NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan: Parkinson hastalığı (PD), tüm vakaların %10'undan daha azını oluşturan monojenik formları ile karmaşık bir hastalıktır. Tüm exome sekanslama (WES) teknolojisi, büyük ailelerde mutasyonları bulmak için başarıyla kullanılmıştır. Bununla birlikte, hastalığın geç başlaması nedeniyle, genellikle sadece küçük aileler ve ilgisiz hastalar mevcuttur. Bu gibi durumlarda yapılan WES, çok sayıda aday varyantı verir. Şu anda varyantların patojenliğinin değerlendirilmesini sağlayan bir dizi kusurlu yazılım aracı vardır. Amaç: 48 ilgisiz hastayı WES kullanarak otozomal dominant ailesel PD formu ile analiz ettik ve eksonik alanların analizi için mevcut biyoinformatik kaynakların hemen hemen tamamını kullanarak potansiyel patojenik olarak önemli varyantları seçmek için bir strateji geliştirdik. Yöntemler: Sık sık mutasyonu olmayan 48 hastanın DNA dizilimleri Illumina HiSeq 2500 platformu kullanılarak gerçekleştirildi. Tanımlanan varyantların olası patojenik önemi ve PD'nin patogenezine dahil olmaları, SNP ve Varyasyon Suite (SVS), Kombine Annotation Dependent Depletion (CADD) ve Rare Exome Variant Ensemble Learner (REVEL) yazılımı kullanılarak değerlendirildi. Fonksiyonel değerlendirme Pathway Studio veritabanı kullanılarak gerçekleştirildi. Bulgular: PD veya nöronal fonksiyonla ilişkili 23 gende 7082 ile 25 varyant arasında arama aralığında önemli bir azalma elde edildi. Sekiz (FXN, MFN2, MYOC, NPC1, PSEN1, RET, SCN3A ve SPG7) en önemlileriydi. Sonuç: Geliştirilen çok adımlı yaklaşım, muhtemelen PD patogenezinde yer alan potansiyel patojenik olarak önemli varyantlar için etkili bir arama yapılmasını mümkün kıldı. Elde edilen verilerin deneysel olarak daha fazla doğrulanması gerekir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Background: Parkinson's disease (PD) is a complex disease with its monogenic forms accounting for less than 10% of all cases. Whole-exome sequencing (WES) technology has been used successfully to find mutations in large families. However, because of the late onset of the disease, only small families and unrelated patients are usually available. WES conducted in such cases yields in a large number of candidate variants. There are currently a number of imperfect software tools that allow the pathogenicity of variants to be evaluated. Objectives: We analyzed 48 unrelated patients with an alleged autosomal dominant familial form of PD using WES and developed a strategy for selecting potential pathogenetically significant variants using almost all available bioinformatics resources for the analysis of exonic areas. Methods: DNA sequencing of 48 patients with excluded frequent mutations was performed using an Illumina HiSeq 2500 platform. The possible pathogenetic significance of identified variants and their involvement in the pathogenesis of PD was assessed using SNP and Variation Suite (SVS), Combined Annotation Dependent Depletion (CADD) and Rare Exome Variant Ensemble Learner (REVEL) software. Functional evaluation was performed using the Pathway Studio database. Results: A significant reduction in the search range from 7082 to 25 variants in 23 genes associated with PD or neuronal function was achieved. Eight (FXN, MFN2, MYOC, NPC1, PSEN1, RET, SCN3A and SPG7) were the most significant. Conclusions: The multistep approach developed made it possible to conduct an effective search for potential pathogenetically significant variants, presumably involved in the pathogenesis of PD. The data obtained need to be further verified experimentally.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.