클리닉에 차세대 시퀀싱 이동, 부분 2

의 실시간 트윗의 첫 번째 시도 #ngs2013 http://t.co/SbWrGx8weI

— 폴 이사님 (@ Pauldennyuk) 행진 12, 2013

내에서 최근 게시물, 이 심포지엄에서 처음 네 회담 요약:

1세인트 옥스포드 워크샵 및 심포지엄, 4일 Techgene 기술 네트워크 회의,
“NGS2013 차세대 시퀀싱: 생물 정보학 및 데이터 분석”

당신은 또한 회의에서 이야기를 읽을 수 여기에. 하지만 빗나가 다. 오후 마르셀 Nelen과 인상적인 시작, Radboud 대학 의료 센터에서, 네이 메헨, 네덜란드에 대해 말하기:

“이기종 질병의 exome 시퀀싱의 임상 유틸리티입니다.”

박사 Nelen 연구 및 진단 실험실 간의 강력한 협력은 이기종 유전 질환의 진단에 exome 배열의 응용 프로그램에 주도하는 방법 설명. 그는 정의하는 종합 팀의 노력의 중요성을 강조 “패키지” 유전자하는 참여의 증거가 지적 장애 중 하나에 발생했습니다 (신분증), 상속 실명을, 상속 청각 장애, 운동 장애 또는 산화 인산화 장애. 이러한 질병을 일으킬 수있는 유전자 변형의 폭 넓은 다양성은 Sanger 시퀀싱을 의미합니다, 한 번 금 표준, 너무 시간이 많이 걸릴 비싼되고 낮은을 제공하고 있습니다 “진단 수율” exome 시퀀싱보다.

진단 설정에 exomes의 높은 처리량 시퀀싱을 적용 중 하나 중요한 점은 환자들과 그 가족의 적절한 정보의 동의를 얻고있다. 환자 및 / 또는 부모는 전체 exome 분석을위한 정보의 동의를했다. ~ 550 환자의 exomes에서 시퀀스 데이터는 일반적인 주석 파이프 라인을 입력하고 exome 분석은 '하나를 기반으로 한다시'ID의 전략 또는'silico에서다른 질병에 대한 '타겟 전략.

분석은 두 단계 접근 방식을 기반으로합니다:

1. 분석 “꾸러미” 병원성 변종을 수행하는 매우 가능성으로 정의 유전자의:
   • 만 이러한 질병 관련 유전자 변종 검색.
   • 병원성 변형이 발견하는 경우, 최종 분석 및보고.
   • 더 병원성 변형을 찾을 수없는 경우, 두 번째 단계로 이동:
2. 전체 exome 분석:
   • 더 병원성 변형을 찾을 수없는 경우, 후보 유전자의 특정 집합에 변이를 검색.
   • 병원성 변종이 발견 및 임상 해석을위한 견고한 증거는 경우, 신고.
   • 최종적으로, 이전 분석이 실패하는 경우, exome의 나머지 부분은 연구자와 공동으로 검색되며,이 "새로운"데이터를 가지고있는 경우에보고 될 수 있습니다.

박사 Nelen에 의해 recounted 하나의 성공 사례가 지적 장애의 특정 사건을 걱정, 어떤 원인이 변종이 연속 후보 유전자 Sanger 배열에 의해 조사를 몇 년 동안 확인하​​지 않았다고하는, 전체 exome 분석에 병원성 변형을 확인하는 반면PACS1 유전자.

경우에 위치 “부대” 변형이 식별됩니다, 그 조사를 받고 질병에 더 관계를지지 않습니다 것처럼, 이것들은 전달과 조언 전문가의 독립적 인 팀에 의해 평가, 이전 신고.

이 계층 분석은 유전자 검사로 네덜란드 의료 당국의 인증을 얻었습니다 그래서 다른 EU 국가에 대한 모델 역할을 할 수.

우리는 마이클 뮐러에서 다음 들었, NIHR 생명 연구 센터에서, 임페리얼 칼리지 런던, UK, 약:

“빠른 전체 - 게놈 시퀀싱: 빠른 처리 시간에 대한 생물 정보학 파이프 라인을 최적화.”

전체 - 게놈 시퀀싱을 사용하여 (WGS) 돌연변이 검출는 exome으로 제한 분석보다 더 강력한 될 수 있습니다에 대한. 그러나, 진단 실험실로 이동 WGS로 인한 문제를 처리하고 처리 데이터가 엄청난. 박사 뮬러는 서로 다른 하드웨어와 접근 방식이 NGS 데이터의 처리가 최적화 될 수 평행하는 방법을 설명, 어떤 극적인 개선을 보여. 각 단계에서 체계적으로 식별 병목 현상으로, 그는 주석 변종을 생산하는 데 필요한 시간을 줄일 수있었습니다, ~ 30x 보도 한 게놈에서 원료 Illumina 짧은 읽기 데이터로 시작, ~ 24 일부터 ~ 7 시간. 이 읽기 매핑 또는 변형 전화 품질을 손상시키지 않고 달성 할 수 등장.

마르셀 Nelen에서 후속의 토크, Kornelia Neveling, 또한 Radboud 대학 의료 센터에서, 네이 메헨, 에 대한 이야기:

“진단 exome 시퀀싱을위한 데이터 분석”

박사 Neveling는 Radboud 대학 의료 센터의 기술 설정을 설명하여 시작, 다음 샘플 처리 및 품질 관리 그리고 마지막으로 소프트웨어 도구 exome 시퀀스 변형 필터링 및 분석에 도움. 진단 실험실은 세 생활 기술에 액세스 할 수 있습니다 5500 고체 플랫폼을 사용 sequencers도 두 이온 토렌트 (Torrent) PGM의 sequencers.

샘플 및 데이터 처리의 핵심 단계는 품질 관리입니다 (QC) 최종 임상 의사 결정 강력한되는 것을 보장하기 위해; 박사 Neveling에 의해 설명 된 QC 단계의 일부였다:

1. 개인과 관계의 신뢰성 확인 (형제 / 부모의 / 관계가없는)
2. 각 샘플 예에 대한 메타 데이터의 정확한 기록. 어떤 버전의 소프트웨어는 분석에 사용 된? 분석의 날짜은 무엇입니까?, 등.
3. 시퀀스 데이터는 매우 구체적이고 민감한 예를 들면 것을. 충분한 제공, 모든 exons의 범위도.
4. 시퀀스 변형 통화 예를 들어 생물 기대에 부응. transversions로 전환의 비율은 자연 변동을 반영.

Radboud 시퀀싱 진단 팀은 현재 약 데이터베이스가 1500 개인 exomes하고 발견 한 그것에 대해 전형적인 exome 수율 40,000 변종, 그 변종의 ~ 150-200되고있는 “개인” 각 샘플에. 박사 Neveling는 변형 필터링 도구를 제공, 소프트웨어의 연상 보았다 그래픽 사용자 인터페이스앞에서 설명한 엘리엇 Margulies로하고 가장 가능성이 etiologic의 변종을 식별에 도움이 유전 경직 하반신 마비의 경우에 도구를 사용하여 간단히 설명.

교수. 앤서니 J 브룩스는 심포지엄을 종료, 이야기:

“NGS-파생 된 변종에 pathogenicity 지정”

교수. 브룩스는 아이디어 fizzing되었습니다, 우리가 정말이 무슨 뜻인지 생각하고 도발 “병원성”. 희귀 질병에 초점을, 우리는 pathogenicity의 개념이 미끄러 것을 생각 나게했다, 다원적 인 측면의 하나. pathogenicity를 유추하는 것은 몇 가지 조합을 의미 할 수:

• 케이스 및 제어 인구의 allele 주파수를 알고
• 변종 병원성으로 다른 사람에 의해 설명되어 있는지 여부를
• 변종 간주됩니다 데이터베이스에서 결석 여부 (때때로 잘못) 주로의 구성 방법 “표준” e.g 변종. dbSNP
• 변형 유래의 질병과 공동 segregates 여부
• 이 예상대로 (또는 알려진) 변형의 효과는 단백질 구조에
• 예측 silico에서 이러한 PolyPhen 또는 선별 등의 도구에서
• 기능 assays는 인간의 세포를 생활에서 수행
• 모델 생물로 진행 기능적 또는 phenotypic assays는 예를 들어. 마우스 돌연변이

우리가 pathogenicity를 정의하는 방법으로 교묘 또 다른 수준이 두 상황을 생각 할 수 있다는 것입니다:

1. 이 변형은 '발생’ 특정 환자 나 가족의 표현형 (이는에 관련 expressivity)?
2. 수 변형 '원인’ 인구의 표현형 (penetrance)?

교수. 브룩스는 변형의 임상 actionability이 pathogenicity의 조합으로 생각해야한다고 주장했다, penetrance와 expressivity. 그는 너무 작은이 유전자형과 표현형 사이의 관계에 대해 우리는 그 차이를 해소하고 병원성 변형을 인식 할 수있는 능력을 향상시키기 위해 개발의 번호가 필요하다고 여겨 것을 지적했다. 특히, 그는 중간 데이터베이스 시스템은 임상 데이터베이스와 같은 dbSNP 또는 Ensembl 등의 주요 자원을 함께 연결하는 데 필요한 것을 주장, 기밀을 손상시키지 않고 데이터 공유를 촉진하기. 이 데이터베이스 '생태계를 결합’ 높은 데이터 품질 전자 건강 기록과 유전자형 - 표현형의 관계에 대한 우리의 이해를 개선해야.

심포지엄은 NGS가 원인이 변종을 확인하는 진단 유전자 연구소에서 촬영하고 성공률을 향상시키기 위해 사용되는되는 방식의 좋은 개요를 준. 차례로, 이 기술 개발은 치료 또는 치료를보다 효율적으로 정보를 선택로 연결되어야합니다. 우리가 올해의 시간에 진행이 얼마나 멀리 볼 수 흥미로운 것, 후속 회의가 계획 될 때.

누구든지 논의하기 위해 연락을하고 싶은 경우, 내 요약을 수정하거나 업데이트, 코멘트를하시기 바랍니다, 이하, 또는 나에게 트윗을 보내:

Tweet to @pauldennyuk