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Nature Method 点评和介绍主要人类遗传突变数据库

2016/02/18 来源:生物探索
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导读
要确定真正致病的遗传突变,数据共享是必不可少的。近期的Nature Method 对主要的人类遗传突变数据库进行了点评和介绍。


在人类基因组中的单核苷差异有千万之多。高通量测序让鉴定它们变得很容易,但注解它们是艰巨得多的任务。它对了解人类遗传变异的影响至关重要,能让我们深入了解疾病的分子基础,并能为更好的临床决策运用这些知识。

有数以百计的变异数据库存在,很多集中在由人类基因组差异协会维护的一系列列表的基因。有一些数据库试图覆盖整个人类基因组。它们为基础研究人员和临床医生提供了宝贵资源。

为了将不同的数据更好地运用到研究和临床。了解这些数据库的内容、管理办法和整合的质量很有必要。

OMIM

这些数据库中最大型的、广泛使用的是在线人类孟德尔遗传(OMIM),从1960年开始,目前由约翰霍普金斯大学医学院的研究人员在维护,有超过1万5千个人类基因和遗传疾病的详细目录。OMIM包含了支持基因与疾病关系和疾病机理的代表性基因变异。

HGMD

人类基因突变数据库(HGMD),从1996年开始,由英国Cardiff的医学遗传研究所维护,有17万4千种发表在文献上的由遗传所引起的疾病的种系变异。

缺陷

虽然这些数据库提供了一个重要的资源,但它们不是没有缺点的。按照Bell等人2011年的工作显示,对于隐性基因27%的注释是不正确的。Dorschner等人在2013年回顾了主要文献,发现结果支持HGMD中239个独特的变异是由疾病引起的,但只有7.5%属于这一类。Bell等人得出的结论是OMIM 和HGMD对于变异是否是致病的分析不充足。

另外一个障碍是使用HGMD的全部内容只能通过注册。免费版本是有限使用的,不能实时更新,不提供染色体坐标,搜索功能很少。

ClinVar

这些缺陷将召唤在疾病变异上更全面、更集中的资源信息。在2012年,美国NIH开展了ClinVar,一个免费的数据库,旨在对生殖细胞和体细胞的变异进行临床解释。它最初是从OMIM上及位点特异性数据得到数据提交,但很多从临床测试实验室和研究者直接获得数据提交。ClinVar要求每个变异的分类为临床的类别(良性的,有可能是良性的,可能的致病性、致病性或不确定性的意义)。

为了促进ClinVar的数据提交和提高对变异的注解的准确性,NIH从2013年开始启动对 ClinGen的经费支持。

ClinGen对提交给ClinVar的数据建立了一个排名体系。提交者提交的变异必须分成至少三个临床意义层,提供区分方法和支持证据之后才能获得一星进入体系。用户可以在讨论他们的注解上与提交者接触。二星级描述的是在大多数提交者没有冲突的变异。三星、四星来自于专家小组和大型团队。根据2016年1月4日的数据,在ClinVar 172,870个变异中56,742至少达到一星级,对待没有星级的105,000收录条目应该谨慎一些。

通过不同的浏览器,ClinVar用户很容易获得不同提交者之间所有的变异注解的差别。这对有些实验室过度或低估致病变异是有用的提醒,可能会促使他们改变自己的方法。

ClinGen已经为ClinVar中不同疾病的注解的差异提供专家意见。但为了达到这个需求,知识必须共享,临床实验室以及那些做基因测试和从事基础研究的机构应使他们的变异数据可自由利用。

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