Her presenterer vi en protokoll for å få tilgang til og analysere mange menneskelige og modell organisme databaser effektivt. Denne protokollen demonstrerer bruken av MARRVEL å analysere kandidat sykdomsfremkallende varianter identifisert fra neste generasjons sekvensering innsats.
Gjennom hel-exome/Genova sekvensering, menneskelige Genetikere identifisere sjeldne varianter som skille med sykdom fenotyper. For å vurdere om en bestemt variant er patogene, må man spørre mange databaser for å avgjøre om genet av interesse er knyttet til en genetisk sykdom, om den spesifikke varianten er rapportert før, og hvilke funksjonelle data som er tilgjengelig i modellen organisme databaser som kan gi ledetråder om genet funksjon i menneske. MARRVEL (modell organisme aggregerte ressurser for rare variant ExpLoration) er en one-stop datainnsamlingsverktøy for menneskelige gener og varianter og deres orthologous gener i sju modell organismer inkludert i mus, rotte, sebrafisk, frukt fly, nematode orm, fisjon gjær, og spirende gjær. I denne protokoll, gir vi en oversikt over hva MARRVEL kan brukes til og diskutere hvordan ulike datasett kan brukes til å vurdere om en variant av ukjent betydning (VUS) i et kjent sykdomsfremkallende gen eller en variant i et gen av usikker betydning (GUS) kan være Sykdomsfremkallende. Denne protokollen vil lede en bruker gjennom å søke flere menneskelige databaser samtidig starter med en menneskelig genet med eller uten en variant av interesse. Vi diskuterer også hvordan man bruker data fra OMIM, ExAC/gnomAD, ClinVar, Geno2MP, DGV og DECHIPHER. Videre illustrerer vi hvordan man tolker en liste over ortholog kandidat gener, uttrykks mønstre og GO-termer i modell organismer som er knyttet til hvert menneske gen. Videre diskuterer vi verdien protein strukturelle domene merknader gitt og forklarer hvordan du bruker flere arter protein justering funksjonen for å vurdere om en variant av interesse påvirker en evolutionarily bevart domene eller aminosyre. Til slutt vil vi diskutere tre forskjellige bruksområder-tilfeller av dette nettstedet. MARRVEL er en lett tilgjengelig åpen tilgang nettsted designet for både kliniske og grunnleggende forskere og fungerer som et utgangspunkt for å designe eksperimenter for funksjonell studier.
Bruk av neste generasjons sekvensering teknologi vokser i både forskning og kliniske genetiske laboratorier1. Hel-exome (WES) og hele-Genova sekvensering (WGS) analyser avslører en rekke sjeldne varianter av ukjent betydning (VUS) i kjente sykdomsfremkallende gener, samt varianter av gener som ennå ikke er assosiert med en Mendelsk sykdom (GUS: gener av usikre betydning). Presentert med en liste over gener og varianter i en klinisk sekvens rapport, må medisinsk Genetikere manuelt besøke flere elektroniske ressurser for å få mer informasjon for å vurdere hvilken variant kan være ansvarlig for en viss fenotype sett hos pasienten av interesse . Denne prosessen er tidkrevende, og effekten er svært avhengig av kompetansen til den enkelte. Selv om flere retningslinjer papirer har blitt publisert2,3, tolkning av Wes og WGS krever manuell håndplukking siden det ennå ikke er en standardisert metodikk for variant analyse. For tolkningen av VUS, kunnskap om tidligere rapportert genotype-fenotype forhold, modus for arv, og allel frekvenser i befolkningen generelt blir verdifulle. I tillegg kunnskap om varianten påvirker et kritisk protein domene, eller en evolutionarily bevarte rester kan øke eller redusere sannsynligheten for patogenitet. For å samle all denne informasjonen, trenger man vanligvis å navigere gjennom 10-20 menneskelige og modell organisme databaser siden informasjonen er spredt gjennom World Wide Web.
Tilsvarende modell organisme forskere som jobber med spesifikke gener og trasé er ofte interessert i å koble sine funn til menneskelig sykdom mekanismer og ønsker å dra nytte av den kunnskapen som blir generert i den menneskelige Genomics feltet. Men på grunn av den raske ekspansjon og utvikling av datasett om den menneskelige Genova, har det vært utfordrende å identifisere databaser som gir nyttig informasjon. I tillegg, siden de fleste modell organisme databaser er designet for forskere som arbeider med den spesifikke organismen på daglig basis, er det svært vanskelig, for eksempel, for en mus forsker for å søke etter spesifikk informasjon i en Drosophila database og vice versa. I likhet med den varianten tolkning søk utført av medisinsk Genetikere, identifisere nyttig menneskelig og annen modell organisme informasjon er tidkrevende og sterkt avhengig av bakgrunnen av modellen organisme forsker. MARRVEL (modell organisme aggregerte ressurser for rare variant ExpLoration)4 er et verktøy utviklet for begge brukergrupper for å effektivisere arbeidsflyten.
MARRVEL (http://marrvel.org) ble utformet som en sentralisert søkemotor som samler inn data systematisk på en effektiv og konsistent måte for klinikere og forskere. Med informasjon fra 20 eller flere offentlig tilgjengelige databaser, dette programmet lar brukerne raskt samle informasjon og få tilgang til et stort antall menneskelige og modell organisme databaser uten reiterative søk. Søkeresultatsidene inneholder også hyperkoblinger til de opprinnelige informasjonskildene, slik at enkeltpersoner kan få tilgang til rådata og innhente tilleggsinformasjon fra kildene.
I motsetning til mange av varianten prioritering verktøy som krever store sekvensering data input i form av VCF eller BAM filer og installasjoner av ofte proprietære/kommersiell programvare, MARRVEL opererer på alle Web-Browser. Den kan brukes uten kostnader og er kompatibel med bærbare enheter (for eksempel smarttelefoner, nettbrett) så lenge en er koblet til Internett. Vi valgte dette formatet siden mange klinikere og forskere vanligvis trenger å søke en eller noen få gener og varianter på en gang. Note det vi er utvikler bakst-dataoverføre og API (søknad Programmerer Grenseflate) vise egenskaper for MARRVEL å senere tillate brukernes å kapellan flere hundre av gener og varianter med ett tid igjennom tilpasses spørsmål verktøy dersom det er nødvendig.
På grunn av det brede spekteret av applikasjoner, vil vi i denne protokollen beskrive en omfattende tilnærming til hvordan man navigerer gjennom ulike datasett som MARRVEL viser. Mer målrettede eksempler som er skreddersydd mot spesifikke brukeres behov, vil bli beskrevet i delen representative resultater. Det er viktig å merke seg at produksjonen av MARRVEL fortsatt krever en viss grad av bakgrunn kunnskap i enten menneskelig genetikk eller modell organismer å trekke ut verdifull informasjon. Vi henviser leserne til tabellen som viser primære papirer som beskriver funksjonen til hver av de opprinnelige databasene som er utvalgt av MARRVEL (tabell 1). Følgende protokoll er delt inn i tre seksjoner: (1) Hvordan starte et søk, (2) hvordan du tolker MARRVEL menneskelige genetikk utganger, og (3) hvordan å gjøre bruk av modellen organisme data i MARRVEL. I delen representative resultater beskrives mer fokuserte og spesifikke tilnærminger. MARRVEL blir aktivt oppdatert, så henvises det til gjeldende nettstedets FAQ-side for detaljer om datakilder. Vi anbefaler på det sterkeste brukerne av MARRVEL å registrere deg for å motta oppdateringsvarsler via e-post innsending skjemaet nederst på MARRVEL hjemmeside.
Kritiske trinn i denne protokollen inkluderer den opprinnelige input (trinn 1.1-1.3) og påfølgende tolkning av utdataene. Den vanligste grunnen til at søkeresultatene er negative, er på grunn av de mange måtene et gen og/eller en variant kan beskrives på. Mens MARRVEL oppdateres på en planlagt basis, kan disse oppdateringene forårsake frakobling mellom de ulike databasene som MARRVEL kobler til. Det første trinnet i feilsøkingen sjekker derfor alltid for å se om alternative navn på genet eller varianten vil f…
The authors have nothing to disclose.
Vi takker DRS. Rami Al-Ouran, seon-Young Kim, Yanhui (Claire) Hu, Ying-Wooi WAN, Naveen Manoharan, Sasidhar Pasupuleti, Aram Comjean, Dongxue Mao, Michael Wangler, Hsiao-Tuan Chao, Stephanie Mohr, og Norbert Perrimon for deres støtte i utvikling og vedlikehold av MARRVEL. Vi er takknemlige for Samantha L. Deal og J. Michael høste for deres innspill på dette manuskriptet.
Den første utviklingen av MARRVEL ble støttet delvis av udiagnostisert sykdommer nettverket modell organismer screening sentrum gjennom NIH Commonfund (U54NS093793) og gjennom NIH kontoret til forskning infrastruktur programmer (ORIP) (R24OD022005). JW er støttet av NIH Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health & Human Development (F30HD094503) og The Robert og Janice McNair Foundation McNair MD/PhD student Scholar program ved BCM. HJB er videre støttet av NIH National Institute of General Medical Sciences (R01GM067858) og er en etterforsker av Howard Hughes Medical Institute. ZL er støttet av NIH National Institute of General Medical Science (R01GM120033), National Institute of aging (R01AG057339), og Huffington Foundation. SY fikk ekstra støtte fra NIH National Institute on døvhet og andre kommunikasjons forstyrrelser (R01DC014932), Simons Foundation (SFARI Award: 368479), Alzheimer ‘ s Association (ny etterforsker Research Grant: 15-364099), naman familie Fund for Basic Research og Caroline Wiess Law Fund for forskning i molekylær medisin.
Human Genetics | ClinVar | PMID: 29165669 | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/ |
Human Genetics | DECIPHER | PMID: 19344873 | https://decipher.sanger.ac.uk/ |
Human Genetics | DGV | PMID: 24174537 | http://dgv.tcag.ca/dgv/app/home |
Orthology Prediction | DIOPT | PMID: 21880147 | https://www.flyrnai.org/cgi-bin/DRSC_orthologs.pl |
Human Gene/Transcript Nomenclature | Ensembl | PMID: 29155950 | https://useast.ensembl.org/ |
Human Genetics | ExAC | PMID: 27535533 | http://exac.broadinstitute.org/ |
Primary Model Organism Databases | FlyBase (Drosophila) | PMID:26467478 | http://flybase.org |
Model Organism Database Integration Tools | Gene2Function | PMID: 28663344 | http://www.gene2function.org/search/ |
Human Genetics | Geno2MP | N/A | http://geno2mp.gs.washington.edu/Geno2MP/ |
Human Genetics | gnomAD | PMID: 27535533 | http://gnomad.broadinstitute.org/ |
Gene Ontology | GO Central | PMID: 10802651, 25428369 | http://www.geneontology.org/ |
Human Gene/Protein Expression | GTEx | PMID: 29019975, 23715323 | https://gtexportal.org/home/ |
Human Gene Nomenclature | HGNC | PMID: 27799471 | https://www.genenames.org/ |
Primary Model Organism Databases | IMPC (mouse) | PMID: 27626380 | http://www.mousephenotype.org/ |
Primary Model Organism Databases | MGI (mouse) | PMID:25348401 | http://www.informatics.jax.org/ |
Model Organism Database Integration Tools | Monarch Initiative | PMID: 27899636 | https://monarchinitiative.org/ |
Human Variant Nomenclature | Mutalyzer | PMID: 18000842 | https://mutalyzer.nl/ |
Human Genetics | OMIM | PMID: 28654725 | https://omim.org/ |
Primary Model Organism Databases | PomBase (fission yeast) | PMID:22039153 | https://www.pombase.org/ |
Literature | PubMed | N/A | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ |
Primary Model Organism Databases | RGD (rat) | PMID:25355511 | https://rgd.mcw.edu/ |
Primary Model Organism Databases | SGD (budding yeast) | PMID: 22110037 | https://www.yeastgenome.org/ |
Human Gene/Protein Expression | The Human Protein Atlas | PMID: 21752111 | https://www.proteinatlas.org/ |
Primary Model Organism Databases | WormBase (C. elegans) | PMID:26578572 | http://wormbase.org |
Primary Model Organism Databases | ZFIN (zebrafish) | PMID:26097180 | https://zfin.org/ |