利用基因组数据预测遗传异常的出现

IF 0.6 4区 农林科学 Q3 Agricultural and Biological Sciences Inra Productions Animales Pub Date : 2016-12-28 DOI:10.20870/PRODUCTIONS-ANIMALES.2016.29.5.3002
S. Fritz, P. Michot, Chris Hozé, C. Grohs, A. Barbat, Mekki Boussaha, D. Boichard, Aurélien Capitan
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摘要

随着基于基因分型和高通量测序的新方法的发展,从少数病例中识别导致异常的突变比以前容易得多。然而,并不总是能够观察到病例并获得相应的生物材料。本文介绍了两种基于高速数据分析的方法,用于识别致命的隐性突变或更有效地利用基因组序列数据进行研究。第一种方法使用高速基因分型数据来寻找纯合子缺失的基因组区域。这种方法已经使分析的每个牛品种的几个突变特征成为可能。在第二种方法中,从可用的序列数据中寻找注释表明它们在纯合子状态下不能耐受的变异。假阳性的数量很高,但这些数据有助于更有效地指导观察和诊断阶段,并在最有利的情况下预测异常的出现。例如,RP1基因导致视网膜变性,EDAR基因导致毛发和牙齿缺失。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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Anticiper l'émergence d'anomalies génétiques grâce aux données génomiques
Avec le récent développement des approches reposant sur le génotypage et séquençage à haut débit, identifier la mutation responsable d’une anomalie à partir de quelques cas est beaucoup plus simple qu’auparavant. Toutefois, il n’est pas toujours possible d’observer des cas et de disposer du matériel biologique correspondant. Cet article présente deux approches reposant sur l’analyse de données à haut débit, permettant d’identifier des mutations récessives létales ou d’orienter plus efficacement leur recherche à partir des données de séquence du génome. La première approche utilise les données de génotypage à haut débit pour rechercher des régions du génome présentant un déficit en homozygotes. Cette méthode a déjà permis de caractériser plusieurs mutations dans chacune des races bovines analysées. Dans la seconde approche, on recherche dans les données de séquence disponibles des variants dont l’annotation suggère qu’ils ne sont pas tolérés à l’état homozygote. Le nombre de faux positifs est élevé, mais ces données permettent d’orienter la phase d’observation et de diagnostic plus efficacement et, dans les cas les plus favorables, d’anticiper l’émergence de l’anomalie. Des exemples sont fournis avec le gène RP1 responsable de dégénérescence rétinienne ou le gène EDAR responsable de l’absence de poils et de dents.
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