are highly ...

A Fast and Quantitative Method for Post-translational Modification and Variant Enabled Mapping of Peptides to Genomes

Een snelle en kwantitatieve methode voor de posttranslationele wijziging en Variant ingeschakeld toewijzing van peptiden aan Genomes

Cross-talk between genes, transcripts, and proteins is the key to cellular responses; hence, analysis of molecular levels as distinct entities is slowly ...

Isolation, Characterization and MicroRNA-based Genetic Modification of Human Dental Follicle Stem Cells

Isolatie, karakterisering en MicroRNA gebaseerde genetische modificatie van stamcellen van menselijke tandheelkundige follikel

To date, several stem cell types at different developmental stages are in the focus for the treatment of degenerative diseases. Yet, certain aspects, such ...

Determining the Egg Fertilization Rate of Bemisia tabaci Using a Cytogenetic Technique

Determining the Egg Fertilization Rate of Bemisia tabaci Using a Cytogenetic Technique

Bepaling van het tarief van de bevruchting ei van Bemisia tabaci met behulp van een cytogenetische techniek

A few species of sap-sucking whiteflies are some of the most damaging terrestrial pests worldwide because of the crop damage they inflict and plant ...

Semiconductor Sequencing for Preimplantation Genetic Testing for Aneuploidy

Halfgeleider sequencing voor pre-implantatie genetische tests voor aneuploïdie

Chromosomal aneuploidy, one of the main causes leading to embryonic development arrest, implantation failure, or pregnancy loss, has been well documented ...

Identifying Mutations by High Resolution Melting in a TILLING Population of Rice

Identificeren van mutaties door een hoge resolutie smelting in een TILLING populatie van rijst

Target Induced Local Lesions In Genomes (TILLING) is a strategy of reverse genetics for the high-throughput screening of induced mutations. However, the ...

Genetic Mapping of Thermotolerance Differences Between Species of Saccharomyces Yeast via Genome-Wide Reciprocal Hemizygosity Analysis

Genetic Mapping of Thermotolerance Differences Between Species of Saccharomyces Yeast via Genome-Wide Reciprocal Hemizygosity Analysis

Genetische mapping van Thermotolerance verschillen tussen soorten Saccharomyces gist via genoom-brede wederzijdse Hemizygosity analyse

A central goal of modern genetics is to understand how and why organisms in the wild differ in phenotype. To date, the field has advanced largely on the ...

Tomato Root Transformation Followed by Inoculation with Ralstonia Solanacearum for Straightforward Genetic Analysis of Bacterial Wilt Disease

Tomato Root Transformation Followed by Inoculation with Ralstonia Solanacearum for Straightforward Genetic Analysis of Bacterial Wilt Disease

Tomato Root Transformatie gevolgd door inenting met Ralstonia Solanacearum voor eenvoudige genetische analyse van bacteriële wilt ziekte

Ralstonia solanacearum is a devastating soil borne vascular pathogen that can infect a large range of plant species, causing an important threat to ...