Лекция 4 презентация

Предсказание эффекта замен аминокислот с помощью вычислительных методов Важная задача: Именно несинонимичные замены в кодирующих частях генов – основная причина существования различных фенотипов Значительная часть такой вариации –

Слайд 1Введение в эволюционную и медицинскую геномику, часть II ФББ МГУ, весна 2008
Лекция

4

Слайд 2Предсказание эффекта замен аминокислот с помощью вычислительных методов
Важная задача:
Именно

несинонимичные замены в кодирующих частях генов – основная причина существования различных фенотипов
Значительная часть такой вариации – нейтральная ? задача отбора предположительно функциональных вариантов

Осмысленная с точки зрения биоинформатики задача:
Хорошо формализуема (данные «на входе»)
Большое количество контрольных данных (проверка результатов «на выходе»)
Большой выбор параметров, описывающих эффект замены («внутри» метода)

Слайд 3Botstein & Risch Nat Genet (2003) 33:228


Слайд 41: Andersen MC, Engström PG, Lithwick S, Arenillas D, Eriksson P,

Lenhard B, Wasserman WW, Odeberg J.
In silico detection of sequence variations modifying transcriptional regulation.
PLoS Comput Biol. 2008 Jan;4(1):e5. Epub 2007 Nov 27.
2: Barnes MR, Deharo S, Grocock RJ, Brown JR, Sanseau P.
The micro RNA target paradigm: a fundamental and polymorphic control layer of cellular expression.
Expert Opin Biol Ther. 2007 Sep;7(9):1387-99. Review.
3: Chen K, Rajewsky N.
Natural selection on human microRNA binding sites inferred from SNP data.
Nat Genet. 2006 Dec;38(12):1452-6. Epub 2006 Oct 29.
4: Chen JM, Férec C, Cooper DN.
A systematic analysis of disease-associated variants in the 3' regulatory regions of human protein-coding genes II: the importance of mRNA secondary structure in assessing the functionality of 3' UTR variants.
Hum Genet. 2006 Oct;120(3):301-33. Epub 2006 Jun 29. Review.
5: Královicová J, Lei H, Vorechovský I.
Phenotypic consequences of branch point substitutions.
Hum Mutat. 2006 Aug;27(8):803-13.

PubMed: “prediction regulatory SNPs”


Слайд 5Генетика сложных заболеваний: поиск факторов
// Выбор функционального варианта из двух, которые

сцеплены друг с другом и оба ассоциированы с фенотипом; различение редких полиморфизмов и этиологических мутаций
Генетическое консультирование: анализ врожденных дефектов (birth defects) и выбор стратегии лечения
Генетика модельных организмов: определение с помощью мутагенеза генов, участвующих в биологических процессах // Поиск кандидатов для мутагенеза
Геномика и эволюционная генетика: оценка давления отбора // Определение доли функциональных вариантов в популяции

Замены аминокислот: примеры приложений


Слайд 6J.Cohen et al., Science (2004) 305:869-72
Генетика сложных заболеваний: пример


Слайд 7How genetic testing can help to diagnose an inherited disorder with

certainty in patients X-linked lymphoproliferative disease (XLP) is a rare, life-threatening inherited disorder. In patients with XLP, infection with Epstein-Barr virus (EBV) - the virus that causes mononucleosis (known as "mono") - can lead to an out-of-control immune response, usually resulting in death within days. XLP can be cured by bone marrow transplantation. However, XLP can be difficult to diagnose with certainty and bone marrow transplantation is too risky a procedure to be performed without a definite diagnosis of XLP. Genetic testing can provide such a definitive diagnosis of XLP.
 
How genetic testing can help to differentiate between different forms of an inherited disorder in patients Congenital hyperinsulinism (CH) is due to a malfunction of the parts of the pancreas that are involved in producing the hormone insulin. CH leads to dangerously low blood sugar levels in newborns and infants. This inherited disorder has been associated with genetic variations in any one of at least five different genes. Treatment depends on which gene is affected and on the nature of the genetic variation and can vary from (1) drug therapy to (2) partial or (3) complete removal of the pancreas.

Генетическое консультироваие: пример


Слайд 8Оценка качества метода предсказания:
Чувствительность (false negatives)
Специфичность (false positives)
Покрытие

(coverage)

Контрольные наборы данных:

disease mutations
mutagenesis data (??)
neutral nsSNPs
divergence substitutions

Базовые типы информации:

Тип замены (Val ?Ile хорошо, Asp ? Arg плохо)
Позиция замены (Ядро/поверхность, и т.д.)


Слайд 10PolyPhen: prediction of amino acid substitution effect on protein function

Prediction: benign

(neutral), damaging (deleterious)

Слайд 11I. Sequence annotation
Hereditary hemochromatosis protein precursor (HLA-H, Q30201)
Features checked:
* bond:

DISULFID, THIOLEST, THIOETH
* site: BINDING, ACT_SITE, LIPID, METAL, SITE, MOD_RES, SE_CYS
* region: TRANSMEM, SIGNAL, PROPEP

Слайд 12II. PSIC: profile analysis of homologous sequences
Align with homologous proteins with

seq. ide. 30..94%

Слайд 13II. PSIC: profile analysis of homologous sequences
2. Calculate the profile matrix

with PSIC algorithm

Profile matrix: Sa,j = ln[ pa,j / qa ], a = {1,..20}, j = {1,..N}, N = alignment length


Слайд 14II. PSIC: profile analysis of homologous sequences
3. Analyse difference between profile

scores for two a.a. variants:

Asn→Cys: Δ = | SAsn,4 – SCys,4 | = 1.591


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика