Научная статья на тему 'Биоинформатический анализ крупных геномных аномалий у детей'

Биоинформатический анализ крупных геномных аномалий у детей Текст научной статьи по специальности «Прочие медицинские науки»

CC BY
73
35
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по прочим медицинским наукам , автор научной работы — Васин К.С., Ворсанова С.Г., Юров Ю.Б., Смирнова О.А., Демидова И.А.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Биоинформатический анализ крупных геномных аномалий у детей»

ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПЕДИАТРИИ И ДЕТСКОЙ ХИРУРГИИ

БИОИНФОРМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КРУПНЫХ ГЕНОМНЫХ АНОМАЛИЙ У ДЕТЕЙ

Васин К.С.12, Ворсанова С.Г.1-2-3, Юров Ю.Б.123, Смирнова О.А.2, Демидова И.А.1,2, Зяблова Н.В.2, Юров И.Ю.12

'Научно-исследовательский клинический институт педиатрии им. академика Ю.Е. Вельтищева ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России, г. Москва

2ФГБНУ «Научный центр психического здоровья», г. Москва

3ГБОУ ВПО «Московский городской психолого-педагогический университет», г. Москва.

В лабораторной диагностике при исследовании пациентов с идиопатической умственной отсталостью, пороками и микроаномалиями развития всё чаще используются полногеномные молекулярно-цитогенетические методы исследования для выявления генетических нарушений, не выявляемых классическими (стандартными) методами цитогенетики. По данным исследований таких когорт детей от 25% и более выявляются хромосомные и геномные аномалии, затрагивающие участки ДНК от 0,5 млн пн и более. Аномалии такого размера содержат от нескольких десятков до нескольких сотен генов и могут значительно влиять на фенотип. Однако использование высокоразрешающих методов анализа генома даёт большой объём информации о хромосомных и геномных вариациях, интерпретация которых нередко затруднительна. Для обработки данных и их интерпретации необходимы различные биоинфор-матические инструменты. С использованием био-информатического анализа in silico проводится анализ крупных геномных аномалий, в ходе которого определяются гены, предположительно имеющие отношения к развитию фенотипа. В ходе работы по приоритизации генов, ассоциированных с фено-типическими проявлениями, особое внимание уделяется уровню и тканеспецифичности экспрессии генов. Как правило, исследуют процессы, в которых задействованы гены и их межбелковые взаимодействия. Использование данного алгоритма при анализе крупных геномных аномалий даёт возможность выявить гены, процессы-кандидаты, а также геномные сети, в которые вовлечена та и или иная геномная аномалия. Примеры использования данного алгоритма при анализе крупных геномных аномалий: случай 1. Пробанд с умственной отсталостью и ми-роаномалиями развития, при молекулярно-цитоге-нетическом исследовании которого была выявлена дупликация в участке 15q12q15.3 размером 17 млн пн. Данная аномалия затрагивает свыше 82 генов, индексированных в OMIM. В ходе биоинформатического анализа in silico было выделено 8 генов-кандидатов с повышенным уровнем экспрессии в клетках головного мозга (APBA2, LPCAT4, PAK6, ITPKA, TYRO3,

CAPN3, TTBK2, MAP1A). Кумулятивный эффект нарушения этих генов и может быть причиной формирования различных, в том числе и психических отклонений у ребёнка. Случай 2: Пробанд с умственной отсталостью, эпилепсией и микроаномалиями развития, при молекулярно-цитогенетическом исследовании которого была обнаруженная делеция в участке 6q22.1-q23.2 размером 13,7 млн пн. Данная аномалия затрагивает 30 генов, индексированных в базе данных OMIM. В ходе анализа были определены специфичные для головного мозга гены: GJA1, AKAP7, EPB41L2, FABP7, FAM184A, HDDC2, NKAIN2, PTPRK, SERINC1 и TPD52L1. При анализе межбелковых взаимодействий было установлено, что гены EPB41L2, TPD52L1 с повышенным уровнем экспрессии в клетках головного мозга и ген KIAA0408 взаимодействуют с 5 белками, относящимися к одному классу регуляторных белков 14-3-3. Нарушение в белках класса 14-3-3 и генах, кодирующих его, по данным литературы ассоциированы с психическими заболеваниями, в том числе и с умственной отсталостью. Используемый алгоритм может быть с успехом применён в прикладных и фундаментальных молекуляр-но-цитогенетических исследованиях. Работа поддержана грантами РФФИ (проекты № 16-54-76016 ЭРА_а и № 17-04-01366 А).

ДЕТЕКЦИЯ МУТАЦИЙ ПРИ МУКОВИСЦИ-ДОЗЕ В ГЕНЕ CFTR У НОВОРОЖДЁННЫХ ДЕТЕЙ В ХАНТЫ-МАНСИЙСКОМ АВТОНОМНОМ ОКРУГЕ-ЮГРЕ

Донников М.Ю.1,2, Мещеряков В.В.2, Колбасин Л.Н.1 'БУ ХМАО-Югры "Окружной кардиологический диспансер "Центр диагностики и сердечнососудистой хирургии", г. Сургут 2БУ ВО "Сургутский государственный университет", г. Сургут

Цель: ранняя молекулярно-генетическая диагностика мутаций в гене CFTR у новорождённых детей с повышенным уровнем иммунореактивного трип-синогена по результатам неонатального скрининга на муковисцидоз.

Задачи: разработка и тестирование комбинации молекулярно-генетических методов выделения ДНК из сухих пятен крови, ПЦР-амплификации 27 экзо-нов и экзон-интронных границ гена CFTR, проведение анализа кривых плавления высокого разрешения, селективное секвенирование экзонов с отличными от референсного паттернами плавления, детекция гомозиготных мутаций.

Материалы и методы: ДНК из сухих пятен крови выделяли набором "QIAamp DNA Micro kit" (Qiagen); анализ кривых плавления проводили с использованием ПО "Precision Melt Software" на приборе CFX96 (BioRad), секвенирование проводилось на генетическом анализаторе "GenomeLab GeXP" (Beckman-Coulter).

РОССИЙСКИЙ ВЕСТНИК ПЕРИНАТОЛОГИИ И ПЕДИАТРИИ, 2017; 62:(4) ROSSIYSKIY VESTNIKPERINATOLOGY IPEDIATRII, 2017; 62:(4)

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.