Name: determining the likelihood of variant pathogenicity using amino acid-level signal-to-noise analysis of genetic variation
Uploaded: 2019-01-16T14:00:00
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APL은 여는 국립 연구소의 건강 K08-HL136839 지원 하 고 있다.

1. 유전자와 특정 스플라이스 Isoform의 식별
참고: 여기, 우리가 관심 관련 된 관심의 질병의 병 인 유전자에 대 한 합의 순서를 식별 하기 위해 합15 의 사용 설명 (즉 KCNQ1 돌연변이 LQTS와 관련 된). 대안 합을 통해 생명 공학 정보 (NCBI)16 에 대 한 국립 센터와 캘리포니아 대학, 산타 크루즈 (UCSC) 인간 게놈 브라우저17 RefSe...

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	<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. 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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. 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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>

높은 처리량 유전자 검사는 고급 극적으로 그것의 응용 프로그램 및 가용성에서 지난 10 년간. 그러나, 잘 설립 유전 토대, cardiomyopathies, 등 많은 질병에 확장 테스트 실패 했다 진단 수율21개선. 또한, 많은 확인 된 이체의 진단 유틸리티에 대 한 상당한 불확실성이 있다. 이것은 부분적으로 말하자면 확인 된 희귀 변종 WES에 WGS misdiagnosis22이어질 수 있는 발견의 ?...

접근성 및 약에 있는 유전학의 역할 유전자 시퀀싱 플랫폼의 급속 한 향상 혁명을 했다. 일단, 단일 유전자 또는 유전자의 소수에 국한, 비용에서 감소 및 시퀀싱 유전자는 게놈의 전체의 일상적인 시퀀싱 주도하 고 있다 다음 세대의 속도 증가 순서 (전체 exome 시퀀싱, WES) 코딩의 전체 게놈 ( 전체 게놈 시퀀싱, WGS) 임상 설정에서. 웨스와 WGS 사용 되었습니다 자주 비판적으로 아픈 신생아와 유전 증후군에 대 한 우려와 함께 어린이의 설정에서 어디 그것은 임상 관리1,2를 변경할 수 있습니다 입증 된 진단 도구입니다. 유전 증후군과 관련 된 가능성이 병원 성 변이의 증가 식별을 주도하 고 있다, 하는 동안 그것은 또한 극적으로 덧붙여 발견된 유전 이체, 또는 예기치 않은 긍정적인 결과 알 수 없는 진단의 수를 증가 중요성 (VUS)입니다. 이 이체의 일부는 무시 하 고 보고 되지, 변종에 지역화 하는 동안 잠재적으로 치명적인 또는 매우 병 적인 질병와 관련 된 유전자는 자주 보고. 현재 지침에 부수적 변종 갑자기 심장 죽음 predisposing 질병 cardiomyopathies 등의 개발과 관련 된 유전자를 포함 하 여 환자에 게 의료 혜택의 수 있습니다 특정 유전자에 발견의 보고 하는 것이 좋습니다, channelopathies3. 이 권장 사항은 SCD predisposing 질병의 위험에 개인을 캡처 하도록 설계 되었습니다, 비록 변형 검출의 감도 훨씬 특이성을 초과 합니다. 이 VUSs의 증가에 반영 되 고 덧붙여 불분명 진단 유틸리티까지 주어진된 인구4에 각각 질병의 주파수를 초과 하는 이체를 확인. 같은 하나의 질병, 긴 QT 증후군 (LQTS), 심장 이온 채널을 부호화 하는 유전자를 지역화 하는 돌연변이 의해 발생 하는 정식 심장 channelopathy 또는 단백질, 그 결과 상호 작용 하는 채널 지연 심장 repolarization5. 심전도, 휴식에 장기간된 QT 간격으로 본이 지연된 repolarization torsades de pointes등 잠재적으로 치명적인 심 실 부정맥을 전기 경향에 발생 합니다. 다양 한 유전자 돌연변이 KCNQ1에서이 질병의 개발에 연결 된 동안-난에 인코딩Ks 칼륨 채널 (KCNQ1, Kv7.1) 이며 LQTS 1 형의 원인6아래 예제로 활용 됩니다. 변형 해석에 복잡성을 보여주는, LQTS 관련 유전자, 소위 "배경 유전 변이" 희소 한 이체의 존재는 앞에서 설명한7,8되었습니다.
알려진된 병원 성 이체의 큰 대 요-스타일 데이터베이스, 뿐만 아니라 여러 전략 효과 다른 이체를 생산할 예정 이다 예측에 대 한 존재 합니다. 일부는 선별 등 Polyphen 2, deleteriousness,910예측을 소설 아닌 동의어 이체의 많은 수를 필터링 할 수 있는 알고리즘을 기반으로 합니다. 이러한 도구의 광범위 한 사용에도 불구 하 고 낮은 특이성 "호출" 임상 VUSs11에 관해서 그들의 적용을 제한 합니다. "신호 대 잡음" 분석 문제의 loci에서 알려진된 pathologic 변이의 주파수는 인구에서 희소 한 유전 변이 대 한 정규화에 따라 질병와 관련 된 되 고 variant의 가능성을 식별 하는 도구입니다. 변종 유전자 loci를 지역화 그곳에 높은 신호-잡음, 인구 기반 유사에 비해 질병 관련 돌연변이의 높은 보급은 더 높습니다 스스로를 해야하는 질병 관련. 더, 희귀 한 변종 발견 덧붙여 희귀 인구 이체의 높은 주파수를 가진 유전자에 지역화 질병 관련 된 주파수, 낮은 신호-잡음에 비해, 질병 관련 될 가능성이 있을 수 있습니다. 신호 대 잡음 분석의 진단 유틸리티 cardiomyopathies 및 channelopathies;에 대 한 유전자 검사에 대 한 최신 가이드라인에 그림 되었습니다. 그러나, 그것은 전체 유전자 수준 또는 도메인-특정 레벨12에서 고용만 있다. 최근, 주어진 pathologic 변종은 (질병 데이터베이스, 문학에서 코 호트 연구) 및 인구 기반 제어 변종 (Exome 집계 컨소시엄, ExAC 및 게놈 집계 데이터베이스, GnomAD13)의 증가 가용성 이 단백질의 기본 시퀀스 내에서 개별 아미노산 위치에 적용 되었습니다. 아미노산 수준 신호-잡음 분석 보다는 가능성이 "배경" 유전자 변형으로 LQTS와 관련 된 질병 관련 유전자에 덧붙여 확인 된 변종 분류에 유용한 입증 했다. KCNQ1를 포함 하 여, LQTS와 관련 된 세 가지 주요 유전자 들이 우연히 발견 된 변종 부족 개별 아미노산 위치에이 이체의 주파수 드문 반영 제안 중요 한 신호 대 잡음 비율, 인구 변화 질병 관련 돌연변이 보다는. 또한 때 단백질 도메인 토폴로지 높은 신호 대 잡음, pathologic 돌연변이 단백질14의 주요 기능 도메인으로 "핫스폿"의 영역에 대 한 중첩 되었다. 이 방법론 1) 가능성 variant는 질병 또는 인구 관련 결정 하 고 2) 인간의 질병과 관련 된 단백질의 중요 한 새로운 기능 도메인 식별 약속을 보유 하고있다.

<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

비용 및 다음 세대 유전자 시퀀싱의 속도 발전 임상 전체 exome 및 전체 게놈 테스트의 폭발이 생성. 유전 증후군과 관련 된 가능성이 병원 성 변이의 증가 식별을 주도하 고 있다, 그러나 그것은 또한 극적으로 증가 수 알 수 없는 의미 (VUS)의 유전 이체를 우연히 발견. 이 이체의 임상적 의미를 결정 하는 것은 과학자와 임상에 대 한 주요 도전 이다. Pathogenicity의 가능성을 결정에서 원조 하는 접근 방식을 단백질 시퀀스 레벨에서 신호 대 잡음 분석 이다. 이 프로토콜에서 알려진된 단백질의 높은 가능성과 기본 시퀀스의 영역을 식별 하기 위해 토폴로지를 단백질의 각 아미노산 위치에 변형 주파수를 활용 하 여 아미노산 수준 신호-잡음 분석 하는 방법을 설명 합니다. (상대적인 인구 "배경" 변이) pathologic 변화. 이 메서드는 다음 세대 유전 테스트에 의해 확인 된 그들 같이 VUSs의 진단 무게를 구체화 하는 데 사용할 수 있습니다 높은 pathologic 신호의 아미노산 잔류물 위치 "핫스팟"를 식별할 수 있습니다.

아미노산 수준 신호 잡음 분석을 위한 KCNQ1 대표 결과 그림 6에서 묘사 된다. 이 예제에서는 드문 이체 GnomAD 코 호트 (제어 코 호트)에서 식별 된 덧붙여 식별 웨스 이체 (실험 일대 #1), 그리고 LQTS 케이스 관련 된 변종 간주 가능성이 질병 관련 (실험 일대 #2) 묘사 된다. 또한, 웨스와 LQTS 일대 변형 주파수를 비교 하는 신호 대 잡음 분석 GnomAD 변형 주파?...

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

아미노산 수준 신호-잡음 분석 주어진 인구의 유전 변이 배경으로 정규화는 주어진된 아미노산 위치에 유전 변이의 보급을 결정 합니다. 이 인구 (잡음)에 희소 한 이체의 주파수 이상으로 상승 하는 단백질 시퀀스 (신호) 내에서 변형 "핫스폿"의 확인에 대 한 수 있습니다.

유전 변이의 아미노산 수준 신호-잡음 분석을 사용 하 여 Variant Pathogenicity의 가능성 확인

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

아미노산 수준 신호-잡음 분석, 유전 변이체가 질병 상태와 연관되거나 인구 내의 자연 유전 적 변이의 일부일 가능성을 측정합니다. 이 기술은 2개의 큰 유전 자원, 질병 관련 돌연변이, 문헌에서 유효합니다, 또는 희소한 유전 적 분산을 확인하는 인구 기지를 둔 exsome 및 게놈 연구 결과 와 공공 도메인에서 이용합니다. 관심있는 특정 유전자와 스플라이스 이소형태를 식별하려면 Ensembl 홈페이지를 열고 드롭다운 메뉴에서 종을 선택합니다.관심 유전자의 약어를 입력하고 이동을 클릭합니다. 관심 유전자및 전사적 관심에 해당하는 링크와 성적증명서 테이블에서 관심 있는 ID를 선택합니다. 향후 기준을 위해 성적증명서 테이블의 기준 서열 컬럼에서 RNA 전사체 식별 번호의 성적증명서 특이적 RNA 전사 및 단백질 생성물을 유의한다.RNA 전사자 ID 번호의 단백질 생성물과 관련된 링크를 선택하여 국립생명공학정보센터 또는 NCBI 단백질 데이터베이스로부터 새로운 웹페이지를 열고, 원산지 섹션으로 스크롤하여 관심 있는 유전자 성적증명서에 대한 1차 단백질 서열을 얻습니다. 그런 다음 기능 섹션으로 스크롤하여 단백질 특징 목록을 가져옵니다. 제어 변형으로 각 아미노산 위치에 대한 사소한 송내 주파수를 계산하려면 그래프 링 가능한 스프레드시트를 열고 모든 실험 변형의 위치의 열을 만듭니다.변형 텍스트를 제거하여 변형 위치만 남기고 변형을 오름차순 값에 정렬하여 둘 이상의 관련 변형이 있는 위치를 식별합니다. 주어진 위치에 대한 모든 사소한 진상주 주파수의 합을 획득하고, 주어진 위치와 관련된 각 변이체에 대한 사소한 진상분석 주파수를 결합하고, 각 아미노산 위치에 대한 경미한 진열 주파수를 실험이체와 계산한다. 다음으로, 실험적인 변이체가 있는 아미노산 위치의 컬럼을 만들고, 모든 변종 위치에 대해 해당 위치와 관련된 모든 변이체의 사소한 알레일 주파수를 계산한다.실험 및 제어 변이체 모두에 대한 사소한 알레일 주파수의 롤링 평균을 생성하려면 관심 유전자에서 모든 아미노산 위치를 포함하는 컬럼을 만들고, 제어 및 실험 데이터 세트 모두에 대한 변이체가 없는 모든 위치에 대해 0의 사소한 알레일 주파수를 추가한다. 각 실험 및 제어 보급 열에 대한 롤링 평균을 만들려면 제어 및 실험 데이터 세트 모두에 대한 사소한 송계 주파수의 롤링 평균을 나타내는 열을 만들고, 롤링 평균 컬럼에서 각 위치에 대한 5개의 변형 위치 N 단말 및 C 단자에 대한 각각의 사소한 송내 주파수의 평균을 배치한다. 코호트 최소 주파수를 계산하려면 식별된 가장 낮은 사소한 본인을 2개로 나누고 컨트롤 의 사소한 알렐 주파수가 0인 모든 셀에 이 값을 입력합니다.신호 대 잡음 비율을 계산할 때 0으로 구분되지 않습니다. 아미노산 수준 신호 대 잡음 비율을 계산하려면, 각 아미노산 위치 실험 압연 평균을 각각의 제어 압연 평균으로 나누고, 아미노산 위치에 비해 이 비율을 그래프로 분석한다. 기능적 영역 및 기능의 컨센서스 아미노산 위치, 또는 관심 있는 단백질의 번역 후 변형 영역을 식별하려면 단백질 영역 및 기능과 관련된 아미노산 위치를 식별하고 NCBI 웹 페이지를 엽니다.관심 있는 단백질의 RNA 성적증명서의 단백질 생성물을 검색장으로 입력하고, 기능 하에서 알려진 단백질 도메인 및 특징을 식별한다. 도메인 이름 및 유형 및 아미노산 위치를 식별하고 기록하고 관심 있는 1차 서열의 단백질에 영역을 시각화하기 위해 기능에 해당하는 링크를 선택한다. 신호-잡음 열 옆에 컬럼을 만들어 아미노산 위치 열을 참조할 수 있도록 하고 각 도메인 및 피처의 N 또는 C 단말 측면에 대응하는 셀을 식별합니다.그런 다음 각 셀에 하나를 배치하고, y축에 이러한 경계와 x축의 아미노산 위치를 가진 그래프를 만들고 이 그래프를 신호-잡음 그래프로 오버레이한다. 신호 대 잡음 비율 및 단백질 도메인 토폴로지 그래프의 오버레이에 대한 개별 변형 위치를 매핑하려면 열의 행이 열의 행에 해당하고, 아미노산 위치에 해당하며, 각 셀에 각각의 변종을 포함하는 위치에 대응하는 도메인 피처 컬 옆에 컬럼을 생성합니다. 그런 다음 이 열을 x축의 y축 및 아미노산 위치로 그래프를 만들고 이 그래프를 신호-잡음 및 단백질 도메인 토폴로지 그래프와 오버레이합니다.여기서, 칼륨 전압 게이트 채널 서브패밀리 Q 부재에 대한 아미노산 수준의 신호-잡음 분석을 위한 대표적인 결과가 1개의 유전자를 묘사한다. 대조군에서 확인된 희귀 한 분산, 실험 부수적으로 확인된 전체 exsome 시퀀싱, 및 긴 QT 증후군 케이스 관련 된 이체관련 질병 관련 될 가능성이 있는 것으로 간주 된다. 전체 외음 시퀀싱및 긴 QT 증후군 코호트 이체 주파수를 비교하는 신호 대 잡음 분석도 대조군 변이체 주파수에 대해 정규화되어 표현된다.본 실험에서, 긴 QT 증후군 관련 변이체는 채널 부어, 선택성 필터 및 칼륨 전압 게이트 채널 서브패밀리 E 부재 1개의 결합 도메인에 대응하는 도메인에서 높은 신호 대 잡음 비율을 입증하였다. 이에 비해, 전체 exsome 시퀀싱 코호트에서 부수적으로 확인된 변이체는 높은 신호 대 잡음 고도의 특정 영역을 명확하게 보여주지 않았으며, 이러한 변이체가 배경 유전 적 변이를 반영한다는 것을 시사합니다. 이 방법론은 임상 유전 시험 도중 생기는 알려지지 않은 중요성의 이체의 진단 무게를 측정하기 위하여 적용될 수 있었습니다.

Research

JoVE Journal

Genetics

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

절대 및 상대 정량 PCR 데이터를 병합 STAT3 스플 라이스 변형 성적 증명서를 정량화하기

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

연구

유전학

Analysis of the c-KIT Ligand Promoter Using Chromatin Immunoprecipitation

Chromatin Immunoprecipitation을 이용한 c-KIT 리간드 프로모터 분석

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

유체역학 꼬리 정 맥 주입을 사용 하 여 마우스 Hepatocytes의 유전 Vivo에서 수정에 대 한 제정 및 유도할 수 있는 시스템

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

포스트 번역 상 수정 및 변형에 대 한 신속 하 고 양적 방법 사용의 펩 티 드 유전자에 매핑

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

절연, 특성화 및 예측에 관한 기반 유전자 조작 인간 치과 여 포 줄기 세포의

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

Bemisia tabaci Cytogenetic 기술을 사용 하 여 계란 수정 속도 결정

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

이류성 에 대한 착상 전 유전자 검사를위한 반도체 시퀀싱

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

쌀의 경작 인구에서 고분해능 용융에 의한 돌연변이 식별

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

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게놈 전체 상호 Hemizygosity 분석을 통해 사카로 마이스 효모의 종 간의 열내성 차이의 유전 매핑

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

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세균성 윌트 질병의 간단한 유전 분석을 위한 랄스토니아 솔라나세아룸에 의한 접종에 이어 토마토 뿌리 변환

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