stringtranslate.com

Однонуклеотидный полиморфизм

Верхняя молекула ДНК отличается от нижней молекулы ДНК расположением одной пары оснований (полиморфизм G/A).

В генетике и биоинформатике однонуклеотидный полиморфизм ( SNP / s n ɪ p / ; множественное число SNPs / s n ɪ p s / ) — это зародышевая замена одного нуклеотида в определенном положении генома , присутствующая в достаточно большом количестве. большая часть рассматриваемой популяции (обычно считается 1% или более). [1] [2]

Например, нуклеотид G , присутствующий в определенном месте эталонного генома, может быть заменен нуклеотидом A у меньшинства людей. Две возможные вариации нуклеотидов этого SNP – G или A – называются аллелями . [3]

SNP могут помочь объяснить различия в восприимчивости к широкому спектру заболеваний среди населения. Например, общий SNP в гене CFH связан с повышенным риском возрастной макулярной дегенерации. [4] Различия в тяжести заболевания или реакции на лечение также могут быть проявлениями генетических вариаций, вызванных SNP. Например, два общих SNP в гене APOE , rs429358 и rs7412, приводят к трем основным аллелям APO-E с различными связанными рисками развития болезни Альцгеймера и возрастом начала заболевания. [5]

Одиночные нуклеотидные замены с частотой аллелей менее 1% иногда называют однонуклеотидными вариантами (SNV) . [6] «Вариант» также может использоваться как общий термин для любого изменения одного нуклеотида в последовательности ДНК, [2] охватывая как распространенные SNP, так и редкие мутации , будь то зародышевые или соматические мутации . [7] [8] Поэтому термин SNV использовался для обозначения точечных мутаций , обнаруженных в раковых клетках. [9] Варианты ДНК также обычно следует учитывать в приложениях молекулярной диагностики, таких как разработка праймеров для ПЦР для обнаружения вирусов, в которых образец вирусной РНК или ДНК может содержать SNV. [ нужна цитация ] Однако в этой номенклатуре используются произвольные различия (например, частота аллелей 1%) и не используется последовательно во всех областях; возникшее разногласие привело к призывам к созданию более последовательной схемы для обозначения различий в последовательностях ДНК между двумя образцами. [10] [11]

Типы

Типы однонуклеотидного полиморфизма (SNP)

Однонуклеотидные полиморфизмы могут попадать в кодирующие последовательности генов , некодирующие области генов или в межгенные области (области между генами). SNP в кодирующей последовательности не обязательно изменяют аминокислотную последовательность вырабатываемого белка из-за вырожденности генетического кода . [12]

SNP в кодирующей области бывают двух типов: синонимичные SNP и несинонимичные SNP. Синонимичные SNP не влияют на последовательность белка, тогда как несинонимичные SNP изменяют аминокислотную последовательность белка. [13]

SNP, которые не находятся в областях, кодирующих белок, все равно могут влиять на сплайсинг генов , связывание факторов транскрипции , деградацию информационной РНК или последовательность некодирующей РНК. Экспрессия гена, на которую влияет этот тип SNP, называется eSNP (экспрессионный SNP) и может находиться выше или ниже гена.

Частота

В геноме человека у населения мира обнаружено более 600 миллионов SNP. [19] Типичный геном отличается от эталонного генома человека на 4–5 миллионов сайтов, большая часть которых (более 99,9%) состоит из SNP и коротких инделей . [20]

Внутри генома

Геномное распределение SNP неоднородно; SNP встречаются в некодирующих регионах чаще, чем в кодирующих регионах или вообще там, где действует естественный отбор и «фиксирует» аллель (устраняя другие варианты) SNP, который представляет собой наиболее благоприятную генетическую адаптацию. [21] Другие факторы, такие как генетическая рекомбинация и частота мутаций, также могут определять плотность SNP. [22]

Плотность SNP можно предсказать по наличию микросателлитов : микросателлиты AT, в частности, являются мощными предикторами плотности SNP, при этом длинные участки повторов (AT)(n) имеют тенденцию обнаруживаться в областях со значительно сниженной плотностью SNP и низким содержанием GC . [23]

Внутри населения

Между человеческими популяциями существуют различия, поэтому аллель SNP, распространенная в одной географической или этнической группе, может быть гораздо реже в другой. Однако такая модель вариаций встречается относительно редко; в глобальной выборке из 67,3 миллионов SNP Проект «Разнообразие генома человека » «не обнаружил таких частных вариантов, которые зафиксированы на данном континенте или основном регионе. Наивысшие частоты достигаются несколькими десятками вариантов, присутствующих в >70% (и несколько тысяч при >50%) в Африке, Америке и Океании. Напротив, самые частотные варианты, характерные для Европы, Восточной Азии, Ближнего Востока или Центральной и Южной Азии, достигают всего 10–30%». [24]

Внутри популяции SNP можно присвоить минорную частоту аллеля — самую низкую частоту аллеля в локусе , наблюдаемую в конкретной популяции. [25] Это просто меньшая из двух частот аллелей для однонуклеотидных полиморфизмов.

Благодаря этим знаниям ученые разработали новые методы анализа популяционных структур менее изученных видов. [26] [27] [28] При использовании методов объединения стоимость анализа значительно снижается. [ нужна цитация ] Эти методы основаны на секвенировании популяции в объединенной выборке вместо секвенирования каждого человека в популяции отдельно. Благодаря новым инструментам биоинформатики появилась возможность исследовать структуру популяции, поток генов и миграцию генов, наблюдая частоты аллелей внутри всей популяции. Благодаря этим протоколам есть возможность объединить преимущества SNP с микросателлитными маркерами. [29] [30] Однако в процессе теряется информация, такая как неравновесие по сцеплению и информация о зиготности.

Приложения

Важность

Вариации в последовательностях ДНК человека могут влиять на то, как люди развивают болезни и реагируют на патогены , химические вещества , лекарства , вакцины и другие агенты. SNP также имеют решающее значение для персонализированной медицины . [34] Примеры включают биомедицинские исследования, судебно-медицинскую экспертизу, фармакогенетику и определение причин заболеваний, как описано ниже.

Клинические исследования

Полногеномное исследование ассоциаций (GWAS)

Одним из основных вкладов SNP в клинические исследования является полногеномное исследование ассоциаций (GWAS). [35] Полногеномные генетические данные могут быть получены с помощью нескольких технологий, включая массив SNP и полногеномное секвенирование. GWAS обычно используется для идентификации SNP, связанных с заболеваниями, клиническими фенотипами или признаками. Поскольку GWAS представляет собой оценку всего генома, требуется большой участок выборки, чтобы получить достаточную статистическую мощность для обнаружения всех возможных ассоциаций. Некоторые SNP оказывают относительно небольшое влияние на заболевания, клинические фенотипы или признаки. Чтобы оценить мощность исследования, необходимо учитывать генетическую модель заболевания, такую ​​​​как доминантные, рецессивные или аддитивные эффекты. Из-за генетической гетерогенности анализ GWAS необходимо корректировать с учетом расы.

Исследование ассоциации генов-кандидатов

Исследование ассоциаций генов-кандидатов обычно использовалось в генетических исследованиях до изобретения технологий высокопроизводительного генотипирования или секвенирования. [36] Исследование ассоциации генов-кандидатов предназначено для изучения ограниченного числа заранее определенных SNP на предмет связи с заболеваниями или клиническими фенотипами или признаками. Итак, это подход, основанный на гипотезах. Поскольку тестируется только ограниченное количество SNP, для обнаружения связи достаточно относительно небольшого размера выборки. Подход ассоциации генов-кандидатов также широко используется для подтверждения результатов GWAS в независимых образцах.

Картирование гомозиготности при заболевании

Данные SNP по всему геному можно использовать для картирования гомозиготности. [37] Картирование гомозиготности — это метод, используемый для идентификации гомозиготных аутосомно-рецессивных локусов, который может быть мощным инструментом для картирования геномных областей или генов, которые участвуют в патогенезе заболеваний.

Паттерны метилирования

Ассоциации между SNP, паттернами метилирования и экспрессией генов биологических признаков

Недавно предварительные результаты показали, что SNP являются важными компонентами эпигенетической программы организмов. [38] [39] Более того, космополитические исследования в популяциях Европы и Южной Азии выявили влияние SNP на метилирование специфических сайтов CpG. [40] Кроме того, анализ обогащения meQTL с использованием базы данных GWAS продемонстрировал, что эти ассоциации важны для прогнозирования биологических признаков. [40] [41] [42]  

Судебная медицина

SNP исторически использовались для сопоставления судебно-медицинского образца ДНК с подозреваемым, но они устарели из-за развития методов снятия отпечатков ДНК на основе STR . Однако развитие технологии секвенирования следующего поколения (NGS) может открыть больше возможностей для использования SNP в фенотипических признаках, таких как этническая принадлежность, цвет волос и цвет глаз, с хорошей вероятностью совпадения. Кроме того, это можно применить для повышения точности реконструкций лица за счет предоставления информации, которая в противном случае могла бы быть неизвестной, и эта информация может использоваться для идентификации подозреваемых даже без совпадения профиля ДНК STR .

Некоторые недостатки использования SNP по сравнению с STR заключаются в том, что SNP дают меньше информации, чем STR, и поэтому для анализа необходимо больше SNP, прежде чем можно будет создать профиль подозреваемого. Кроме того, SNP во многом полагаются на наличие базы данных для сравнительного анализа образцов. Однако в случаях с разложившимися образцами или образцами небольшого объема методы SNP являются отличной альтернативой методам STR. SNP (в отличие от STR) имеют множество потенциальных маркеров, могут быть полностью автоматизированы и возможно сокращение необходимой длины фрагмента до менее 100 п.н.[26]

Фармакогенетика

Фармакогенетика фокусируется на выявлении генетических вариаций, включая SNP, связанных с дифференциальными ответами на лечение. [43] SNP могут влиять на многие ферменты, метаболизирующие лекарства, мишени лекарств или целевые пути. SNP, участвующие в активности ферментов, метаболизирующих лекарственные средства, могут изменять фармакокинетику лекарственного средства, в то время как SNP, участвующие в мишени лекарственного средства или его пути, могут изменять фармакодинамику лекарственного средства. Таким образом, SNP являются потенциальными генетическими маркерами, которые можно использовать для прогнозирования воздействия лекарств или эффективности лечения. Полногеномные фармакогенетические исследования называются фармакогеномикой . Фармакогенетика и фармакогеномика играют важную роль в развитии точной медицины, особенно в отношении опасных для жизни заболеваний, таких как рак.

Болезнь

Лишь небольшое количество SNP в геноме человека может оказывать влияние на заболевания человека. Крупномасштабное GWAS было проведено для наиболее важных заболеваний человека, включая болезни сердца, метаболические заболевания, аутоиммунные заболевания, а также нейродегенеративные и психические расстройства. [35] Было идентифицировано большинство SNP с относительно большим влиянием на эти заболевания. Эти результаты значительно улучшили понимание патогенеза заболеваний и молекулярных путей, а также способствовали разработке более эффективных методов лечения. Дальнейшее GWAS с большим размером выборки выявит SNP с относительно небольшим влиянием на заболевания. При распространенных и сложных заболеваниях, таких как диабет 2 типа, ревматоидный артрит и болезнь Альцгеймера, в этиологию заболевания вовлечены многочисленные генетические факторы. Кроме того, взаимодействие ген-ген и взаимодействие ген-среда также играют важную роль в инициировании и прогрессировании заболевания. [44]

Примеры

Базы данных

Как и в случае с генами, для SNP существуют биоинформационные базы данных.

Рабочая группа International SNP Map картировала последовательность, фланкирующую каждый SNP, путем выравнивания с геномной последовательностью клонов с большими вставками в банке генов. Эти выравнивания были преобразованы в хромосомные координаты, как показано в Таблице 1. [56] Этот список значительно увеличился с тех пор, как, например, в базе данных Kaviar теперь насчитывается 162 миллиона однонуклеотидных вариантов (SNV).

Номенклатура

Номенклатура SNP включает несколько вариантов отдельных SNP, но при этом отсутствует общий консенсус.

Стандарт rs### принят dbSNP и использует префикс «rs» для «эталонного SNP», за которым следует уникальный и произвольный номер. [57] SNP часто обозначаются по номеру dbSNP rs, как в примерах выше.

Общество по изменению генома человека (HGVS) использует стандарт, который передает больше информации об SNP. Примеры:

SNP-анализ

SNP можно легко проанализировать, поскольку они содержат только два возможных аллеля и три возможных генотипа , включающих эти два аллеля: гомозиготный A, гомозиготный B и гетерозиготный AB, что приводит к множеству возможных методов анализа. Некоторые из них включают: секвенирование ДНК ; капиллярный электрофорез ; масс-спектрометрии ; одноцепочечный конформационный полиморфизм (SSCP); однобазовое расширение ; электрохимический анализ; денатурирующая ВЭЖХ и гель-электрофорез ; полиморфизма длин рестрикционных фрагментов ; и гибридизационный анализ.

Программы для прогнозирования эффектов SNP

Важной группой SNP являются те, которые соответствуют миссенс-мутациям , вызывающим изменение аминокислот на уровне белка. Точечная мутация конкретного остатка может оказывать различное влияние на функцию белка (от отсутствия эффекта до полного нарушения его функции). Обычно изменение аминокислот с одинаковым размером и физико-химическими свойствами (например, замена лейцина на валин) имеет умеренный и противоположный эффект. Аналогичным образом, если SNP разрушает элементы вторичной структуры (например, замена на пролин в области альфа-спирали ), такая мутация обычно может повлиять на структуру и функцию всего белка. Используя эти простые и многие другие правила, полученные с помощью машинного обучения, была разработана группа программ для прогнозирования эффекта SNP: [62]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Китс, Броня Дж.Б.; Шерман, Стефани Л. (2013), «Популяционная генетика», Принципы и практика медицинской генетики Эмери и Римуана , Elsevier, стр. 1–12, doi : 10.1016/b978-0-12-383834-6.00015-x, ISBN 978-0-12-383834-6, получено 2 мая 2023 г.
  2. ^ ab Райт, Алан Ф. (23 сентября 2005 г.), «Генетические вариации: полиморфизмы и мутации», eLS , Wiley, doi : 10.1038/npg.els.0005005 , ISBN 9780470016176, S2CID  82415195
  3. ^ Монга, Иша; Куреши, Абид; Тхакур, Нишант; Гупта, Амит Кумар; Кумар, Манодж (сентябрь 2017 г.). «ASPsiRNA: ресурс ASP-siRNA, обладающий терапевтическим потенциалом в отношении генетических нарушений человека, и алгоритм прогнозирования их ингибирующей эффективности». Г3 . 7 (9): 2931–2943. дои : 10.1534/g3.117.044024 . ПМК 5592921 . ПМИД  28696921. 
  4. ^ Калипп, Бертран; Гийонно, Ксавье; Сеннлауб, Флориан (март 2014 г.). «Фактор комплемента H и родственные белки при возрастной дегенерации желтого пятна». Comptes Rendus Biologies . 337 (3): 178–184. doi :10.1016/j.crvi.2013.12.003. ISSN  1631-0691. ПМИД  24702844.
  5. ^ Хусейн, Мохаммед Амир; Лоран, Бенуа; Плурд, Мелани (17 февраля 2021 г.). «APOE и болезнь Альцгеймера: от транспорта липидов к физиопатологии и терапии». Границы в неврологии . 15 : 630502. дои : 10.3389/fnins.2021.630502 . ISSN  1662-453X. ПМЦ 7925634 . ПМИД  33679311. 
  6. ^ «Определение однонуклеотидного варианта - Словарь генетических терминов NCI» . www.cancer.gov . 20 июля 2012 г. Проверено 2 мая 2023 г.
  7. ^ Гойя, Р.; Сан, МГ; Морин, РД; Люнг, Г.; Ха, Г.; Виганд, КЦ; Сенц, Дж.; Крисан, А.; Марра, Массачусетс; Херст, М.; Хантсман, Д.; Мерфи, КП; Апарисио, С.; Шах, СП (2010). «SNVMix: прогнозирование вариантов отдельных нуклеотидов на основе секвенирования опухолей следующего поколения». Биоинформатика . 26 (6): 730–736. doi : 10.1093/биоинформатика/btq040. ПМЦ 2832826 . ПМИД  20130035. 
  8. ^ Кацонис, Панайотис; Койре, Аманда; Уилсон, Стивен Джозеф; Сюй, Дэн-Куэй; Луа, Рональд К.; Уилкинс, Анджела Доун; Лихтарж, Оливье (20 октября 2014 г.). «Однонуклеотидные вариации: биологическое воздействие и теоретическая интерпретация». Белковая наука . 23 (12): 1650–1666. дои : 10.1002/pro.2552. ISSN  0961-8368. ПМЦ 4253807 . ПМИД  25234433. 
  9. ^ Хурана, Экта; Фу, Яо; Чакраварти, Димпл; Демикелис, Франческа; Рубин, Марк А.; Герштейн, Марк (19 января 2016 г.). «Роль вариантов некодирующей последовательности при раке». Обзоры природы Генетика . 17 (2): 93–108. дои : 10.1038/nrg.2015.17. ISSN  1471-0056. PMID  26781813. S2CID  14433306.
  10. ^ Карки, Рошан; Пандия, Дип; Элстон, Роберт С.; Ферлини, Криштиану (15 июля 2015 г.). «Определение понятий «мутация» и «полиморфизм» в эпоху персональной геномики». BMC Медицинская Геномика . ООО «Спрингер Сайенс энд Бизнес Медиа». 8 (1): 37. дои : 10.1186/s12920-015-0115-z . ISSN  1755-8794. ПМК 4502642 . ПМИД  26173390. 
  11. ↑ Ли, Хэн (15 марта 2021 г.). «SNP против SNV». Блог Хэн Ли . Проверено 3 мая 2023 г.
  12. ^ Спенсер, Пейдж С.; Барраль, Хосе М. (2012). «Избыточность генетического кода и ее влияние на кодируемые полипептиды». Журнал вычислительной и структурной биотехнологии . 1 : e201204006. дои : 10.5936/csbj.201204006. ISSN  2001-0370. ПМК 3962081 . ПМИД  24688635. 
  13. ^ Чу, Дуань; Вэй, Лай (16 апреля 2019 г.). «Несинонимные, синонимичные и бессмысленные мутации в генах человека, связанных с раком, подвергаются более сильному очищающему отбору, чем ожидалось». БМК Рак . 19 (1): 359. doi : 10.1186/s12885-019-5572-x . ISSN  1471-2407. ПМК 6469204 . ПМИД  30991970. 
  14. ^ Ли Г, Пан Т, Го Д, Ли LC (2014). «Регуляторные варианты и заболевания: SNP E-кадгерин -160C/A как пример». Международная молекулярная биология . 2014 : 967565. doi : 10.1155/2014/967565 . ПМК 4167656 . ПМИД  25276428. 
  15. ^ Лу Ю.Ф., Могер Д.М., Гольдштейн Д.Б., Урбан Т.Дж., Уикс К.М., Брэдрик С.С. (ноябрь 2015 г.). «Структура мРНК IFNL3 ремоделируется за счет функционального некодирующего полиморфизма, связанного с клиренсом вируса гепатита С». Научные отчеты . 5 : 16037. Бибкод : 2015NatSR...516037L. дои : 10.1038/srep16037. ПМК 4631997 . ПМИД  26531896. 
  16. ^ Кимчи-Сарфати С., О Дж.М., Ким И.В., Сауна З.Е., Кальканьо А.М., Амбудкар С.В., Готтесман М.М. (январь 2007 г.). «Тихий» полиморфизм в гене MDR1 меняет субстратную специфичность». Наука . 315 (5811): 525–8. Бибкод : 2007Sci...315..525K. дои : 10.1126/science.1135308 . PMID  17185560. S2CID  15146955.
  17. ^ Аль-Хаггар М, Мадей-Пиларчик А, Козловский Л, Буйницкий Дж. М., Яхия С., Абдель-Хади Д., Шамс А., Ахмад Н., Хамед С., Пузяновска-Кузницка М. (ноябрь 2012 г.). «Новая гомозиготная мутация LMNA p.Arg527Leu в двух неродственных египетских семьях вызывает перекрывающуюся нижнечелюстно-акральную дисплазию и синдром прогерии». Европейский журнал генетики человека . 20 (11): 1134–40. дои : 10.1038/ejhg.2012.77. ПМЦ 3476705 . ПМИД  22549407. 
  18. ^ Кордовадо С.К., Хендрикс М., Грин К.Н., Мохал С., Эрли MC, Фаррелл П.М., Харрази М., Хэннон У.Х., Мюллер П.В. (февраль 2012 г.). «Анализ мутаций CFTR и ассоциации гаплотипов у пациентов с МВ». Молекулярная генетика и обмен веществ . 105 (2): 249–54. дои : 10.1016/j.ymgme.2011.10.013. ПМЦ 3551260 . ПМИД  22137130. 
  19. ^ «Что такое однонуклеотидные полиморфизмы (SNP)?: MedlinePlus Genetics». medlineplus.gov . Проверено 22 марта 2023 г.
  20. ^ Аутон А., Брукс Л.Д., Дурбин Р.М., Гаррисон Э.П., Канг Х.М., Корбел Д.О., Марчини Дж.Л., Маккарти С., МакВин Г.А., Абекасис Г.Р. (октябрь 2015 г.). «Глобальный справочник по генетическим вариациям человека». Природа . 526 (7571): 68–74. Бибкод :2015Natur.526...68T. дои : 10.1038/nature15393. ПМК 4750478 . ПМИД  26432245. 
  21. ^ Баррейро Л.Б., Лаваль Г., Куах Х., Патин Э., Кинтана-Мурси Л. (март 2008 г.). «Естественный отбор привел к дифференциации популяций современных людей». Природная генетика . 40 (3): 340–5. дои : 10.1038/ng.78. PMID  18246066. S2CID  205357396.
  22. ^ Нахман М.В. (сентябрь 2001 г.). «Однонуклеотидные полиморфизмы и скорость рекомбинации у человека». Тенденции в генетике . 17 (9): 481–5. doi : 10.1016/S0168-9525(01)02409-X. ПМИД  11525814.
  23. ^ Варела М.А., Амос В. (март 2010 г.). «Гетерогенное распределение SNP в геноме человека: микросателлиты как предикторы разнообразия и дивергенции нуклеотидов». Геномика . 95 (3): 151–9. дои : 10.1016/j.ygeno.2009.12.003. ПМИД  20026267.
  24. ^ Бергстрем А., Маккарти С.А., Хуэй Р., Альмарри М.А., Аюб К., Данечек П.; и другие. (2020). «Изучение генетических вариаций человека и истории популяции на основе 929 разнообразных геномов». Наука . 367 (6484): eaay5012. doi : 10.1126/science.aay5012. ПМЦ 7115999 . ПМИД  32193295. {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  25. ^ Чжу Z, Юань Д., Луо Д., Лу X, Хуан С. (24 июля 2015 г.). «Обогащение минорных аллелей общих SNP и улучшение прогнозирования риска болезни Паркинсона». ПЛОС ОДИН . 10 (7): e0133421. Бибкод : 2015PLoSO..1033421Z. дои : 10.1371/journal.pone.0133421 . ПМЦ 4514478 . ПМИД  26207627. 
  26. ^ Хиверт, Валентин; Леблуа, Рафаэль; Пети, Эрик Дж.; Готье, Матье; Виталис, Рено (30 июля 2018 г.). «Измерение генетической дифференциации на основе данных пула секвенирования». Генетика . 210 (1): 315–330. doi : 10.1534/genetics.118.300900 . ISSN  0016-6731. ПМК 6116966 . ПМИД  30061425. 
  27. ^ Экблом, Р; Галиндо, Дж (08 декабря 2010 г.). «Применение секвенирования нового поколения в молекулярной экологии немодельных организмов». Наследственность . 107 (1): 1–15. дои : 10.1038/hdy.2010.152 . ISSN  0018-067X. ПМК 3186121 . ПМИД  21139633. 
  28. ^ Эллегрен, Ганс (январь 2014 г.). «Секвенирование генома и популяционная геномика немодельных организмов». Тенденции в экологии и эволюции . 29 (1): 51–63. дои : 10.1016/j.tree.2013.09.008. ISSN  0169-5347. ПМИД  24139972.
  29. ^ Дорант, Янн; Бенестан, Лаура; Ружмон, Квентин; Нормандо, Эрик; Бойл, Брайан; Рошетт, Реми; Бернатчес, Луи (2019). «Сравнение генотипирования Pool-seq, Rapture и GBS для вывода о слабой структуре популяции: американский омар (Homarus americanus) как пример». Экология и эволюция . 9 (11): 6606–6623. дои : 10.1002/ece3.5240. ISSN  2045-7758. ПМК 6580275 . ПМИД  31236247. 
  30. ^ Вендрами, Дэвид LJ; Телеска, Лука; Вейганд, Ханна; Вайс, Мартина; Фосетт, Кэти; Леман, Катрин; Кларк, MS; Лиз, Флориан; Макминн, Кэрри; Мур, Хизер; Хоффман, Джозеф И. (2017). «Секвенирование RAD позволяет определить мелкомасштабную структуру популяции донных беспозвоночных: значение для понимания фенотипической пластичности». Королевское общество открытой науки . 4 (2): 160548. Бибкод : 2017RSOS....460548V. дои : 10.1098/rsos.160548. ПМК 5367306 . ПМИД  28386419. 
  31. ^ Чжан К., Цинь З.С., Лю Дж.С., Чен Т., Уотерман М.С., Сунь Ф. (май 2004 г.). «Разделение блоков гаплотипов и выбор тегов SNP с использованием данных генотипа и их применение в исследованиях ассоциаций». Геномные исследования . 14 (5): 908–16. дои : 10.1101/гр.1837404. ПМК 479119 . ПМИД  15078859. 
  32. ↑ Гупта П.К., Рой Дж.К., Прасад М. (25 февраля 2001 г.). «Однонуклеотидные полиморфизмы: новая парадигма технологии молекулярных маркеров и обнаружения полиморфизма ДНК с акцентом на их использование в растениях». Современная наука . 80 (4): 524–535. Архивировано из оригинала 13 февраля 2017 года.
  33. ↑ Стимсон Дж., Гарди Дж., Матема Б., Круду В., Коэн Т., Колейн С. (25 января 2019 г.). «За порогом SNP: выявление кластеров вспышек с использованием предполагаемых передач». Молекулярная биология и эволюция . 36 (3): 587–603. doi : 10.1093/molbev/msy242. ПМК 6389316 . ПМИД  30690464. 
  34. ↑ Карлсон, Брюс (15 июня 2008 г.). «SNP — кратчайший путь к персонализированной медицине». Новости генной инженерии и биотехнологии . Мэри Энн Либерт, Инк. 28 (12). Архивировано из оригинала 26 декабря 2010 года . Проверено 6 июля 2008 г. (подзаголовок) Медицинские приложения – это то место, где ожидается рост рынка
  35. ^ аб Вишер, Питер М.; Рэй, Наоми Р.; Чжан, Цянь; Склар, Памела; Маккарти, Марк И.; Браун, Мэтью А.; Ян, Цзянь (июль 2017 г.). «10 лет открытия GWAS: биология, функции и трансляция». Американский журнал генетики человека . 101 (1): 5–22. дои : 10.1016/j.ajhg.2017.06.005. ISSN  0002-9297. ПМК 5501872 . ПМИД  28686856. 
  36. ^ Донг, Линда М.; Поттер, Джон Д.; Уайт, Эмили; Ульрих, Корнелия М.; Кардон, Лон Р.; Петерс, Ульрика (28 мая 2008 г.). «Генетическая предрасположенность к раку». ДЖАМА . 299 (20): 2423–2436. дои : 10.1001/jama.299.20.2423. ISSN  0098-7484. ПМК 2772197 . ПМИД  18505952. 
  37. ^ Алкурая, Фоузан С. (апрель 2010 г.). «Картирование гомозиготности: еще один инструмент в арсенале клинического генетика». Генетика в медицине . 12 (4): 236–239. дои : 10.1097/gim.0b013e3181ceb95d . ISSN  1098-3600. PMID  20134328. S2CID  10789932.
  38. ^ Вохра, Маник; Шарма, Ану Радха; Прабху Б., Навья; Рай, Падмалатха С. (2020). «SNP в сайтах метилирования ДНК, связывания факторов транскрипции и мишеней микроРНК, приводящих к аллель-специфической экспрессии генов и способствующих комплексному риску заболеваний: систематический обзор». Геномика общественного здравоохранения . 23 (5–6): 155–170. дои : 10.1159/000510253 . ISSN  1662-4246. PMID  32966991. S2CID  221886624.
  39. ^ Ван, Цзин; Ма, Сяоцинь; Чжан, Ци; Чен, Инхуэй; Ву, Дэн; Чжао, Пэнцзюнь; Ю, Ю (2021). «Анализ взаимодействия вариантов SNP и метилирования ДНК позволяет выявить новые метилированные гены патогенеза при врожденных пороках сердца». Границы клеточной биологии и биологии развития . 9 : 665514. doi : 10.3389/fcell.2021.665514 . ISSN  2296-634X. ПМК 8143053 . ПМИД  34041244. 
  40. ^ аб Хаве, Иоганн С.; Уилсон, Рори; Шмид, Катарина Т.; Чжоу, Ли; Лакшманан, Лакшми Нараянан; Лене, Бенджамин К.; Кюнель, Бриджит; Скотт, Уильям Р.; Вильшер, Матиас; Да, Йик Венг; Баумбах, Клеменс; Ли, Доминик П.; Марули, Эйрини; Бернар, Манон; Пфайффер, Лилиан (январь 2022 г.). «Генетические вариации, влияющие на метилирование ДНК, дают представление о молекулярных механизмах, регулирующих функцию генома». Природная генетика . 54 (1): 18–29. дои : 10.1038/s41588-021-00969-x. ISSN  1546-1718. PMID  34980917. S2CID  256821844.
  41. ^ Перзель Манделл, Кира А.; Иглз, Николас Дж.; Уилтон, Ричард; Прайс, Аманда Дж.; Семик, Стивен А.; Кольядо-Торрес, Леонардо; Ульрих, Уильям С.; Тао, Ран; Хан, Шичжун; Салай, Александр С.; Хайд, Томас М.; Кляйнман, Джоэл Э.; Вайнбергер, Дэниел Р.; Яффе, Эндрю Э. (02 сентября 2021 г.). «Идентификация локусов количественных признаков метилирования на основе полногеномного секвенирования и их роль в риске шизофрении». Природные коммуникации . 12 (1): 5251. Бибкод : 2021NatCo..12.5251P. дои : 10.1038/s41467-021-25517-3. ISSN  2041-1723. ПМЦ 8413445 . ПМИД  34475392. 
  42. ^ Хоффманн, Анке; Циллер, Майкл; Шпенглер, Дитмар (декабрь 2016 г.). «Будущее - это прошлое: QTL метилирования при шизофрении». Гены . 7 (12): 104. doi : 10.3390/genes7120104 . ISSN  2073-4425. ПМК 5192480 . ПМИД  27886132. 
  43. ^ Дейли, Энн К. (11 октября 2017 г.). «Фармакогенетика: общий обзор прогресса на сегодняшний день». Британский медицинский бюллетень . 124 (1): 65–79. дои : 10.1093/bmb/ldx035 . ISSN  0007-1420. ПМИД  29040422.
  44. ^ Мусси, Рашель Дж.; Аугустинавичюс, Юра Л.; Волк, Хизер (13 августа 2019 г.). «Взаимодействие гена и окружающей среды в психиатрии: последние данные и клинические последствия». Текущие отчеты психиатрии . 21 (9): 81. дои :10.1007/s11920-019-1065-5. ISSN  1523-3812. ПМК 7340157 . ПМИД  31410638. 
  45. ^ Гиглинг И., Хартманн А.М., Мёллер Х.Дж., Руеску Д. (ноябрь 2006 г.). «Черты, связанные с гневом и агрессией, связаны с полиморфизмом гена 5-HT-2A». Журнал аффективных расстройств . 96 (1–2): 75–81. дои : 10.1016/j.jad.2006.05.016. ПМИД  16814396.
  46. ^ Эззеддини Р., Соми М.Х., Тагихани М., Моаддаб С.Ю., Маснади Ширази К., Ширмохаммади М., Эфтехарсадат А.Т., Садиги Могаддам Б., Салек Фаррохи А. (февраль 2021 г.). «Связь полиморфизма Foxp3 rs3761548 с концентрацией цитокинов у пациентов с аденокарциномой желудка». Цитокин . 138 : 155351. doi : 10.1016/j.cyto.2020.155351. ISSN  1043-4666. PMID  33127257. S2CID  226218796.
  47. ^ Куйович Дж.Л. (январь 2011 г.). «Фактор V Лейденской тромбофилии». Генетика в медицине . 13 (1): 1–16. дои : 10.1097/GIM.0b013e3181faa0f2 . ПМИД  21116184.
  48. ^ Морита А., Накаяма Т., Доба Н., Хинохара С., Мизутани Т., Сома М. (июнь 2007 г.). «Генотипирование триаллельных SNP с использованием TaqMan PCR». Молекулярные и клеточные зонды . 21 (3): 171–6. дои : 10.1016/j.mcp.2006.10.005. ПМИД  17161935.
  49. ^ Проди Д.А., Драйна Д., Форабоско П., Пальмас М.А., Маэстрале ГБ, Пирас Д., Пирасту М., Ангиус А. (октябрь 2004 г.). «Исследование горького вкуса сардинского генетического изолята подтверждает связь чувствительности к фенилтиокарбамиду с геном рецептора горечи TAS2R38». Химические чувства . 29 (8): 697–702. дои : 10.1093/chemse/bjh074 . ПМИД  15466815.
  50. ↑ Аммитцбёлль К.Г., Кьер Т.Р., Стеффенсен Р., Стенгаард-Педерсен К., Нильсен Х.Дж., Тиль С., Богстед М., Йенсениус Дж.К. (28 ноября 2012 г.). «Несинонимические полиморфизмы в гене FCN1 определяют способность связывания лигандов и уровни М-фиколина в сыворотке». ПЛОС ОДИН . 7 (11): е50585. Бибкод : 2012PLoSO...750585A. дои : 10.1371/journal.pone.0050585 . ПМК 3509001 . ПМИД  23209787. 
  51. ^ Цзи Г, Лонг Ю, Чжоу Ю, Хуан С, Гу А, Ван X (май 2012 г.). «Распространенные варианты генов восстановления несоответствия, связанные с повышенным риском повреждения ДНК сперматозоидов и мужского бесплодия». БМК Медицина . 10:49 . дои : 10.1186/1741-7015-10-49 . ПМЦ 3378460 . ПМИД  22594646. 
  52. ^ Национальный центр биотехнологической информации, Национальная медицинская библиотека США. 2014. NCBI dbSNP, сборка 142 для человека. «[DBSNP-анонс] DBSNP Human Build 142 (GRCh38 и GRCh37.p13)». Архивировано из оригинала 10 сентября 2017 г. Проверено 11 сентября 2017 г.
  53. ^ Национальный центр биотехнологической информации, Национальная медицинская библиотека США. 2015. NCBI dbSNP, сборка 144 для человека. Страница сводки. «Резюме ДБСНП». Архивировано из оригинала 10 сентября 2017 г. Проверено 11 сентября 2017 г.
  54. ^ Глусман Г., Кабальеро Дж., Молдин Д.Е., Худ Л., Роуч Дж.К. (ноябрь 2011 г.). «Икра: доступная система тестирования новинки СНВ». Биоинформатика . 27 (22): 3216–7. doi : 10.1093/биоинформатика/btr540. ПМК 3208392 . ПМИД  21965822. 
  55. ↑ Цао Р, Ши Ю, Чен С, Ма Ю, Чен Дж, Ян Дж, Чен Г, Ши Т (январь 2017 г.). «dbSAP: база данных полиморфизма отдельных аминокислот для обнаружения вариаций белков». Исследования нуклеиновых кислот . 45 (Д1): Д827–Д832. дои : 10.1093/nar/gkw1096. ПМК 5210569 . ПМИД  27903894. 
  56. ^ Сачиданандам Р., Вайсман Д., Шмидт СК, Какол Дж.М., Штейн Л.Д. , Март Дж., Шерри С., Малликин Дж.К., Мортимор Б.Дж., Уилли Д.Л., Хант С.Э., Коул К.Г., Коггилл ПК, Райс СМ, Нин З., Роджерс Дж., Бентли ДР, Квок П.И., Мардис Э.Р., Йе РТ, Шульц Б., Кук Л., Давенпорт Р., Данте М., Фултон Л., Хиллер Л., Уотерстон Р.Х., Макферсон Дж.Д., Гилман Б., Шаффнер С., Ван Эттен У.Дж., Райх Д., Хиггинс Дж. , Дейли М.Дж., Блюменстиль Б., Болдуин Дж., Штанге-Томанн Н., Зоди М.К., Линтон Л., Ландер Э.С., Альтшулер Д. (февраль 2001 г.). «Карта вариаций последовательностей генома человека, содержащая 1,42 миллиона однонуклеотидных полиморфизмов». Природа . 409 (6822): 928–33. Бибкод : 2001Natur.409..928S. дои : 10.1038/35057149 . ПМИД  11237013.
  57. ^ «Кластерные RefSNP (rs) и другие данные, вычисляемые собственными силами» . Архив часто задаваемых вопросов SNP . Бетесда (Мэриленд): Национальный центр биотехнологической информации США. 2005.
  58. ^ Джей Ти Ден Даннен (20 февраля 2008 г.). «Рекомендации по описанию вариантов последовательности». Общество изменения генома человека. Архивировано из оригинала 14 сентября 2008 г. Проверено 5 сентября 2008 г.
  59. ^ Ден Даннен Дж.Т., Антонаракис С.Е. (2000). «Расширение номенклатуры мутаций и предложения для описания сложных мутаций: обсуждение». Человеческая мутация . 15 (1): 7–12. doi : 10.1002/(SICI)1098-1004(200001)15:1<7::AID-HUMU4>3.0.CO;2-N . ПМИД  10612815.
  60. ^ Огино С., Галли М.Л., Ден Даннен Дж.Т., Уилсон Р.Б. (февраль 2007 г.). «Стандартная номенклатура мутаций в молекулярной диагностике: практические и образовательные проблемы». Журнал молекулярной диагностики . 9 (1): 1–6. doi : 10.2353/jmoldx.2007.060081. ПМК 1867422 . ПМИД  17251329. 
  61. ^ «Номенклатура вариантов последовательностей». varnomen.hgvs.org . Проверено 2 декабря 2019 г.
  62. ^ Джонсон, Эндрю Д. (октябрь 2009 г.). «Биоинформатика SNP: комплексный обзор ресурсов». Кровообращение: сердечно-сосудистая генетика . 2 (5): 530–536. doi : 10.1161/CIRCGENETICS.109.872010. ISSN  1942-325Х. ПМЦ 2789466 . ПМИД  20031630. 
  63. ^ Малхис Н., Джонс С.Дж., Гспонер Дж. (апрель 2019 г.). «Улучшенные меры эволюционного сохранения, использующие таксономические расстояния». Природные коммуникации . 10 (1): 1556. Бибкод : 2019NatCo..10.1556M. дои : 10.1038/s41467-019-09583-2. ПМК 6450959 . ПМИД  30952844. 
  64. ^ Навар Малхис; Мэтью Джейкобсон; Стивен Дж. М. Джонс; Йорг Гспонер (2020). «СПИСОК-S2: Сортировка вредных миссенс-мутаций между видами на основе таксономии». Исследования нуклеиновых кислот . 48 (П1): И154–161. дои : 10.1093/nar/gkaa288 . ПМК 7319545 . ПМИД  32352516. 
  65. ^ «Вид на SNPViz - визуализация SNP в белках» . genomicscomputbiol.org . doi : 10.18547/gcb.2018.vol4.iss1.e100048 . Архивировано из оригинала 07 августа 2020 г. Проверено 20 октября 2018 г.
  66. ^ Ofoegbu TC, Дэвид А., Келли Л.А., Мезулис С., Ислам С.А., Мерсманн С.Ф. и др. (июнь 2019 г.). «PhyreRisk: динамическое веб-приложение, объединяющее геномику, протеомику и трехмерные структурные данные для интерпретации генетических вариантов человека». Журнал молекулярной биологии . 431 (13): 2460–2466. дои : 10.1016/j.jmb.2019.04.043. ПМК 6597944 . ПМИД  31075275. 
  67. ^ Иттисопонписан С., Ислам С.А., Ханна Т., Алхузими Э., Дэвид А., Штернберг MJ (май 2019 г.). «Могут ли предсказанные трехмерные структуры белка дать надежную информацию о том, связаны ли миссенс-варианты с заболеванием?». Журнал молекулярной биологии . 431 (11): 2197–2212. дои : 10.1016/j.jmb.2019.04.009. ПМК 6544567 . ПМИД  30995449. 

дальнейшее чтение

Внешние ссылки

В Wikimedia Commons есть средства массовой информации, связанные с однонуклеотидным полиморфизмом .