Idi na sadržaj

Sekvenciranje egzoma

Nepregledano
S Wikipedije, slobodne enciklopedije
Tok rada na sekvenciranji egzoma: 1. dio.

Sekvenciranje egzoma, također poznato kao sekvenciranje cijelog egzoma (WES), je genomska tehnika za sekvenciranje svih proteinskih kodirajućih regija gena u genomu (poznatom kao egzom).[1] Sastoji se od dva koraka: prvi korak je izbor samo podskupa DNK koji kodira proteine. Ove regije poznate su kao egzoni—ljudi imaju oko 180.000 egzona, što čini oko 1% ljudskog genoma, ili približno 30 miliona baznih parova. Drugi korak je sekvenciranje egzonske DNK, korištenjem bilo koje visokopropusne tehnologije sekvenciranja DNK.[2]

Cilj ovog pristupa je identificIranje genetičkih varijanti koje mijenjaju proteinske sekvence, i to po mnogo nižoj cijeni od sekvenciranje cijelog genoma. Budući da ove varijante mogu biti odgovorne i za Mendelovske i za uobičajene poligenske bolesti, poput Alzheimerove bolesti, sekvenciranje cijelog egzoma primjenjuje se i u akademskim istraživanjima i kao klinička dijagnostika

Tok rada na sekvenciranju egzoma: 2. dio.

Motivacija i poređenje s drugim pristupima

[uredi | uredi izvor]

Sekvenciranje egzoma je posebno efikasno u proučavanju rijetkih Mendelovskih bolesti, jer je efikasan način za identifikaciju genetičkih varijanti u svim genima jedinke. Ove bolesti najčešće uzrokuju vrlo rijetke genetičke varijante koje su prisutne samo kod malog broja individua;[3] nasuprot tome, tehnike poput SNP nizova mogu otkriti samo zajedničke genetičke varijante koje su zajedničke mnogim jedinkama u široj populaciji.[4] Nadalje, budući da su varijante koje uzrokuju teške bolesti mnogo vjerovatnije (ali nipošto isključivo) da se nalaze u sekvenci koja kodira proteine,[5][6] a sekvenciranje na ovaj način košta daleko manje od 1%, sekvenciranja cijelog genoma, ali i dalje detektira visok prinos relevantnih varijanti.

U prošlosti su klinički genetički testovi birani na osnovu kliničke slike pacijenta (tj. fokusirani na jedan gen ili mali broj za koji se zna da je povezan s određenim sindromom) ili su ispitivali samo određene tipove varijacija (npr. komparativna genomska hibridizacija), ali su pružali konačne genetičke dijagnoze kod manje od polovine svih pacijenata.[7] Sekvenciranje egzoma se sada sve više koristi kao dopuna ovim drugim testovima: kako za pronalaženje mutacija u genima za koje se već zna da uzrokuju bolesti, tako i za identifikaciju novih gena poređenjem egzoma pacijenata sa sličnim karakteristikama.

Tehnička metodologija

[uredi | uredi izvor]

Korak 1: Strategije obogaćivanja cilja

[uredi | uredi izvor]

Metodi obogaćivanja cilja omogućavaju selektivno hvatanje genomskih regija od interesa iz uzorka DNK prije sekvenciranja. Nekoliko strategija obogaćivanja cilja razvijeno je od originalnog opisa metode direktne genomske selekcije (DGS) u 2005.[8]

Iako je opisano mnogo tehnika za ciljano hvatanje, samo je nekoliko njih prošireno na hvatanje cijelih egzoma.[9] Prva strategija obogaćivanja cilja koja je primijenjena na sekvenciranje cijelog egzoma bila je hibridna metoda snimanja zasnovana na nizovima 2007., ali snimanje u rastvoru je steklo popularnost posljednjih godina.

Hvatanje zasnovano na nizovima

[uredi | uredi izvor]
Hvatanje u rastvoru.

Mikročipovi sadrže jednolančane oligonukleotide sa sekvencama iz ljudskog genoma kako bi se popločalo područje interesa fiksirano za površinu. Genomska DNK se reže kako bi se formirali dvolančani fragmenti. Fragmenti se popravljaju na krajevima, kako bi se dobili tupi krajevi i dodaju se adapteri sa univerzalnim sekvencama za pripremu. Ovi fragmenti se hibridizuju sa oligonukleotidima na mikročipu. Nehibridizovani fragmenti se ispiru i željeni fragmenti se eluiraju. Fragmenti se zatim amplificiraju korištenjem PCR-n-rastvor za hvatanje.

Mikročipovi sadrže jednolančane oligonukleotide sa sekvencama iz ljudskog genoma, kako bi se popločala regija od interesa fiksirana na površinu. Genomska DNK se reže kako bi se formirali dvolančani fragmenti. Fragmenti se popravljaju na krajevima kako bi se dobili tupi krajevi i dodaju se adapteri sa univerzalnim sekvencama za pripremu. Ovi fragmenti se hibridizuju sa oligonukleotidima na mikročipu. Nehibridizovani fragmenti se ispiru i željeni fragmenti se eluiraju. Fragmenti se zatim amplificiraju korištenjem PCR-a.[10][11]

Roche NimbleGen was first Roche NimbleGen je prvi uzeo originalnu DGS tehnologiju[8] i prilagodio je za sekvenciranje sljedeće generacije. Razvili su Sequence Capture Human Exome 2.1M Array za snimanje ~180.000 kodirajućih egzona.[12] Ovaj metod štedi vrijeme i isplativija je u poređenju sa metodima zasnovanim na PCR-u. Agilent Capture Array i komparativna genomska hibridizacijska mreža su drugi metodi koji se mogu koristiti za hibridno hvatanje ciljnih sekvenci. Ograničenja ove tehnike uključuju potrebu za skupim hardverom, kao i relativno veliku količinu DNK.[13]

Hvatanje u rastvoru

[uredi | uredi izvor]

Da bi se uhvatile genomske regije od interesa korištenjem hvatanja u rastvoru, sintetizira se skup prilagođenih oligonukleotidnih sondi i hibridizira u rastvoru s fragmentiranim uzorkom genomske DNK. Sonde (obilježene kuglicama) selektivno hibridiziraju s genomskim regijama od interesa, nakon čega se kuglice (sada uključujući fragmente DNK od interesa) mogu izvući i isprati kako bi se uklonio višak materijala. Kuglice se zatim uklanjaju, a genomski fragmenti se mogu sekvencirati, što omogućava selektivno sekvenciranje DNK genomskih regija (npr. egzona) od interesa.

Ovaj metod je razvijen kako bi se poboljšao nači obogaćivanja cilja hibridizacijskog hvatanja. Kod hvatanja u rastvoru (za razliku od hibridnog hvatanja) postoji višak sondi za ciljanje regija od interesa u odnosu na količinu potrebnog predloška.[13] Optimalna veličina cilja je oko 3,5 megabaza i daje odličnu pokrivenost sekvenci ciljnih regija. Preferirani metod zavisi od nekoliko faktora, uključujući: broj baznih parova u regiji od interesa, zahtjeve za očitavanjem na meti, opremu u laboratoriji itd.[14]

Korak 2: Sekvenciranje

[uredi | uredi izvor]

Postoji mnogo platformi za sekvenciranje sljedeće generacije sekvenciranja, koje su nastale nakon klasičnih metodologija Sangerovskog sekvenciranja. Ostale platforme uključuju sekvencer Roche 454 i SOLiD sisteme Life Technologies, Ion Torrent i Illuminin Illumina Genome Analyzer II (ukinut) i kasnije instrumente serije Illumina MiSeq, HiSeq i NovaSeq, koji se svi mogu koristiti za masovno paralelno sekvenciranje egzoma. Ovi NGS sistemi sa 'kratkim čitanjem' su posebno pogodni za analizu mnogih relativno kratkih dijelova DNK sekvenci, kao što su pronađeni u ljudskim egzonima.

Poređenje sa drugim tehnologijama

[uredi | uredi izvor]

Postoje višestruke tehnologije koje identifikuju genetičke varijante. Svaka tehnologija ima prednosti i nedostatke u smislu tehničkih i finansijskih faktora. Dvije takve tehnologije su mikročipovi i sekvenciranje cijelog genoma.

Genotipizacija zasnovana na mikročipovima

[uredi | uredi izvor]

Mikročipovi koriste hibridizacijske sonde za testiranje prevalencije poznatih DNK sekvenci, stoga se ne mogu koristiti za identifikaciju neočekivanih genetičkih promjena.[13] Nasuprot tome, tehnologije sekvenciranja visokog protoka koje se koriste u sekvenciranju egzoma direktno pružaju nukleotidne sekvence DNK na hiljadama testiranih egzonskih lokusa.[15] Stoga, WES se bavi nekim od trenutnih ograničenja hibridizacijskih genotipizacijskih nizova.

Iako je sekvenciranje egzoma skuplje od tehnologija zasnovanih na hibridizaciji na osnovu uzorka, njegova cijena se smanjuje zbog pada troškova i povećanog protoka sekvenciranja cijelog genoma.

Sekvenciranje cijelog genoma

[uredi | uredi izvor]

Sekvenciranje egzoma može identificirati samo one varijante pronađene u kodirajućoj regiji gena koje utiču na funkciju proteina. Nije u stanju identificirati strukturne i nekodirajuće varijante povezane s bolešću, koje se mogu pronaći korištenjem drugih metoda kao što je sekvenciranje cijelog genoma.[2] Preostaje 99% ljudskog genoma koji nije pokriven sekvenciranjem egzoma, a sekvenciranje egzoma omogućava sekvenciranje dijelova genoma na najmanje 20 puta više uzoraka u poređenju sa sekvenciranjem cijelog genoma.[2] Za prevođenje identificiranih rijetkih varijanti u kliniku, veličina uzoraka i sposobnost interpretacije rezultata radi postavljanja kliničke dijagnoze ukazuju na to da, s današnjim znanjem u genetici, postoje izvještaji o korištenju sekvenciranja egzoma za pomoć u dijagnozi.[12] Troškovi sekvenciranja egzoma su obično niži od sekvenciranja cijelog genoma.[16]

Analiza podataka

[uredi | uredi izvor]

Statistička analiza velike količine podataka generiranih iz pristupa sekvenciranja predstavlja izazov. Čak i samo sekvenciranjem egzoma pojedinaca, generira se velika količina podataka i informacija o sekvencama, što zahtijeva značajnu količinu analize podataka. Izazovi povezani s analizom ovih podataka uključuju promjene u programima koji se koriste za poravnavanje i sastavljanje očitavanja sekvenci.[13] Različite tehnologije sekvenciranja također imaju različite stope grešaka i generiraju različite dužine očitavanja, što može predstavljati izazov pri poređenju rezultata s različitih platformi za sekvenciranje.

Lažno pozitivni i lažna negativnostwlažno negativni nalazi povezani su s pristupima genomskog resekvenciranja i predstavljaju kritična pitanja. Razvijeno je nekoliko strategija za poboljšanje kvaliteta egzomskih podataka, kao što su:

  • Poređenje genetičkih varijanti identifikovanih između sekvenciranja i genotipizacije zasnovane na nizovima[2]
  • Poređenje kodirajućih SNP-ova sa sekvenciranim cijelim genomom osobe sa poremećajem[2]
  • Poređenje kodirajućih SNP-ova sa Sanger sekvenciranjem HapMap osoba[2]

Rijetki recesivni poremećaji možda nemaju jednonukleotidne polimorfizme (SNP-ove) u javnim bazama podataka, kao što je dbSNP. Češći recesivni fenotipovi bi imali veću vjerovatnoću da imaju varijante koje uzrokuju bolest prijavljene u dbSNP. Naprimjer, najčešća varijanta cistast fibroze ima frekvenciju alela od oko 3% u većini populacija. Isključivanje takvih varijanti moglo bi pogrešno isključiti takve gene iz razmatranja. Geni za recesivne poremećaje obično se lakše identificiraju od dominantnih poremećaja jer je manja vjerovatnoća da će geni imati više od jedne rijetke nesinonimne varijante.[2] Sistem koji pregleda uobičajene genetičke varijante oslanja se na dbSNP koji možda nema tačne informacije o varijaciji alela. Korištenje spiskova uobičajenih varijacija iz egzoma studije ili sekvencirane jedinke na nivou cijelog genoma bilo bi pouzdanije. Izazov u ovom pristupu je taj što će se, kako se broj sekvenciranih egzoma povećava, dbSNP također povećavati u broju neuobičajenih varijanti. Bit će potrebno razviti pragove za definiranje uobičajenih varijanti koje vjerojatno nisu povezane s fenotipom bolesti.[15]

Genetička heterogenost i populacijska etnička pripadnost također su glavna ograničenja jer mogu povećati broj lažno pozitivnih i lažno negativnih nalaza što će otežati identifikaciju kandidatskih gena. Naravno, moguće je smanjiti strogost pragova u prisustvu heterogenosti i etničke pripadnosti; međutim to će smanjiti i moć detekcije varijanti. Korištenje pristupa koji prvo stavlja genotip za identifikaciju kandidatskih gena također bi moglo ponuditi rješenje za prevazilaženje ovih ograničenja.

Za razliku od analize uobičajenih varijanti, analiza rijetkih varijanti u studijama sekvenciranja cijelog egzoma procjenjuje skupove varijanti, a ne pojedinačne varijante.[17][18]Funkcionalno označavanje predviđaju učinak ili funkciju rijetkih varijanti i pomažu u određivanju prioriteta rijetkih funkcionalnih varijanti. Uključivanje ovih anotacija može efikasno povećati snagu genetičke asocijacije analize rijetkih varijanti studija sekvenciranja cijelog genoma.[19] Razvijeni su neki metodi i alati za provođenje funkcionalno informirane analize asocijacije rijetkih varijanti, uključivanjem funkcionalnih anotacija kako bi se osnažila analiza u studijama sekvenciranja cijelog egzoma.[20][21]

Etičke implikacije

[uredi | uredi izvor]

Nove tehnologije u genomici promijenile su način na koji istraživači pristupaju i osnovnim i translacijskim istraživanjima. S pristupima kao što je sekvenciranje egzoma, moguće je značajno poboljšati podatke generirane iz pojedinačnih genoma, što je postavilo niz pitanja o tome kako se nositi s ogromnom količinom informacija. Treba li pojedincima u ovim studijama dozvoliti pristup informacijama o njihovom sekvenciranju? Treba li ove informacije dijeliti s osiguravajućim društvima? Ovi podaci mogu dovesti do neočekivanih nalaza i zakomplicirati kliničku korisnost i korist za pacijenta. Ovo područje genomike i dalje predstavlja izazov i istraživači traže kako odgovoriti na ova pitanja.[15]

Primjena sekvenciranja egzoma

[uredi | uredi izvor]

Korištenjem sekvenciranja egzoma, studije s fiksnim troškovima mogu sekvencirati uzorke na mnogo veću dubinu nego što bi se to moglo postići sekvenciranjem cijelog genoma. Ova dodatna dubina čini sekvenciranje egzoma pogodnim za nekoliko primjena kojima su potrebni pouzdani pozivi varijanti.

Mapiranje rijetkih varijanti kod složenih poremećaja

[uredi | uredi izvor]

Današnje studije asocijacije fokusirale su se na uobičajene varijacije u genomu, jer ih je najlakše identificirati našim postojećim testovima. Međutim, u studijama kandidatskih gena utvrđeno je da se varijante koje uzrokuju bolesti s velikim efektom nalaze unutar egzoma, a zbog Negativne selekcije, nalaze se u mnogo nižim frekvencijama alela i mogu ostati netipizirane u postojećim standardnim testovima genotipizacije. Sekvenciranje cijelog genoma je potencijalni metod za ispitivanje novih varijanti u genomu. Međutim, kod složenih poremećaja (kao što je autizam), smatra se da je veliki broj gena povezan s rizikom od bolesti.[1][22] Ova heterogenost osnovnog rizika znači da su za otkrivanje gena potrebni vrlo veliki uzorci, te stoga sekvenciranje cijelog genoma nije posebno isplativo. Ovaj problem veličine uzoraka ublažen je razvojem novih naprednih analitičkih metoda, koje efikasno mapiraju gene bolesti uprkos tome što su genetičke mutacije rijetke na nivou varijante.[22] Osim toga, varijante u kodirajućim regijama su mnogo opsežnije proučavane i njihove funkcionalne implikacije je mnogo lakše izvesti, što praktičnu primjenu varijanti unutar ciljane egzomske regije čini odmah dostupnijom.

Sekvenciranje egzoma u otkrivanju gena rijetka varijanta ostaje vrlo aktivno i tekuće područje istraživanja, a sve je više dokaza da se uočava značajan teret rizika u svim skupovima gena. Sekvenciranje egzoma je prijavilo rijetke varijante u genu KRT82 kod autoimunskog poremećaja alopecia areata.[1]

Otkriće Mendeloviskih poremećaja

[uredi | uredi izvor]

Kod Mendelovskih poremećaja velikog efekta, dosadašnji nalazi ukazuju na to da jedna ili vrlo mali broj varijanti unutar kodirajućih gena leži u osnovi cijelog stanja. Zbog težine ovih poremećaja, pretpostavlja se da su nekoliko uzročnih varijanti izuzetno rijetke ili nove u populaciji i da bi ih propustio bilo koji standardni test genotipizacije. Sekvenciranje egzoma pruža visoku pokrivenost poziva varijanti u kodirajućim regijama, što je potrebno za odvajanje pravih varijanti od šuma. Uspješan model otkrivanja Mendelovskih gena uključuje otkrivanje de novo varijanti, korištenjem trio sekvenciranja, gdje se genotipiziraju roditelji i proband.

Studije slučaja

[uredi | uredi izvor]

Studija objavljena u septembru 2009. razmatrala je eksperiment koncept dokaza, kako bi se utvrdilo da li je moguće identificirati uzročne genetićke varijante, korištenjem sekvenciranja egzoma. Sekvencirali su četiri osobe sa Freeman-Sheldonovim sindromom (FSS) (OMIM 193700), rijetkim autosomo dominantnim poremećajem za koji se zna da ga uzrokuje mutacija u genu MYH3.[2] Osam HapMap osoba je također sekvencirano, kako bi se uklonile uobičajene varijante i identificirao uzročni gen za FSS. Nakon isključenja uobičajenih varijanti, autori su uspjeli identificirati MYH3, što potvrđuje da se sekvenciranje egzoma može koristiti za identifikaciju uzročnih varijanti rijetkih poremećaja.[2] Ovo je bila prvoprijavljena studija koja je koristila sekvenciranje egzoma kao pristup za identifikaciju nepoznatog uzročnog gena za rijedak Mendelovski poremećaj.

Nakon toga, druga grupa je izvijestila o uspješnoj kliničkoj dijagnozi pacijenta turskog porijekla za kojeg se sumnja da ima Bartterov sindrom. Ovo je prvi put da je sekvenciranje egzoma pokazalo da identificira novi gen odgovoran za rijetku Mendelovsku bolest. Ovo uzbudljivo otkriće pokazuje da sekvenciranje egzoma ima potencijal da locira uzročne gene u složenim bolestima, što ranije nije bilo moguće zbog ograničenja tradicionalnih metoda. Ciljano hvatanje i masovno paralelno sekvenciranje predstavljaju isplativu, reproducibilnu i robusnu strategiju s visokom osjetljivošću i specifičnošću za otkrivanje varijanti koje uzrokuju promjene u kodiranju proteina u pojedinačnim ljudskim genomima.

Klinička dijagnostika

[uredi | uredi izvor]

Sekvenciranje egzoma može se koristiti za dijagnosticiranje genetičkog uzroka bolesti kod pacijenta. Identifikacija mutacije(a) gena osnovne bolesti može imati velike implikacije za dijagnostičke i terapijske pristupe, može voditi predviđanje prirodnog toka bolesti i omogućava testiranje članova porodice koji su u riziku.[2][3][12][23][24][25] Postoje mnogi faktori koji sekvenciranje egzoma čine superiornijim u odnosu na analizu pojedinačnih gena, uključujući sposobnost identifikacije mutacija u genima koji nisu testirani zbog atipične kliničke slike ili sposobnost identifikacije kliničkih slučajeva gdje mutacije iz različitih gena doprinose različitim fenotipovima kod istog pacijenta.

Nakon što je dijagnosticiran genetički uzrok bolesti, ove informacije mogu voditi u o izboru odgovarajućeg tretmana. Prvi put kada je ova strategija uspješno provedena u klinici bilo je u liječenju dojenčeta sa upalom bolešću crijeva.[24][26] Postoje mnogi faktori koji sekvenciranje egzoma čine superiornijim u odnosu na analizu pojedinačnih gena, uključujući sposobnost identifikacije mutacija u genima koji nisu testirani zbog atipične kliničke slike ili sposobnost identifikacije kliničkih slučajeva gdje mutacije iz različitih gena doprinose različitim fenotipovima kod istog pacijenta.

Nakon što je dijagnosticiran genetički uzrok bolesti, ove informacije mogu voditi u odabiru odgovarajućeg tretmana. Prvi put kada je ova strategija uspješno provedena u klinici bilo je u liječenju djenčeta sa upalnom bolešću crijeva.[27] Kasnije je 23andMe pokrenuo pilot WES program koji je najavljen u septembru 2011. godine, a obustavljen je 2012. godine. Potrošači su mogli dobiti egzomske podatke po cijeni od 999 dolara. Kompanija je pružila sirove podatke i nije ponudila analizu.[27][28][29]

U novembru 2012., DNADTC, odjeljenje kompanije Gene by Gene, počelo je nuditi egzome sa 80X pokrićem i početnom cijenom od 695 dolara.[30] Ova cijena po DNADTC web stranici trenutno iznosi 895 dolara. U oktobru 2013. godine, BGI je najavio promociju za lično sekvenciranje cijelog egzoma sa 50X pokrićem za 499 dolara.[31] U junu 2016. godine, Genos je uspio postići još nižu cijenu od 399 dolara sa CLIA-certificiranim 75X potrošačkim egzomom sekvenciranim iz pljuvačke.[32][33][34]

Pregled 36 studija iz 2018. godine pokazao je da se cijena sekvenciranja egzoma kreće od 555 USD do 5.169 USD, s dijagnostičkim prinosom od 3% do 79%, ovisno o grupama pacijenata.[16]

Također pogledajte

[uredi | uredi izvor]

Reference

[uredi | uredi izvor]
  1. 1 2 3 Erjavec SO, Gelfman S, Abdelaziz AR, Lee EY, Monga I, Alkelai A, Ionita-Laza I, Petukhova L, Christiano AM (Feb 2022). "Whole exome sequencing in Alopecia Areata identifies rare variants in KRT82". Nat Commun. 13 (1). Bibcode:2022NatCo..13..800E. doi:10.1038/s41467-022-28343-3. PMC 8831607 Provjerite vrijednost parametra |pmc= (pomoć). PMID 35145093 Provjerite vrijednost parametra |pmid= (pomoć). Nepoznati parametar |article-number= zanemaren (pomoć)
  2. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ng SB, Turner EH, Robertson PD, Flygare SD, Bigham AW, Lee C, Shaffer T, Wong M, Bhattacharjee A, Eichler EE, Bamshad M, Nickerson DA, Shendure J (10. 9. 2009). "Targeted capture and massively parallel sequencing of 12 human exomes". Nature. 461 (7261): 272–276. Bibcode:2009Natur.461..272N. doi:10.1038/nature08250. PMC 2844771. PMID 19684571.
  3. 1 2 Sarah B Ng; Kati J Buckingham; Choli Lee; Abigail W Bigham; Holly K Tabor; Karin M Dent; Chad D Huff; Paul T Shannon; Ethylin Wang Jabs; Deborah A Nickerson; Jay Shendure; Michael J Bamshad (2010). "Exome sequencing identifies the cause of a mendelian disorder". Nature Genetics. 42 (1): 30–35. doi:10.1038/ng.499. PMC 2847889. PMID 19915526.
  4. ↑ Wang, D. G.; Fan, J. B.; Siao, C. J.; Berno, A.; Young, P.; Sapolsky, R.; Ghandour, G.; Perkins, N.; Winchester, E. (15. 5. 1998). "Large-scale identification, mapping, and genotyping of single-nucleotide polymorphisms in the human genome". Science. 280 (5366): 1077–1082. Bibcode:1998Sci...280.1077W. doi:10.1126/science.280.5366.1077. ISSN 0036-8075. PMID 9582121.
  5. ↑ Petersen, Britt-Sabina; Fredrich, Broder; Hoeppner, Marc P.; Ellinghaus, David; Franke, Andre (14. 2. 2017). "Opportunities and challenges of whole-genome and -exome sequencing". BMC Genetics. 18 (1): 14. doi:10.1186/s12863-017-0479-5. ISSN 1471-2156. PMC 5307692. PMID 28193154.
  6. ↑ Botstein, David; Risch, Neil (mart 2003). "Discovering genotypes underlying human phenotypes: past successes for mendelian disease, future approaches for complex disease". Nature Genetics (jezik: engleski). 33 (3): 228–237. doi:10.1038/ng1090. ISSN 1546-1718. PMID 12610532. S2CID 10599219.
  7. ↑ Rauch, A; Hoyer, J; Guth, S; Zweier, C; Kraus, C; Becker, C; Zenker, M; Hüffmeier, U; Thiel, C; Rüschendorf, F; Nürnberg, P; Reis, A; Trautmann, U (Oct 1, 2006). "Diagnostic yield of various genetic approaches in patients with unexplained developmental delay or mental retardation". American Journal of Medical Genetics Part A. 140 (19): 2063–74. doi:10.1002/ajmg.a.31416. PMID 16917849. S2CID 24570999.
  8. 1 2 Stavros Basiardes; Rose Veile; Cindy Helms; Elaine R. Mardis; Anne M. Bowcock; Michael Lovett (2005). "Direct Genomic Selection". Nature Methods. 1 (2): 63–69. doi:10.1038/nmeth0105-63. PMID 16152676. S2CID 667227.
  9. ↑ Teer, J. K.; Mullikin, J. C. (12. 8. 2010). "Exome sequencing: the sweet spot before whole genomes". Human Molecular Genetics. 19 (R2): R145–R151. doi:10.1093/hmg/ddq333. PMC 2953745. PMID 20705737.
  10. ↑ Emily H. Turner; Sarah B. Ng; Deborah A. Nickerson; Jay Shendure (2009). "Methods for Genomic Partitioning". Annu Rev Genom Hum Genet. 10 (1): 30–35. doi:10.1146/annurev-genom-082908-150112. PMID 19630561.
  11. ↑ Mertes F, Elsharawy A, Sauer S, van Helvoort JM, van der Zaag PJ, Franke A, Nilsson M, Lehrach H, Brookes AJ (2011). "Targeted enrichment of genomic DNA regions for next-generation sequencing". Brief. Funct. Genomics. 10 (6): 374–386. doi:10.1093/bfgp/elr033. PMC 3245553. PMID 22121152. Arhivirano s originala (PDF), 21. 9. 2017. Pristupljeno 24. 10. 2018.
  12. 1 2 3 Choi M, Scholl UI, Ji W, Liu T, Tikhonova IR, Zumbo P, Nayir A, Bakkaloğlu A, Ozen S, Sanjad S, Nelson-Williams C, Farhi A, Mane S, Lifton RP (10. 11. 2009). "Genetic diagnosis by whole exome capture and massively parallel DNA sequencing". Proc Natl Acad Sci U S A. 106 (45): 19096–19101. Bibcode:2009PNAS..10619096C. doi:10.1073/pnas.0910672106. PMC 2768590. PMID 19861545.
  13. 1 2 3 4 Kahvejian A, Quackenbush J, Thompson JF (2008). "What would you do if you could sequence everything?". Nature Biotechnology. 26 (10): 1125–1133. doi:10.1038/nbt1494. PMC 4153598. PMID 18846086.
  14. ↑ Lira Mamanova; Coffey, Alison J; Scott, Carol E; Kozarewa, Iwanka; Turner, Emily H; Kumar, Akash; Howard, Eleanor; Shendure, Jay; Turner, Daniel J; et al. (februar 2010). "Target-enrichment strategies for nextgeneration sequencing". Nature Methods. 7 (2): 111–118. doi:10.1038/nmeth.1419. PMID 20111037. S2CID 21410733.
  15. 1 2 3 Biesecker LG (Jan 2010). "Exome sequencing makes medical genomics a reality". Nat. Genet. 42 (1): 13–14. doi:10.1038/ng0110-13. PMID 20037612.
  16. 1 2 Schwarze, K; Buchanan, J; Taylor, JC; Wordsworth, S (maj 2018). "Are whole Exome and whole Genome Sequencing Approaches Cost-Effective? A Systematic Review of the Literature". Value in Health. 21: S100. doi:10.1016/j.jval.2018.04.677. ISSN 1098-3015.
  17. ↑ Lee, Seunggeung; Abecasis, Goncalo R.; Boehnke, Michael; Lin, Xihong (juli 2014). "Rare-Variant Association Analysis: Study Designs and Statistical Tests". The American Journal of Human Genetics. 95 (1): 5–23. doi:10.1016/j.ajhg.2014.06.009. PMC 4085641. PMID 24995866.
  18. ↑ Wang, Quanli; Dhindsa, Ryan S.; Carss, Keren; Harper, Andrew R.; et al. (23. 9. 2021). "Rare variant contribution to human disease in 281,104 UK Biobank exomes". Nature. 597 (7877): 527–532. Bibcode:2021Natur.597..527W. doi:10.1038/s41586-021-03855-y. PMC 8458098 Provjerite vrijednost parametra |pmc= (pomoć). PMID 34375979 Provjerite vrijednost parametra |pmid= (pomoć).
  19. ↑ Li, Xihao; Li, Zilin; Zhou, Hufeng; Gaynor, Sheila M.; et al. (septembar 2020). "Dynamic incorporation of multiple in silico functional annotations empowers rare variant association analysis of large whole-genome sequencing studies at scale". Nature Genetics. 52 (9): 969–983. doi:10.1038/s41588-020-0676-4. PMC 7483769. PMID 32839606.
  20. ↑ "STAARpipeline: an all-in-one rare-variant tool for biobank-scale whole-genome sequencing data". Nature Methods. 19 (12): 1532–1533. decembar 2022. doi:10.1038/s41592-022-01641-w. PMID 36316564 Provjerite vrijednost parametra |pmid= (pomoć). S2CID 253246835 Provjerite vrijednost parametra |s2cid= (pomoć).
  21. ↑ Li, Xihao; Quick, Corbin; Zhou, Hufeng; Gaynor, Sheila M.; Liu, Yaowu; Chen, Han; Selvaraj, Margaret Sunitha; Sun, Ryan; Dey, Rounak; Arnett, Donna K.; Bielak, Lawrence F.; Bis, Joshua C.; Blangero, John; Boerwinkle, Eric; Bowden, Donald W.; Brody, Jennifer A.; Cade, Brian E.; Correa, Adolfo; Cupples, L. Adrienne; Curran, Joanne E.; de Vries, Paul S.; Duggirala, Ravindranath; Freedman, Barry I.; Göring, Harald H. H.; Guo, Xiuqing; Haessler, Jeffrey; Kalyani, Rita R.; Kooperberg, Charles; Kral, Brian G.; Lange, Leslie A.; Manichaikul, Ani; Martin, Lisa W.; McGarvey, Stephen T.; Mitchell, Braxton D.; Montasser, May E.; Morrison, Alanna C.; Naseri, Take; O'Connell, Jeffrey R.; Palmer, Nicholette D.; Peyser, Patricia A.; Psaty, Bruce M.; Raffield, Laura M.; Redline, Susan; Reiner, Alexander P.; Reupena, Muagututi'a Sefuiva; Rice, Kenneth M.; Rich, Stephen S.; Sitlani, Colleen M.; Smith, Jennifer A.; Taylor, Kent D.; Vasan, Ramachandran S.; Willer, Cristen J.; Wilson, James G.; Yanek, Lisa R.; Zhao, Wei; NHLBI Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) Consortium; TOPMed Lipids Working Group; Rotter, Jerome I.; Natarajan, Pradeep; Peloso, Gina M.; Li, Zilin; Lin, Xihong (januar 2023). "Powerful, scalable and resource-efficient meta-analysis of rare variant associations in large whole genome sequencing studies". Nature Genetics. 55 (1): 154–164. doi:10.1038/s41588-022-01225-6. PMC 10084891 Provjerite vrijednost parametra |pmc= (pomoć). PMID 36564505 Provjerite vrijednost parametra |pmid= (pomoć). S2CID 255084231 Provjerite vrijednost parametra |s2cid= (pomoć).
  22. 1 2 Weijun Luo; Chaolin Zhang; Yong-hui Jiang; Cory R. Brouwer (2018). "Systematic reconstruction of autism biology from massive genetic mutation profiles". Science Advances. 4 (4). Bibcode:2018SciA....4.1799L. doi:10.1126/sciadv.1701799. PMC 5895441. PMID 29651456. Nepoznati parametar |article-number= zanemaren (pomoć)
  23. ↑ Bilgüvar K, Oztürk AK, Louvi A, Kwan KY, Choi M, Tatli B, Yalnizoğlu D, Tüysüz B, Cağlayan AO, Gökben S, Kaymakçalan H, Barak T, Bakircioğlu M, Yasuno K, Ho W, Sanders S, Zhu Y, Yilmaz S, Dinçer A, Johnson MH, Bronen RA, Koçer N, Per H, Mane S, Pamir MN, Yalçinkaya C, Kumandaş S, Topçu M, Ozmen M, Sestan N, Lifton RP, State MW, Günel M (9. 9. 2010). "Whole-exome sequencing identifies recessive WDR62 mutations in severe brain malformations". Nature. 467 (7312): 207–210. Bibcode:2010Natur.467..207B. doi:10.1038/nature09327. PMC 3129007. PMID 20729831.
  24. 1 2 Worthey EA, Mayer AN, Syverson GD, Helbling D, Bonacci BB, Decker B, Serpe JM, Dasu T, Tschannen MR, Veith RL, Basehore MJ, Broeckel U, Tomita-Mitchell A, Arca MJ, Casper JT, Margolis DA, Bick DP, Hessner MJ, Routes JM, Verbsky JW, Jacob HJ, Dimmock DP (Mar 2011). "Making a definitive diagnosis: successful clinical application of whole exome sequencing in a child with intractable inflammatory bowel disease". Genet. Med. 13 (3): 255–262. doi:10.1097/GIM.0b013e3182088158. PMID 21173700.
  25. ↑ Raffan E, Hurst LA, Turki SA, Carpenter G, Scott C, Daly A, Coffey A, Bhaskar S, Howard E, Khan N, Kingston H, Palotie A, Savage DB, O'Driscoll M, Smith C, O'Rahilly S, Barroso I, Semple RK (2011). "Early Diagnosis of Werner's Syndrome Using Exome-Wide Sequencing in a Single, Atypical Patient". Front Endocrinol (Lausanne). 2 (8): 8. doi:10.3389/fendo.2011.00008. PMC 3356119. PMID 22654791.
  26. ↑ Warr, A.; Robert, C.; Hume, D.; Archibald, A.; Deeb, N.; Watson, M. (2. 7. 2015). "Exome Sequencing: Current and Future Perspectives". G3. 5 (8): 1543–1550. doi:10.1534/g3.115.018564. PMC 4528311. PMID 26139844.
  27. 1 2 Herper, Matthew (27. 9. 2011). "The Future Is Now: 23andMe Now Offers All Your Genes For $999". Forbes. Pristupljeno 11. 12. 2011.
  28. ↑ "23andMe Launches Pilot Program for Direct-to-Consumer Exome Sequencing". GenomeWeb. GenomeWeb LLC. 28. 9. 2011. Pristupljeno 11. 12. 2011.
  29. ↑ "Personal Genome Sequencing in Ostensibly Healthy Individuals and the PeopleSeq Consortium" (PDF). Genomes2People. 14. 6. 2016.
  30. ↑ Vorhaus, Dan (29. 11. 2012). "DNA DTC: The Return of Direct to Consumer Whole Genome Sequencing". Genomics Law Report. Pristupljeno 30. 5. 2013.
  31. ↑ "Ultimate Exome Promotion". BGI Americas. 18. 10. 2013. Arhivirano s originala, 10. 11. 2013. Pristupljeno 17. 11. 2013.
  32. ↑ "Owning Your Data: The Genos Model". Bio-IT World. 6. 7. 2016.
  33. ↑ "Consumer Genomics Startup Genos Research Plans to Let Customers Explore, Share Their Data". GenomeWeb LLC. 13. 6. 2016.
  34. ↑ "Genos - Own your DNA, Learn about Yourself, Drive Research". www.genosresearch.com. Arhivirano s originala, 25. 8. 2016. Pristupljeno 18. 10. 2016.

Vanjski linkovi

[uredi | uredi izvor]
Preuzeto iz "https://bs.wikipedia.org/w/index.php?title=Sekvenciranje_egzoma&oldid=3789192"