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 stöds av de nationella institut för hälsa K08-HL136839.

1. identifiera genen och specifika Splice isoformen av intresse
Obs: Här, vi demonstrera användningen av häckning15 att identifiera sekvensen konsensus för gen av intresse som är knutet till patogenesen av sjukdomen av intresse (dvs. KCNQ1 mutationer är associerade med LQTS). Alternativ till häckning inkluderar RefSeq via National Center for Biotechnology Information (NCBI)16 och University of California, Santa Cruz (UCSC) mänsklig...

<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>

Hög genomströmning genetisk testning har avancerade dramatiskt i dess tillämpning och tillgänglighet under det senaste decenniet. Dock i många sjukdomar med väletablerade genetiska underbyggnad, t ex kardiomyopatier, har utökad testning lyckats förbättra diagnostiska kapacitet21. Vidare finns det betydande osäkerhet beträffande den diagnostiska nyttan av många identifierade varianter. Detta beror delvis på ett växande antal för övrigt identifierade sällsynta varianter upptäckte p...

Den snabba förbättringen av genetisk sekvensering plattformar har revolutionerat tillgängligheten och rollen av genetik i medicin. När begränsad till en enda gen, eller en handfull gener, minskade kostnaderna och ökning i hastighet av nästa generations genetisk sekvensering lett rutinmässiga sekvensering av hela genomet kodande sekvens (hela exome sekvensering, WES) och hela genomet ( hela Genomsekvensering, WGS) kliniskt. WES och WGS har använts ofta i fastställandet av kritiskt sjuka nyfödda och barn med oro för genetiska syndrom där det är ett beprövat diagnostiskt verktyg som kan förändra klinisk hantering1,2. Medan detta har lett till ökad identifiering av sannolikt patogena mutationer som förknippas med genetiska syndrom, ökat det också dramatiskt antalet förresten hittat genetiska varianter, eller oväntade positiva resultat, av okänd diagnostiska betydelse (FE). Medan vissa av dessa varianter är inte beaktas och inte rapporterats, varianter lokalisera till redovisas ofta gener associerade med potentiellt livshotande eller mycket sjuklig sjukdomar. Nuvarande riktlinjer rekommenderar rapportering av tillfälliga varianter finns i specifika gener som kan vara till medicinsk nytta för patienten, inklusive gener associerade med utveckling av plötslig kardiell död-predisponerande sjukdomar såsom kardiomyopatier och channelopathies3. Även om denna rekommendation var utformat för att fånga individer i riskzonen för en SCD-predisponerande sjukdom, överstiger variant upptäckt känslighet vida specificitet. Detta återspeglas i ett växande antal VUSs och för övrigt identifierade varianter med oklara diagnostiska verktyg som vida överstiger frekvensen av de respektiva sjukdomarna i en viss befolkning4. En sådan sjukdom, långt QT-syndrom (LQTS), är en kanoniska hjärt channelopathy orsakas av mutationer lokalisera gener som kodar hjärtats jonkanaler, eller kanal interagera proteiner, vilket resulterar i försenad kardiell repolarisering5. Detta försenade repolarisering, sett genom ett förlängt QT-intervall på vilar elektrokardiogram, resulterar i en elektrisk anlag till livshotande ventrikulära arytmier såsom torsades de pointes. Medan ett antal gener har kopplats till utvecklingen av denna sjukdom, mutationer i KCNQ1-kodade jagKs kalium kanal (KCNQ1, Kv7.1) är orsaken till LQTS typ 1 och utnyttjas som ett exempel nedan6. Illustrera komplexiteten i variant tolkning, har förekomsten av sällsynta varianter i LQTS-associerade gener, så kallade ”bakgrund genetisk variation” funnits tidigare beskrivna7,8.
Förutom stora kompendium-stil databaser av kända patogena varianter finns flera strategier för att förutsäga effekten olika varianter kommer att producera. Några är baserade på algoritmer, såsom SIFT och Polyphen 2, som kan filtrera ett stort antal nya icke-synonymt varianter att förutsäga deleteriousness9,10. Trots omfattande användning av dessa verktyg begränsar låg specificitet deras tillämplighet när det kommer till ”calling” kliniska VUSs11. ”Signal-brus” analys är ett verktyg som identifierar sannolikheten för en variant som är förknippade med sjukdom baserat på frekvensen av kända patologisk variation på de ifrågavarande loci normaliserade mot sällsynt genetisk variation från en population. Varianter lokalisera till genetiska loci där det finns en hög förekomst av sjukdomsassocierade mutationer jämfört med populationsbaserade variation, en hög signal-brus, är mer benägna att vara sjukdomsassocierade sig själva. Ytterligare, sällsynta varianter hittade för övrigt lokalisera till en gen med en hög frekvens av sällsynta befolkningen varianter jämfört sjukdomsassocierade frekvens, en låg signal-brus, kan vara mindre benägna att vara sjukdomsassocierade. Den diagnostiska nyttan av signal-brus-analys har illustrerats i de senaste riktlinjerna för genetisk testning för kardiomyopatier och channelopathies; dock har det bara varit anställd på hela gennivå eller domän-specifika nivå12. Nyligen har gett ökad tillgänglighet av både patologiska varianter (sjukdom databaser, kohortstudier i litteraturen) och populationsbaserad kontroll varianter (Exome Aggregation Consortium, ExAC och databasen Aggregation genomet, GnomAD13), Detta har tillämpats till enskilda aminosyrapositioner inom primära sekvensen av ett protein. Aminosyra-nivå signal-brus-analys har visat sig användbart kategorisera för övrigt identifierade varianter i gener associerade med LQTS som sannolikt ”bakgrund” genetisk variation snarare än sjukdomsassocierade. Bland de tre stora gener associerade med LQTS, inklusive KCNQ1, saknade dessa för övrigt identifierade varianter en betydande signal-brus-förhållanden, vilket tyder på att frekvensen av dessa varianter på enskilda aminosyrapositioner återspeglar sällsynta befolkningen variation i stället för sjukdomsassocierade mutationer. Dessutom när protein-specifika domäntopologi var övertäckt mot områden av hög signal-brus, patologisk mutation ”hotspots” lokaliserad till viktiga funktionella domäner av proteiner14. Denna metod håller löfte att bestämma 1) sannolikheten att en variant är sjukdom - eller befolkningen-associerade och (2) identifiera roman kritisk funktionella domäner av ett protein som är associerad med mänskliga sjukdomar.

<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

Framsteg i kostnad och hastigheten på nästa generation genetisk sekvensering har genererat en explosion av kliniska hela exome och hela genomet testning. Detta har lett till ökad identifiering av sannolikt patogena mutationer som förknippas med genetiska syndrom, har det också dramatiskt ökat antalet förresten hittat genetiska varianter av okänd betydelse (FE). Avgöra den kliniska betydelsen av dessa varianter är en stor utmaning för både forskare och kliniker. En metod att hjälpa att avgöra sannolikheten för patogenicitet är signal-brus-analys på protein sequence nivå. Det här protokollet beskriver en metod för aminosyra-nivå signal-brus-analys som utnyttjar variant frekvens på varje aminosyra position av proteinet med kända protein topologi att identifiera områden av primära sekvensen med förhöjd sannolikhet för patologisk variation (i förhållande till befolkningen ”bakgrund” variation). Denna metod kan identifiera aminosyra rester läge ”hotspots” av hög patologisk signal, som kan användas för att förfina den diagnostiska vikten av VUSs såsom de identifieras av nästa generation genetisk testning.

Representativa resultat för aminosyra-nivå signal till Brusanalys för KCNQ1 avbildas i figur 6. I det här exemplet sällsynta varianter identifierade i GnomAD kohorten (kontroll-kohort), anses för övrigt identifierade WES varianter (experimental kohort #1) och LQTS fall-associerade varianter sannolikt sjukdomsassocierade (experimental kohort #2) skildras. «««Vidare, signal-brus-analysen jämföra WES och LQTS kohort variant frekvensen normaliserade m...

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

Aminosyra-nivå signal-brus-analys avgör förekomsten av genetisk variation vid en viss aminosyra position normaliserade till bakgrunden genetisk variation i en viss population. Detta möjliggör identifiering av variant ”hotspots” inom en proteinsekvens (signal) som stiger över frekvensen av sällsynta varianter hittade i en population (buller).

Fastställandet av risken för Variant patogenicitet med aminosyra-nivå Signal-brus-analys av genetisk Variation

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

Aminosyra-nivå signal-till-buller-analys, ger ett mått på sannolikheten att en genetisk variant är associerad med en sjukdom tillstånd, eller är en del av naturliga genetiska variation inom befolkningen. Denna teknik utnyttjar två stora genetiska resurser, sjukdom associerade mutationer, finns i litteraturen, eller i det offentliga rummet med befolkning baserade exsome och genomet studier, som identifierar sällsynta genetiska variansen. För att identifiera en specifik gen och skarvisotform av intresse, öppna Ensembl hemsida och, välj arten från dropdown menyn.Ange förkortningen för genen av intresse, och klicka på go. Välj länkarna som motsvarar den gen av intresse och det transkriptiva intresset, och ID av intresse från tabellen Avskrift. Notera avskriften specifika RNA-avskrift och proteinprodukt av RNA-avskrift identifieringsnummer i referenssekvensen kolumnen av avskriften tabellen för framtida referens.Välj länken som är associerad med proteinprodukten av RNA-avskrifts-ID-nummer för att öppna en ny webbsida från National Center for Biotechnology Information, eller NCBI Protein Database, och bläddra ner till Origin-sektionen för att få den primära proteinsekvensen för den genavskrift av intresse. Bläddra sedan upp till avsnittet Funktioner för att få en lista över proteinfunktionerna. För att beräkna en mindre allel frekvens för varje aminosyra position med en kontroll variant, öppna en grafering kan kalkylblad och skapa en kolumn av positionerna för alla experimentella varianter.Ta bort varianttexterna om du bara vill lämna variantpositionerna och sortera varianterna i stigande värde för att identifiera vilka positioner som har mer än en associerad variant. Få summan av alla mindre allelfrekvenser för en given position, genom att kombinera den mindre allelfrekvensen för varje variant som är associerad med en given position, och beräkna en mindre allelfrekvens för varje aminosyraposition med en experimentell variant. Skapa därefter en kolumn med aminosyrapositioner som har experimentella varianter, och beräkna den mindre allelfrekvensen för alla de varianter som är associerade med den positionen för alla variantpositionerna.För att skapa ett rullande medelvärde av de mindre allelfrekvenserna för både experiment- och kontrollvarianterna, skapa en kolumn som innehåller alla aminosyrapositionerna i den gen av intresse som finns, och lägg till en mindre allelfrekvens på noll för alla de positioner som inte har varianter för både kontroll- och experimentdatamängderna. Om du vill skapa ett rullande medelvärde för varje försöks- och kontrollprevalenskolumn skapar du en kolumn som representerar ett rullande medelvärde av den mindre allelfrekvensen för både kontroll- och försöksdatamängderna, och i den rullande genomsnittliga kolumnen plats medelvärdet av respektive mindre allelfrekvens för de fem variantpositionerna N-terminalen och C-terminalen till varje position. För att beräkna kohortens minsta frekvens, dividera den lägsta mindre allelen som identifierats med två och ange detta värde i valfri cell med kontroll mindre allel-frekvensen noll.Detta kommer att undvika att dividera med noll, vid beräkning av signal-brus-förhållandet. För att beräkna aminosyra-nivå signal-till-brus förhållandet, dela varje aminosyra position experimentell rullande genomsnitt med respektive kontroll rullande medelvärde, och graf detta förhållande kontra aminosyran position. För att identifiera konsensus aminosyra platser funktionella domäner och funktioner, eller områden av post translationell ändring av proteinet av intresse, identifiera aminosyran positioner i samband med proteinet domäner och funktioner och öppna NCBI webbsida.Skriv in proteinprodukten av RNA-avskriften av proteinet av intresse i sökfältet, och identifiera de kända proteindomänerna och funktionerna, under Funktioner. Identifiera och notera domännamnet och typen och aminosyran positioner och välj länken motsvarar funktionen för att visualisera regionen på proteinet av intresse primära sekvens. Skapa en kolumn bredvid kolumnen signal-till-brus, så att kolumnen aminosyraposition kan refereras, och identifiera de celler som motsvarar vid N- eller C-terminalaspekten för varje domän och funktion.Placera sedan en en i varje cell, skapa en graf med dessa gränser på y-axeln och aminosyrans position på x-axeln och överlagra detta diagram med signal-till-brus-grafen. Om du vill mappa enskilda variantpositioner för överlagring av signal-brus-förhållandet och grafer för proteindomäntopologi skapar du en kolumn bredvid domänfunktionskolumnen så att rader i kolumnen, motsvarar aminosyrapositionerna och placerar en i varje cell i den tillagda raden, vilket motsvarar en position som innehåller en respektive variant. Skapa sedan ett diagram med den här kolumnen som y-axeln och aminosyrapositionerna på x-axeln, och överlagra detta diagram med signal-till-brus och proteindomäntopologi-grafer.Här, ett representativt resultat för en aminosyra-nivå signal-till-buller analys för kalium spänning gated kanal underfamilj Q medlem en gen avbildas. Sällsynta varians identifieras i kontroll kohorten, och den experimentella för övrigt identifierats hela exsome sekvensering och långa QT syndrom fall associerade varianter anses sannolikt vara sjukdom associerade visas. Signal-till-brusanalyserna som jämför den hela exsome sekvenseringen, och den långa QT-syndromet kohortvariantfrekvens, normaliserad mot kontrollkohortvariantfrekvensen, är också representerade.I detta experiment, den långa QT syndrom associerade varianter visat hög signal-brus-förhållanden i domäner som motsvarar kanalen pour, selektivitetsfiltret och kaliumspänning gated kanal underfamiljen E medlem en bindande domän. I jämförelse, för övrigt identifierade varianter i hela exsome sekvensering kohorten, inte tydligt visa specifika regioner av hög signal-till-buller höjd, vilket tyder på att dessa varianter återspeglar bakgrunden genetisk variation. Denna metodik skulle kunna tillämpas för att mäta diagnostiskt vikt av varianter av okänd betydelse som uppstår under klinisk genetisk testning.

Research

JoVE Journal

Genetics

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

Sammanslagning Absolut och relativ kvantitativ PCR data för att kvantifiera STAT3 Splice Variant Avskrifter

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

Analys av c-KIT-ligand-promotorn med användning av kromatinimmunfällning

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

Konstituerande och inducerbara system för genetiska In Vivo modifiering av mus hepatocyter använder hydrodynamiska svans ven injektion

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

En snabb och kvantitativ metod för posttranslationella modifieringen och Variant aktiverad mappning av peptider till genomen

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

Isolering, karakterisering och mikroRNA-baserad genetisk modifiering av mänskliga dentala follikeln stamceller

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

Att fastställa ägg befruktning Bemisia tabaci med en Cytogenetisk teknik

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

Halvledar sekvensering för preimplantatorisk genetisk testning för aneuploidi

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

Identifiera mutationer genom högupplöst smältning i en TILLING population av ris

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

Genetisk kartläggning av Termotolerans skillnader mellan arter av Saccharomyces jäst via Genomomfattande ömsesidig Hemizygosity analys

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

Tomat rotomvandling följt av inokulering med Ralstonia Solanacearum för enkel genetisk analys av bakteriell vissna sjukdom

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