Один нуклеотид в геномной ДНК, в котором существуют различные альтернативы последовательности
В генетике и биоинформатике однонуклеотидный полиморфизм ( SNP / s n ɪ p / ; множественное число SNPs / s n ɪ p s / ) представляет собой зародышевую замену одного нуклеотида в определенной позиции в геноме . Хотя некоторые определения требуют, чтобы замена присутствовала в достаточно большой части популяции (например, 1% или более), [1] многие публикации [2] [3] [4] не применяют такой порог частоты.
Например, нуклеотид G, присутствующий в определенном месте в референтном геноме, может быть заменен на A у меньшинства людей. Две возможные нуклеотидные вариации этого SNP – G или A – называются аллелями . [5]
SNP могут помочь объяснить различия в восприимчивости к широкому спектру заболеваний в популяции. Например, распространенный SNP в гене CFH связан с повышенным риском возрастной макулярной дегенерации. [6] Различия в тяжести заболевания или реакции на лечение также могут быть проявлениями генетических вариаций, вызванных SNP. Например, два распространенных 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. [7]
Замены отдельных нуклеотидов с частотой аллеля менее 1% иногда называют вариантами отдельных нуклеотидов (SNV) . [8] «Вариант» также может использоваться как общий термин для любого изменения одного нуклеотида в последовательности ДНК, [9] охватывающий как общие SNP, так и редкие мутации , будь то зародышевые или соматические . [10] [11] Поэтому термин SNV использовался для обозначения точечных мутаций, обнаруженных в раковых клетках. [12] Варианты ДНК также должны обычно учитываться в приложениях молекулярной диагностики, таких как разработка праймеров ПЦР для обнаружения вирусов, в которых образец вирусной РНК или ДНК может содержать SNV. [ необходима цитата ] Однако эта номенклатура использует произвольные различия (например, частота аллеля 1%) и не используется последовательно во всех областях; возникшее разногласие вызвало призывы к более последовательной структуре для наименования различий в последовательностях ДНК между двумя образцами. [13] [14]
SNP в кодирующей области бывают двух типов: синонимичные SNP и несинонимичные SNP. Синонимы SNP не влияют на последовательность белка, тогда как несинонимичные SNP изменяют аминокислотную последовательность белка. [16]
SNP в некодирующих регионах могут проявляться в более высоком риске рака [17] и могут влиять на структуру мРНК и восприимчивость к болезням. [18] Некодирующие SNP также могут изменять уровень экспрессии гена, как eQTL (локус количественного признака экспрессии).
синонимичные замены по определению не приводят к изменению аминокислоты в белке, но все еще могут влиять на его функцию другими способами. Примером может служить, казалось бы, молчаливая мутация в гене множественной лекарственной устойчивости 1 ( MDR1 ), который кодирует клеточный мембранный насос, выталкивающий лекарства из клетки, может замедлить трансляцию и позволить пептидной цепи сворачиваться в необычную конформацию, в результате чего мутантный насос становится менее функциональным (например, в белке MDR1 полиморфизм C1236T изменяет кодон GGC на GGT в аминокислотной позиции 412 полипептида (оба кодируют глицин), а полиморфизм C3435T изменяет ATC на ATT в позиции 1145 (оба кодируют изолейцин)). [19]
миссенс – единичное изменение основания приводит к изменению аминокислоты белка и его нарушению, что приводит к заболеванию (например, c1580G>T SNP в гене LMNA – позиция 1580 (нт) в последовательности ДНК (кодон CGT), приводящая к замене гуанина на тимин , что дает кодон CTT в последовательности ДНК, приводит на уровне белка к замене аргинина на лейцин в позиции 527, [20] на уровне фенотипа это проявляется в перекрывающейся мандибулоакральной дисплазии и синдроме прогерии )
SNP, которые не находятся в белок-кодирующих областях, могут по-прежнему 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 быть выше или ниже гена.
Частота
В геноме человека в мире выявлено более 600 миллионов однонуклеотидных полиморфизмов. [22] Типичный геном отличается от эталонного генома человека на 4–5 миллионов участков, большинство из которых (более 99,9%) состоят из однонуклеотидных полиморфизмов и коротких инделей . [23]
В геноме
Геномное распределение SNP не является однородным; SNP встречаются в некодирующих регионах чаще, чем в кодирующих регионах или, в целом, там, где действует естественный отбор и «фиксирует» аллель ( устраняя другие варианты) SNP, который представляет собой наиболее благоприятную генетическую адаптацию. [24] Другие факторы, такие как генетическая рекомбинация и скорость мутаций, также могут определять плотность SNP. [25]
Плотность SNP можно предсказать по наличию микросателлитов : в частности, микросателлиты AT являются мощными предикторами плотности SNP, при этом длинные (AT)(n)-повторяющиеся тракты, как правило, находятся в областях со значительно сниженной плотностью SNP и низким содержанием GC . [26]
В пределах популяции
Существуют различия между человеческими популяциями, поэтому аллель SNP, который распространен в одной географической или этнической группе, может быть гораздо реже в другой. Однако эта модель вариации относительно редка; в глобальной выборке из 67,3 миллионов SNP Проект разнообразия генома человека «не обнаружил таких частных вариантов, которые были бы зафиксированы на данном континенте или крупном регионе. Самые высокие частоты достигаются несколькими десятками вариантов, присутствующими на уровне >70% (и несколькими тысячами на уровне >50%) в Африке, Америке и Океании. Напротив, самые высокие частоты вариантов, присущих Европе, Восточной Азии, Ближнему Востоку или Центральной и Южной Азии, достигают всего 10–30%». [27]
В пределах популяции однонуклеотидным полиморфизмам может быть назначена минорная аллельная частота — самая низкая аллельная частота в локусе , которая наблюдается в конкретной популяции. [28] Это просто меньшая из двух аллельных частот для однонуклеотидных полиморфизмов.
Благодаря этим знаниям ученые разработали новые методы анализа популяционных структур менее изученных видов. [29] [30] [31] При использовании методов объединения стоимость анализа значительно снижается. [ требуется ссылка ] Эти методы основаны на секвенировании популяции в объединенной выборке вместо секвенирования каждой особи в популяции по отдельности. С новыми инструментами биоинформатики появилась возможность исследовать популяционную структуру, поток генов и миграцию генов путем наблюдения за частотами аллелей в пределах всей популяции. С этими протоколами появилась возможность объединить преимущества SNP с микросателлитными маркерами. [32] [33] Однако в процессе теряется информация, такая как информация о неравновесном сцеплении и зиготности.
Приложения
Исследования ассоциаций могут определить, связан ли генетический вариант с заболеванием или признаком. [34]
Теговый SNP — это репрезентативный однонуклеотидный полиморфизм в области генома с высоким неравновесием сцепления (неслучайная ассоциация аллелей в двух или более локусах). Теговые SNP полезны в исследованиях ассоциаций SNP по всему геному, в которых генотипируются сотни тысяч SNP по всему геному.
Картирование гаплотипа : наборы аллелей или последовательностей ДНК можно сгруппировать таким образом, чтобы один SNP мог идентифицировать множество связанных SNP.
Неравновесие сцепления (LD), термин, используемый в популяционной генетике, указывает на неслучайную ассоциацию аллелей в двух или более локусах, не обязательно на одной хромосоме. Это относится к явлению, при котором аллель SNP или последовательность ДНК, которые находятся близко друг к другу в геноме, имеют тенденцию наследоваться вместе. На LD могут влиять два параметра (среди других факторов, таких как стратификация популяции): 1) Расстояние между SNP [чем больше расстояние, тем ниже LD]. 2) Скорость рекомбинации [чем ниже скорость рекомбинации, тем выше LD]. [35]
В генетической эпидемиологии однонуклеотидные полиморфизмы используются для оценки кластеров передачи. [36]
Важность
Изменения в последовательностях ДНК людей могут влиять на то, как люди развивают болезни и реагируют на патогены , химикаты , лекарства , вакцины и другие агенты. SNP также имеют решающее значение для персонализированной медицины . [37] Примерами являются биомедицинские исследования, судебная экспертиза, фармакогенетика и этиология заболеваний, как описано ниже.
Клинические исследования
Исследование ассоциаций по всему геному (GWAS)
Одним из основных вкладов SNP в клинические исследования является исследование ассоциаций по всему геному (GWAS). [38] Генетические данные по всему геному могут быть получены с помощью нескольких технологий, включая массив SNP и секвенирование всего генома. GWAS обычно используется для идентификации SNP, связанных с заболеваниями или клиническими фенотипами или признаками. Поскольку GWAS является оценкой по всему геному, для получения достаточной статистической мощности для обнаружения всех возможных ассоциаций требуется большой участок выборки. Некоторые SNP оказывают относительно небольшое влияние на заболевания или клинические фенотипы или признаки. Для оценки мощности исследования необходимо учитывать генетическую модель заболевания, например, доминантные, рецессивные или аддитивные эффекты. Из-за генетической гетерогенности анализ GWAS должен быть скорректирован с учетом расы.
Исследование ассоциации генов-кандидатов
Исследование ассоциации генов-кандидатов обычно использовалось в генетических исследованиях до изобретения высокопроизводительных технологий генотипирования или секвенирования. [39] Исследование ассоциации генов-кандидатов заключается в исследовании ограниченного числа предварительно определенных SNP для ассоциации с заболеваниями или клиническими фенотипами или признаками. Таким образом, это подход, основанный на гипотезах. Поскольку тестируется только ограниченное число SNP, для обнаружения ассоциации достаточно относительно небольшого размера выборки. Подход ассоциации генов-кандидатов также обычно используется для подтверждения результатов GWAS в независимых выборках.
Картирование гомозиготности при заболеваниях
Данные SNP по всему геному можно использовать для картирования гомозиготности. [40] Картирование гомозиготности — это метод, используемый для идентификации гомозиготных аутосомно-рецессивных локусов, который может быть мощным инструментом для картирования геномных регионов или генов, которые участвуют в патогенезе заболеваний.
Модели метилирования
Недавно предварительные результаты показали, что SNP являются важными компонентами эпигенетической программы в организмах. [41] [42] Более того, космополитические исследования в европейских и южноазиатских популяциях выявили влияние SNP на метилирование определенных участков CpG. [43] Кроме того, анализ обогащения meQTL с использованием базы данных GWAS продемонстрировал, что эти ассоциации важны для прогнозирования биологических признаков. [43] [44] [45]
Судебная медицина
SNP исторически использовались для сопоставления образца судебной ДНК с подозреваемым, но устарели из-за развития методов ДНК-дактилоскопии на основе STR . Однако разработка технологии секвенирования следующего поколения (NGS) может предоставить больше возможностей для использования SNP в фенотипических подсказках, таких как этническая принадлежность, цвет волос и цвет глаз с хорошей вероятностью совпадения. Это может дополнительно применяться для повышения точности реконструкции лица, предоставляя информацию, которая в противном случае могла бы быть неизвестной, и эта информация может использоваться для помощи в 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 требуется больше SNP, прежде чем можно будет создать профиль подозреваемого. Кроме того, SNP в значительной степени зависят от наличия базы данных для сравнительного анализа образцов. Однако в случаях с деградированными или малыми по объему образцами методы SNP являются отличной альтернативой методам STR. SNP (в отличие от STR) имеют обилие потенциальных маркеров, могут быть полностью автоматизированы и возможное сокращение требуемой длины фрагмента до менее 100 п.н. [26]
Фармакогенетика
Фармакогенетика фокусируется на выявлении генетических вариаций, включая SNP, связанные с дифференциальными ответами на лечение. [46] Многие ферменты, метаболизирующие лекарственные препараты, мишени лекарственных препаратов или целевые пути могут находиться под влиянием SNP. SNP, участвующие в активности ферментов, метаболизирующих лекарственные препараты, могут изменять фармакокинетику лекарственных препаратов, в то время как SNP, участвующие в мишени лекарственного препарата или ее пути, могут изменять фармакодинамику лекарственных препаратов. Таким образом, SNP являются потенциальными генетическими маркерами, которые можно использовать для прогнозирования воздействия лекарственных препаратов или эффективности лечения. Фармакогенетическое исследование на уровне всего генома называется фармакогеномикой . Фармакогенетика и фармакогеномика играют важную роль в разработке прецизионной медицины, особенно для таких опасных для жизни заболеваний, как рак.
Болезнь
Только небольшое количество SNP в геноме человека может оказывать влияние на заболевания человека. Крупномасштабный GWAS был проведен для наиболее важных заболеваний человека, включая заболевания сердца, метаболические заболевания, аутоиммунные заболевания, нейродегенеративные и психиатрические расстройства. [38] 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 лучшего лечения. Дальнейший GWAS с большим размером выборки выявит SNP с относительно небольшим влиянием на заболевания. Для распространенных и сложных заболеваний, таких как диабет 2 типа, ревматоидный артрит и болезнь Альцгеймера, в этиологии заболевания участвуют множественные генетические факторы. Кроме того, взаимодействие генов и взаимодействие генов и окружающей среды также играют важную роль в возникновении и прогрессировании заболевания. [47]
rs3091244 является примером триаллельного SNP в гене CRP на хромосоме 1 человека. [51]
TAS2R38 кодирует способность PTC ощущать вкус и содержит 6 аннотированных SNP. [52]
rs148649884 и rs138055828 в гене FCN1, кодирующем М-фиколин, нарушили способность рекомбинантного М-фиколина связывать лиганды. [53]
rs12821256 на цис -регуляторном модуле изменяет уровень транскрипции гена лиганда KIT . Среди северных европейцев высокий уровень транскрипции приводит к каштановым волосам, а низкий уровень — к светлым волосам. Это пример явного, но непатологического изменения фенотипа одним SNP. [54]
Как и для генов, для однонуклеотидных полиморфизмов существуют биоинформатические базы данных.
dbSNP — это база данных SNP Национального центра биотехнологической информации (NCBI). По состоянию на 8 июня 2015 г.[update]в dbSNP перечислено 149 735 377 SNP у людей. [56] [57]
Kaviar [58] представляет собой сборник однонуклеотидных полиморфизмов из нескольких источников данных, включая dbSNP.
SNPedia — это база данных в стиле вики, поддерживающая аннотацию, интерпретацию и анализ персонального генома.
База данных OMIM описывает связь между полиморфизмами и заболеваниями (например, приводит заболевания в текстовой форме)
dbSAP – база данных полиморфизма отдельных аминокислот для обнаружения вариаций белков [59]
База данных мутаций генов человека содержит генные мутации, вызывающие или связанные с наследственными заболеваниями человека, а также функциональные однонуклеотидные полиморфизмы (SNP).
Рабочая группа International SNP Map картировала последовательность, фланкирующую каждый SNP, путем выравнивания с геномной последовательностью клонов с большой вставкой в Genebank. Эти выравнивания были преобразованы в хромосомные координаты, которые показаны в Таблице 1. [60] Этот список значительно увеличился с тех пор, например, база данных Kaviar теперь содержит 162 миллиона вариантов отдельных нуклеотидов (SNV).
Номенклатура
Номенклатура однонуклеотидных полиморфизмов включает несколько вариаций для каждого полиморфизма, при этом единого консенсуса по этому вопросу не существует.
Стандарт rs### принят dbSNP и использует префикс «rs» для «справочного SNP», за которым следует уникальный и произвольный номер. [61] SNP часто обозначаются по их номеру dbSNP rs, как в примерах выше.
Общество вариаций генома человека (HGVS) использует стандарт, который передает больше информации о SNP. Примеры:
c.76A>T: «c.» для кодирующей области , за которой следует число для позиции нуклеотида, за которым следует однобуквенное сокращение для нуклеотида (A, C, G, T или U), за которым следует знак «больше» (">") для обозначения замены, за которым следует сокращение нуклеотида, который заменяет предыдущий [62] [63] [64]
p.Ser123Arg: «p.» для белка, за которым следует трехбуквенное сокращение для аминокислоты, за которым следует число для позиции аминокислоты, за которым следует сокращение аминокислоты, которая заменяет первую. [65]
Важной группой SNP являются те, которые соответствуют миссенс-мутациям, вызывающим изменение аминокислот на уровне белка. Точечная мутация определенного остатка может иметь разный эффект на функцию белка (от отсутствия эффекта до полного нарушения его функции). Обычно изменение аминокислот с похожим размером и физико-химическими свойствами (например, замена лейцина на валин) имеет слабый эффект, и противоположный. Аналогично, если SNP нарушает элементы вторичной структуры (например, замена на пролин в области альфа-спирали ), такая мутация обычно может повлиять на всю структуру и функцию белка. Используя эти простые и многие другие правила, полученные с помощью машинного обучения , была разработана группа программ для прогнозирования эффекта SNP: [66]
SIFT Эта программа дает представление о том, как вызванная в лаборатории миссенс- или несинонимичная мутация повлияет на функцию белка, основываясь на физических свойствах аминокислоты и гомологии последовательности.
LIST [67] [68] (Local Identity and Shared Taxa) оценивает потенциальную вредоносность мутаций, возникающих в результате изменения их белковых функций. Он основан на предположении, что вариации, наблюдаемые у близкородственных видов, более значимы при оценке сохранения по сравнению с вариациями у отдаленно родственных видов.
SNPViz Архивировано 07.08.2020 на Wayback Machine [69] Эта программа обеспечивает трехмерное представление пораженного белка, подчеркивая изменение аминокислот, чтобы врачи могли определить патогенность мутантного белка.
ПРОВЕЙСКИЙ
PhyreRisk — это база данных, которая сопоставляет варианты с экспериментальными и предсказанными структурами белков. [70]
Missense3D — это инструмент, который предоставляет стереохимический отчет о влиянии миссенс-вариантов на структуру белка. [71]
^ "полиморфизм одного нуклеотида / SNP | Learn Science at Scitable". www.nature.com . Архивировано из оригинала 2015-11-10 . Получено 2015-11-13 .
^ Шерри, СТ; Уорд, М.; Сироткин, К. (1999). "dbSNP — База данных для полиморфизмов отдельных нуклеотидов и других классов незначительных генетических вариаций". Genome Research . 9 (8): 677–679. doi : 10.1101/gr.9.8.677 . PMID 10447503. S2CID 10775908.
^ Ландер, ES; и др. (2001). «Первоначальное секвенирование и анализ генома человека». Nature . 409 (6822): 860–921. Bibcode :2001Natur.409..860L. doi : 10.1038/35057062 . hdl : 2027.42/62798 . PMID 11237011.
^ Auton, Adam; et al. (2015). «Глобальный справочник по генетическим вариациям человека». Nature . 526 (7571): 68–74. Bibcode :2015Natur.526...68T. doi :10.1038/nature15393. PMC 4750478 . PMID 26432245.
^ Монга, Иша; Куреши, Абид; Такур, Нишант; Гупта, Амит Кумар; Кумар, Манодж (сентябрь 2017 г.). «ASPsiRNA: Ресурс ASP-siRNA, имеющий терапевтический потенциал для генетических заболеваний человека, и алгоритм прогнозирования их ингибирующей эффективности». G3 . 7 (9): 2931–2943. doi : 10.1534/g3.117.044024 . PMC 5592921 . PMID 28696921.
^ Калиппе, Бертран; Гийонно, Ксавье; Сеннлауб, Флориан (март 2014 г.). «Фактор комплемента H и родственные белки при возрастной макулярной дегенерации». Comptes Rendus Biologies . 337 (3): 178–184. doi :10.1016/j.crvi.2013.12.003. ISSN 1631-0691. PMID 24702844.
^ Хусейн, Мохаммед Амир; Лоран, Бенуа; Плурд, Мелани (17.02.2021). «APOE и болезнь Альцгеймера: от транспорта липидов до физиопатологии и терапии». Frontiers in Neuroscience . 15 : 630502. doi : 10.3389/fnins.2021.630502 . ISSN 1662-453X. PMC 7925634. PMID 33679311 .
^ Райт, Алан Ф. (23 сентября 2005 г.), «Генетическая изменчивость: полиморфизмы и мутации», eLS , Wiley, doi : 10.1038/npg.els.0005005 , ISBN9780470016176, S2CID 82415195
^ Goya, R.; Sun, MG; Morin, RD; Leung, G.; Ha, G.; Wiegand, KC; Senz, J.; Crisan, A.; Marra, MA; Hirst, M.; Huntsman, D.; Murphy, KP; Aparicio, S.; Shah, SP (2010). "SNVMix: прогнозирование вариантов отдельных нуклеотидов с помощью секвенирования следующего поколения опухолей". Биоинформатика . 26 (6): 730–736. doi :10.1093/bioinformatics/btq040. PMC 2832826. PMID 20130035 .
^ Хурана, Экта; Фу, Яо; Чакраварти, Димпл; Демикелис, Франческа; Рубин, Марк А.; Герштейн, Марк (2016-01-19). «Роль некодирующих вариантов последовательностей при раке». Nature Reviews Genetics . 17 (2): 93–108. doi :10.1038/nrg.2015.17. ISSN 1471-0056. PMID 26781813. S2CID 14433306.
^ Карки, Рошан; Пандья, Дип; Элстон, Роберт С.; Ферлини, Кристиано (15 июля 2015 г.). «Определение «мутации» и «полиморфизма» в эпоху персональной геномики». BMC Medical Genomics . 8 (1). Springer Science and Business Media LLC: 37. doi : 10.1186/s12920-015-0115-z . ISSN 1755-8794. PMC 4502642. PMID 26173390 .
^ Ли, Хэн (15 марта 2021 г.). «SNP против SNV». Блог Хэн Ли . Получено 3 мая 2023 г.
^ Спенсер, Пейдж С.; Барраль, Хосе М. (2012). «Избыточность генетического кода и ее влияние на кодируемые полипептиды». Computational and Structural Biotechnology Journal . 1 : e201204006. doi :10.5936/csbj.201204006. ISSN 2001-0370. PMC 3962081. PMID 24688635 .
^ Чу, Дуань; Вэй, Лай (16.04.2019). «Несинонимичные, синонимичные и бессмысленные мутации в генах, связанных с раком человека, подвергаются более сильному очищающему отбору, чем ожидалось». BMC Cancer . 19 (1): 359. doi : 10.1186/s12885-019-5572-x . ISSN 1471-2407. PMC 6469204 . PMID 30991970.
^ Li G, Pan T, Guo D, Li LC (2014). «Регуляторные варианты и заболевания: SNP E-Cadherin -160C/A как пример». Molecular Biology International . 2014 : 967565. doi : 10.1155/2014/967565 . PMC 4167656. PMID 25276428 .
^ Lu YF, Mauger DM, Goldstein DB, Urban TJ, Weeks KM, Bradrick SS (ноябрь 2015 г.). «Структура мРНК IFNL3 ремоделируется функциональным некодирующим полиморфизмом, связанным с клиренсом вируса гепатита C». Scientific Reports . 5 : 16037. Bibcode :2015NatSR...516037L. doi :10.1038/srep16037. PMC 4631997 . PMID 26531896.
^ Kimchi-Sarfaty C, Oh JM, Kim IW, Sauna ZE, Calcagno AM, Ambudkar SV, Gottesman MM (январь 2007 г.). ««Скрытый» полиморфизм в гене MDR1 изменяет специфичность субстрата». Science . 315 (5811): 525–8. Bibcode :2007Sci...315..525K. doi : 10.1126/science.1135308 . PMID 17185560. S2CID 15146955.
^ 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.
^ Cordovado SK, Hendrix M, Greene CN, Mochal S, Earley MC, Farrell PM, Kharrazi M, Hannon WH, Mueller PW (февраль 2012 г.). «Анализ мутаций CFTR и ассоциации гаплотипов у пациентов с CF». Молекулярная генетика и метаболизм . 105 (2): 249–54. doi :10.1016/j.ymgme.2011.10.013. PMC 3551260. PMID 22137130 .
^ 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.
^ Nachman MW (сентябрь 2001 г.). «Полиморфизмы отдельных нуклеотидов и скорость рекомбинации у людей». Trends in Genetics . 17 (9): 481–5. doi :10.1016/S0168-9525(01)02409-X. PMID 11525814.
^ Varela MA, Amos W (март 2010). «Гетерогенное распределение SNP в геноме человека: микросателлиты как предикторы нуклеотидного разнообразия и расхождения». Genomics . 95 (3): 151–9. doi :10.1016/j.ygeno.2009.12.003. PMID 20026267.
^ Бергстрём А., Маккарти СА., Хуэй Р., Альмарри МА., Аюб К., Данечек П. и др. (2020). «Взгляд на генетическую изменчивость человека и историю популяции на основе 929 различных геномов». Science . 367 (6484): eaay5012. doi :10.1126/science.aay5012. PMC 7115999 . PMID 32193295.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
^ Zhu Z, Yuan D, Luo D, Lu X, Huang S (2015-07-24). «Обогащение минорных аллелей общих однонуклеотидных полиморфизмов и улучшение прогнозирования риска болезни Паркинсона». PLOS ONE . 10 (7): e0133421. Bibcode : 2015PLoSO..1033421Z. doi : 10.1371/journal.pone.0133421 . PMC 4514478. PMID 26207627 .
^ Ивер, Валентин; Леблуа, Рафаэль; Пети, Эрик Дж.; Готье, Матье; Виталис, Рено (30 июля 2018 г.). «Измерение генетической дифференциации по данным Pool-seq». Генетика . 210 (1): 315–330. doi : 10.1534/genetics.118.300900 . ISSN 0016-6731. PMC 6116966. PMID 30061425 .
^ Ekblom, R; Galindo, J (2010-12-08). "Применение секвенирования следующего поколения в молекулярной экологии немодельных организмов". Наследственность . 107 (1): 1–15. doi : 10.1038/hdy.2010.152 . ISSN 0018-067X. PMC 3186121. PMID 21139633 .
^ Эллегрен, Ханс (январь 2014 г.). «Секвенирование генома и популяционная геномика немодельных организмов». Trends in Ecology & Evolution . 29 (1): 51–63. doi :10.1016/j.tree.2013.09.008. ISSN 0169-5347. PMID 24139972.
^ Дорант, Ян; Бенестан, Лора; Ружмон, Квентин; Нормандо, Эрик; Бойл, Брайан; Рошетт, Реми; Берначез, Луи (2019). «Сравнение генотипирования Pool-seq, Rapture и GBS для вывода слабой структуры популяции: американский омар (Homarus americanus) как пример исследования». Экология и эволюция . 9 (11): 6606–6623. doi : 10.1002/ece3.5240. ISSN 2045-7758. PMC 6580275. PMID 31236247 .
^ Vendrami, David LJ; Telesca, Luca; Weigand, Hannah; Weiss, Martina; Fawcett, Katie; Lehman, Katrin; Clark, MS; Leese, Florian; McMinn, Carrie; Moore, Heather; Hoffman, Joseph I. (2017). «RAD-секвенирование определяет мелкомасштабную структуру популяции бентосных беспозвоночных: последствия для понимания фенотипической пластичности». Royal Society Open Science . 4 (2): 160548. Bibcode :2017RSOS....460548V. doi :10.1098/rsos.160548. PMC 5367306 . PMID 28386419.
^ Zhang K, Qin ZS, Liu JS, Chen T, Waterman MS, Sun F (май 2004 г.). «Разделение блоков гаплотипа и выбор тегов SNP с использованием данных о генотипе и их применение в исследованиях ассоциаций». Genome Research . 14 (5): 908–16. doi :10.1101/gr.1837404. PMC 479119 . PMID 15078859.
^ Gupta PK, Roy JK, Prasad M (25 февраля 2001 г.). «Полиморфизмы отдельных нуклеотидов: новая парадигма для технологии молекулярных маркеров и обнаружения полиморфизма ДНК с акцентом на их использование в растениях». Current Science . 80 (4): 524–535. Архивировано из оригинала 13 февраля 2017 г.
^ Stimson J, Gardy J, Mathema B, Crudu V, Cohen T, Colijn C (25 января 2019 г.). «За порогом SNP: определение кластеров вспышек с использованием предполагаемых передач». Молекулярная биология и эволюция . 36 (3): 587–603. doi :10.1093/molbev/msy242. PMC 6389316. PMID 30690464.
^ Карлсон, Брюс (15 июня 2008 г.). "SNP — короткий путь к персонализированной медицине". Новости генной инженерии и биотехнологии . 28 (12). Мэри Энн Либерт, Инк. Архивировано из оригинала 26 декабря 2010 г. Получено 06.07.2008 г. ( подзаголовок) Медицинские приложения — это то, где ожидается рост рынка
^ ab Visscher, Peter M.; Wray, Naomi R.; Zhang, Qian; Sklar, Pamela; McCarthy, Mark I.; Brown, Matthew A.; Yang, Jian (июль 2017 г.). «10 лет открытия GWAS: биология, функция и перевод». The American Journal of Human Genetics . 101 (1): 5–22. doi :10.1016/j.ajhg.2017.06.005. ISSN 0002-9297. PMC 5501872 . PMID 28686856.
^ Alkuraya, Fowzan S. (апрель 2010 г.). «Картирование гомозиготности: еще один инструмент в арсенале клинического генетика». Genetics in Medicine . 12 (4): 236–239. doi : 10.1097/gim.0b013e3181ceb95d . ISSN 1098-3600. PMID 20134328. S2CID 10789932.
^ Vohra, Manik; Sharma, Anu Radha; Prabhu B, Navya; Rai, Padmalatha S. (2020). «SNP в сайтах метилирования ДНК, связывания факторов транскрипции и мишеней miRNA, приводящих к аллель-специфической экспрессии генов и способствующих риску сложных заболеваний: систематический обзор». Public Health Genomics . 23 (5–6): 155–170. doi : 10.1159/000510253 . ISSN 1662-4246. PMID 32966991. S2CID 221886624.
^ Ван, Цзин; Ма, Сяоцинь; Чжан, Ци; Чэнь, Инхуэй; У, Дэн; Чжао, Пэнцзюнь; Ю, Ю (2021). «Анализ взаимодействия вариантов SNP и метилирования ДНК выявляет новые метилированные гены патогенеза при врожденных заболеваниях сердца». Frontiers in Cell and Developmental Biology . 9 : 665514. doi : 10.3389/fcell.2021.665514 . ISSN 2296-634X. PMC 8143053 . PMID 34041244.
^ ab Hawe, Johann S.; Wilson, Rory; Schmid, Katharina T.; Zhou, Li; Lakshmanan, Lakshmi Narayanan; Lehne, Benjamin C.; Kühnel, Brigitte; Scott, William R.; Wielscher, Matthias; Yew, Yik Weng; Baumbach, Clemens; Lee, Dominic P.; Marouli, Eirini; Bernard, Manon; Pfeiffer, Liliane (январь 2022 г.). «Генетическая изменчивость, влияющая на метилирование ДНК, дает представление о молекулярных механизмах, регулирующих геномную функцию». Nature Genetics . 54 (1): 18–29. doi :10.1038/s41588-021-00969-x. ISSN 1546-1718. PMID 34980917. S2CID 256821844.
^ Perzel Mandell, Kira A.; Eagles, Nicholas J.; Wilton, Richard; Price, Amanda J.; Semick, Stephen A.; Collado-Torres, Leonardo; Ulrich, William S.; Tao, Ran; Han, Shizhong; Szalay, Alexander S.; Hyde, Thomas M.; Kleinman, Joel E.; Weinberger, Daniel R.; Jaffe, Andrew E. (2021-09-02). "Идентификация локусов количественных признаков метилирования на основе геномного секвенирования и их роль в риске шизофрении". Nature Communications . 12 (1): 5251. Bibcode :2021NatCo..12.5251P. doi :10.1038/s41467-021-25517-3. ISSN 2041-1723. PMC 8413445. PMID 34475392 .
^ Хоффманн, Анке; Циллер, Михаэль; Шпенглер, Дитмар (декабрь 2016 г.). «Будущее — это прошлое: метилированные QTL при шизофрении». Гены . 7 (12): 104. doi : 10.3390/genes7120104 . ISSN 2073-4425. PMC 5192480. PMID 27886132 .
^ Дейли, Энн К (11 октября 2017 г.). «Фармакогенетика: общий обзор достигнутого на сегодняшний день прогресса». British Medical Bulletin . 124 (1): 65–79. doi : 10.1093/bmb/ldx035 . ISSN 0007-1420. PMID 29040422.
^ Musci, Rashelle J.; Augustinavicius, Jura L.; Volk, Heather (2019-08-13). «Взаимодействие генов и окружающей среды в психиатрии: последние данные и клинические последствия». Current Psychiatry Reports . 21 (9): 81. doi :10.1007/s11920-019-1065-5. ISSN 1523-3812. PMC 7340157. PMID 31410638 .
^ Giegling I, Hartmann AM, Möller HJ, Rujescu D (ноябрь 2006 г.). «Черты, связанные с гневом и агрессией, связаны с полиморфизмами гена 5-HT-2A». Journal of Affective Disorders . 96 (1–2): 75–81. doi :10.1016/j.jad.2006.05.016. PMID 16814396.
^ 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.
^ Kujovich JL (январь 2011). «Фактор V тромбофилия Лейдена». Генетика в медицине . 13 (1): 1–16. doi : 10.1097/GIM.0b013e3181faa0f2 . PMID 21116184.
^ 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. doi :10.1016/j.mcp.2006.10.005. PMID 17161935.
^ Prodi DA, Drayna D, Forabosco P, Palmas MA, Maestrale GB, Piras D, Pirastu M, Angius A (октябрь 2004 г.). «Исследование горького вкуса в сардинском генетическом изоляте подтверждает связь чувствительности к фенилтиокарбамиду с геном горького рецептора TAS2R38». Chemical Senses . 29 (8): 697–702. doi : 10.1093/chemse/bjh074 . PMID 15466815.
^ 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.
^ Гюнтер, Кэтрин А.; Тасич, Босилька; Луо, Лицюнь; Беделл, Мэри А.; Кингсли, Дэвид М. (июль 2014 г.). «Молекулярная основа классического светлого цвета волос у европейцев». Nature Genetics . 46 (7): 748–752. doi :10.1038/ng.2991. ISSN 1546-1718. PMC 4704868 . PMID 24880339.
^ Ji G, Long Y, Zhou Y, Huang C, Gu A, Wang X (май 2012 г.). «Распространенные варианты генов репарации несоответствий, связанные с повышенным риском повреждения ДНК сперматозоидов и мужским бесплодием». BMC Medicine . 10 : 49. doi : 10.1186/1741-7015-10-49 . PMC 3378460. PMID 22594646 .
^ Национальный центр биотехнологической информации, Национальная медицинская библиотека США. 2014. NCBI dbSNP build 142 для человека. "[DBSNP-announce] DBSNP Human Build 142 (GRCh38 and GRCh37.p13)". Архивировано из оригинала 2017-09-10 . Получено 2017-09-11 .
^ Национальный центр биотехнологической информации, Национальная медицинская библиотека США. 2015. NCBI dbSNP build 144 для человека. Страница сводки. "DBSNP Summary". Архивировано из оригинала 2017-09-10 . Получено 2017-09-11 .
^ Glusman G, Caballero J, Mauldin DE, Hood L, Roach JC (ноябрь 2011 г.). «Kaviar: доступная система для тестирования новизны SNV». Биоинформатика . 27 (22): 3216–7. doi :10.1093/bioinformatics/btr540. PMC 3208392. PMID 21965822 .
^ Cao R, Shi Y, Chen S, Ma Y, Chen J, Yang J, Chen G, Shi T (январь 2017 г.). "dbSAP: база данных полиморфизма отдельных аминокислот для обнаружения вариаций белков". Nucleic Acids Research . 45 (D1): D827–D832. doi :10.1093/nar/gkw1096. PMC 5210569 . PMID 27903894.
^ Sachidanandam R, Weissman D, Schmidt SC, Kakol JM, Stein LD , Marth G, Sherry S, Mullikin JC, Mortimore BJ, Willey DL, Hunt SE, Cole CG, Coggill PC, Rice CM, Ning Z, Rogers J, Bentley DR, Kwok PY, Mardis ER, Yeh RT, Schultz B, Cook L, Davenport R, Dante M, Fulton L, Hillier L, Waterston RH, McPherson JD, Gilman B, Schaffner S, Van Etten WJ, Reich D, Higgins J, Daly MJ, Blumenstiel B, Baldwin J, Stange-Thomann N, Zody MC, Linton L, Lander ES, Altshuler D (февраль 2001 г.). «Карта вариаций последовательности генома человека, содержащая 1,42 миллиона однонуклеотидных полиморфизмов». Nature . 409 (6822): 928–33. Bibcode :2001Natur.409..928S. doi : 10.1038/35057149 . PMID 11237013.
^ "Clustered RefSNPs (rs) and Other Data Computed in House". Архив часто задаваемых вопросов по SNP . Бетесда (Мэриленд): Национальный центр биотехнологической информации США. 2005.
^ JT Den Dunnen (2008-02-20). "Рекомендации по описанию вариантов последовательностей". Human Genome Variation Society. Архивировано из оригинала 2008-09-14 . Получено 2008-09-05 .
^ den Dunnen JT, Antonarakis SE (2000). «Расширения номенклатуры мутаций и предложения по описанию сложных мутаций: обсуждение». Human Mutation . 15 (1): 7–12. doi : 10.1002/(SICI)1098-1004(200001)15:1<7::AID-HUMU4>3.0.CO;2-N . PMID 10612815.
^ Ogino S, Gulley ML, den Dunnen JT, Wilson RB (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. PMC 1867422. PMID 17251329 .
^ "Номенклатура вариантов последовательности". varnomen.hgvs.org . Получено 2019-12-02 .
^ Джонсон, Эндрю Д. (октябрь 2009 г.). «Биоинформатика SNP: всесторонний обзор ресурсов». Циркуляция: Cardiovascular Genetics . 2 (5): 530–536. doi :10.1161/CIRCGENETICS.109.872010. ISSN 1942-325X. PMC 2789466. PMID 20031630 .
^ Malhis N, Jones SJ, Gsponer J (апрель 2019 г.). «Улучшенные меры эволюционной консервации, использующие таксономические расстояния». Nature Communications . 10 (1): 1556. Bibcode :2019NatCo..10.1556M. doi :10.1038/s41467-019-09583-2. PMC 6450959 . PMID 30952844.
^ Навар Малхис; Мэтью Якобсон; Стивен Дж. М. Джонс; Йорг Гспонер (2020). «LIST-S2: Таксономическая сортировка вредных миссенс-мутаций между видами». Nucleic Acids Research . 48 (W1): W154–W161. doi : 10.1093/nar/gkaa288 . PMC 7319545. PMID 32352516 .
^ "View of SNPViz - Visualization of SNPs in proteins". genomicscomputbiol.org . doi : 10.18547/gcb.2018.vol4.iss1.e100048 . Архивировано из оригинала 2020-08-07 . Получено 2018-10-20 .
^ Ofoegbu TC, David A, Kelley LA, Mezulis S, Islam SA, Mersmann SF и др. (июнь 2019 г.). «PhyreRisk: динамическое веб-приложение для соединения геномики, протеомики и трехмерных структурных данных для руководства интерпретацией генетических вариантов человека». Журнал молекулярной биологии . 431 (13): 2460–2466. doi :10.1016/j.jmb.2019.04.043. PMC 6597944. PMID 31075275 .
^ Ittisoponpisan S, Islam SA, Khanna T, Alhuzimi E, David A, Sternberg MJ (май 2019 г.). «Могут ли предсказанные трехмерные структуры белка предоставить надежные сведения о том, связаны ли миссенс-варианты с заболеваниями?». Журнал молекулярной биологии . 431 (11): 2197–2212. doi : 10.1016/j.jmb.2019.04.009. PMC 6544567. PMID 30995449 .
Дальнейшее чтение
"Глоссарий". Обзоры природы .
Информация о проекте «Геном человека» — Информационный лист SNP
Внешние ссылки
На Викискладе есть медиафайлы по теме Полиморфизм отдельных нуклеотидов .
Ресурсы NCBI Архивировано 2013-09-02 в Wayback Machine – Введение в однонуклеотидные полиморфизмы от NCBI
SNP Consortium LTD – поиск SNP
База данных NCBI dbSNP – «центральное хранилище как для замен отдельных нуклеотидов, так и для коротких делеционных и инсерционных полиморфизмов»
HGMD – база данных мутаций генов человека, включает редкие мутации и функциональные однонуклеотидные полиморфизмы (SNP)
GWAS Central – центральная база данных обобщенных результатов генетических ассоциаций
Проект «1000 геномов» — глубокий каталог генетических вариаций человека
WatCut Архивировано 18 июня 2007 г. на Wayback Machine – онлайн-инструмент для разработки анализов SNP-RFLP
SNPStats Архивировано 13 октября 2008 г. на Wayback Machine – SNPStats, веб-инструмент для анализа исследований генетических ассоциаций
Restriction HomePage – набор инструментов для рестрикции ДНК и обнаружения однонуклеотидных полиморфизмов, включая разработку мутагенных праймеров
Американская ассоциация по исследованию рака. Информационный листок о концепциях рака по однонуклеотидным полиморфизмам
PharmGKB – База знаний по фармакогенетике и фармакогеномике, ресурс по однонуклеотидным полиморфизмам, связанным с реакцией на лекарственные препараты и исходами заболеваний.
GEN-SNiP Архивировано 19 января 2010 г. на Wayback Machine – Онлайн-инструмент, который определяет полиморфизмы в тестовых последовательностях ДНК.
Правила номенклатуры генов, генетических маркеров, аллелей и мутаций у мышей и крыс
Руководство HGNC по номенклатуре генов человека
Предсказатель эффекта SNP с интеграцией галактик
Open SNP – портал для обмена собственными результатами тестов SNP
dbSAP Архивировано 2016-12-20 в Wayback Machine – База данных SNP для обнаружения вариаций белков