クリニックに次世代シーケンシングの移動

栄光の日に (しかし、北極のような風と!) 今週これまでに, 私は診断遺伝学クリニックで悪用NGSに関するシンポジウムに出席:

Off to # Ngs2013 today at Wolfson College Oxford http://t.co/SbWrGx8weI #NGS #Clinical #Dx #diagnostic #personalisedmed Should be good

— ポールデニー (@pauldennyuk) 3月 12, 2013

スピーカーは臨床医だった, バイオインフォマティクスおよび生物医学研究; 良いミックス. 主催者は順調なスタートを切ったものを持って、基調講演は次式で与えられた:

博士. Anneke売主, 遺伝学研究所所長, オックスフォードNHS信託

“NHSでの遺伝子検査の変換: メンデル疾患の診断にシーケン次世代のアプリケーション”

博士売主はオックスフォード地域NHSにおける遺伝子検査の開発のタイムラインに沿って私たちを導か, 彼らの主な方法は、小さなサンガーシーケンシングのいずれかの方法で入力された遺伝子のパネルやNGSプラットフォームの1つに焦点を当てていたことは注目に. 彼女は肥大型心筋症を引き起こす方法診断変種の説明 (HCM) 高解像度融解曲線解析に変性HPLCを用いて、今Haloplex PCRとイルミナMiSeqプラットフォームにから移動しました. NGSを用いた臨床的感度または増加し “診断率” and when combined with control population data, HCMで見つかった亜種の改良分類, それが簡単にそれらをように定義すること “分類されていない” としてではなく “おそらく病原”.

オックスフォード臨床遺伝Labsはサンガーシーケンシングを使用してバリアントを検証, しかし、計画はすぐにこれを停止する. 今後, 彼らの目標は、原因となる亜種を見つけることに成功率を高めるために全体exomesの順序付けを使用することでした. 博士売主は、より良いバイオインフォマティクスを導入する必要性を強調, Excelスプレッドシートのデータと格闘するのではなく、. ついに, 彼女はそれがNHSはNGSの普及を導入することにより、臨床遺伝子検査を変換することが不可欠だったことを提案した.

エリオットマーグリーズ, イルミナ英国から, について話しました:

“クリニックのための全ゲノムシーケンシングと解析”

博士を簡単イルミナシーケンシング·プラットフォームを導入してから、を含むいくつかの最近の技術動向について話マーグリーズ:

• DNAの供給源として小型化サンプルを使用する能力, e.g. ホルマリン固定パラフィンワックス埋組織
• オープンソースソフトウェアのアライメントとバリアントを呼び出すツール, アイザック
• 配列変異体のために修正されたファイル形式, と呼ばれるgVCF.
• DNA配列変異体のリストを容易にフィルタリングを容易にするツール, 暫定iAFT呼ば.

アイザックは、約で全ゲノム配列データセットのバリエーションを揃え、呼び出すことができるように主張されている 24 時間, それが上で実行された場合 12 コアコンピュータと 64 GB RAM.

バリアントフィルタリングツールは、グラフィカル·ユーザー·インターフェースを有しており、オープンソースの基盤に基づいて構築され、例えば. Ensemblの VEPそして様々なソースからのデータを使用し, 含む Exomeバリアントプロジェクトと暫定iAFT呼ばれ. このツールを使用すると、原因変異体を求める問題の規模を低減する, しかし聴衆のメンバーによって質問されたとき, 博士マーグリーズは強調した, 最終的な分析で, 最後の決定はまだ臨床医の責任です.

今後, エリオットマーグリーズは、臨床予測 “生態系” 出生時にDNAサンプルを取ってから始まる, ずっと現在のヒールプリック採血のような, 全ゲノム配列決定のために使用さ, exome配列を有するいくつかの個人をフォローアップし、人生を通して維持電子カルテとリンク.

午前中のセッションの第三のスピーカーがあった マシューアディス, から Arkivum:

“ゲノミクスデータの管理保存とアクセス”

私たちは、壊滅的なデータ損失のいくつかの有益で面白い物語を提示した後、マシューアディスはArkivumが彼らのクライアントが常にバックアップコピーを持っていることを確実にするために取ることが骨の折れると厳格なアプローチを説明した. データの整合性上の複数の場所や定期的なチェックでの物理的なコピーは、システムへの重要な側面である, 第三者が保管してもバックアップを含む, エスクローで.

朝の最後の話で, 浅Vroling, から Bio-Prodict, について話しました:

“3DM: データ統合や次世代バリアント効果予測”

その出発点としてスーパーファミリーの全てのタンパク質のための3次元タンパク質モデルを使用して, バイオProdictな目的のためには、複数のデータソースを統合するツールを構築しています, またはそう彼らは主張する, 配列変異体の機能的効果を推測. このアプローチの楽しい態様は、非ヒト由来のタンパク質の3次元モデルは、ヒトにおけるホモログ変異体の影響を推測するために使用することができるということである.

博士Vrolingが与えた一例では、馬の長期QT症候群に関与するタンパク質に見られる変異体であったが、同等のヒトタンパ​​ク質の変異体の影響を予測するために使用することができる. QT延長症候群で見つかった検証の変異の大規模なセットを使用した,3DMの検出感度があった 95% 別の標準的なツールによって達成〜65％と比較して, PolyPhen. 3DMツールの可能性が明確である, しかしそれは、人間のゲノムにコード化されすべてのタンパク質の完全なセットに対処するためにスケールアップすることができますかどうかは見守らなければならない.

私は午後の会談のために要約を入れてきた 別のポストに.