Detail publikace

PredictSNP2: A Unified Platform for Accurately Evaluating SNP Effects by Exploiting the Different Characteristics of Variants in Distinct Genomic Regions

BENDL Jaroslav, MUSIL Miloš, ŠTOURAČ Jan, ZENDULKA Jaroslav, DAMBORSKÝ Jiří a BREZOVSKÝ Jan. PredictSNP2: A Unified Platform for Accurately Evaluating SNP Effects by Exploiting the Different Characteristics of Variants in Distinct Genomic Regions. PLoS Computational Biology, roč. 12, č. 5, 2016, s. 1-18. ISSN 1553-7358. Dostupné z: http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004962
Název česky
PredictSNP2: Platforma pro přesné ohodnocení vlivu nukleotidového polymorfizmu využívající specifické charakteristiky variant podle genomických regionů
Typ
článek v časopise
Jazyk
angličtina
Autoři
Bendl Jaroslav, Ing. (UIFS FIT VUT)
Musil Miloš, Ing., Ph.D. (FIT VUT)
Štourač Jan (LL)
Zendulka Jaroslav, doc. Ing., CSc. (UIFS FIT VUT)
Damborský Jiří, prof. Mgr., Dr. (LL)
Brezovský Jan, Mgr., Ph.D. (LL)
URL
Klíčová slova

nukleotidový polymorfismus; predikce škodlivosti mutací; SNP predikce; analýza mutací

Abstrakt

Důležitým poselstvím sekvenovacích projektů je skutečnost, že lidská populace vykazuje přibližně 99.9% vzájemné podobnosti. Variace nacházející se ve zbývajících částech genomu určují naši identitu, trasují naši historii a odkrývají naše dědictví. Přesné určení fenotypicky kauzálních variant hraje klíčovou roli v poskytnutí přesné personalizované diagnózy, prognózy a léčby dědičných onemocnění. Několik výpočeteních metod pro toto určení již bylo vyvinuto. Jejich schopnost prioritizovat potenciálně škodlivé varianty je limitována skutečností, že jejich mechanismy predikce neberou v potaz existenci odlišných kategorií variant. Z toho důvodu je jejich výstup zkreslený směrem ke kategoriím variant, které jsou nejčastěji zastoupeny v databázích. Nadto, většina metod poskytuje pouze numerické skóre a nikoliv binární predikce škodlivosti variant nebo konfidenční skóre, které je lépe uchopitelné pro většinu uživatelů. V rámci této studie jsme zkonstruovali tři datasety pokrývající odlišné typy s nemocí asociovaných variant, které byly rozděleny do pěti kategorií: (i) regulační, (ii) sestřihové, (iii) nesynonymní exonické, (iv) synonymní exonické a (v) nesmyslné exonické. Tyto datasety byly použity pro získání kategoricky-optimálního dělícího prahu a pro ohodnocení šesti nástrojů pro prioritizaci variant: CADD, DANN, FATHMM, FitCons, FunSeq2 a GWAVA. Tato evaluace odhlalila značné zlepšení kategoricky-optimálního přístupu Výsledky získané na pěti nejpřesnějších nástrojů byly kombinovány do podoby konsenzuálního skóre. Následná komparativní analýza ukázala, že v případě nesmyslných variant dosahovaly aminokyselinové prediktory vyšších úspěšností než nukleotidové. Webové rozhraní poskytuje snadný přístup k výsledkům těchto nástrojů a také k výsledkům naší konsenzuální funkce. Rozhraní zároveň nabízí přímé vstupy do osmi databází relevantních pro vyšetřované mutace. Webový server je volně dostupný akademické komunitě na adrese http://loschmidt.chemi.muni.cz/predictsnp2.

Rok
2016
Strany
1-18
Časopis
PLoS Computational Biology, roč. 12, č. 5, ISSN 1553-7358
Vydavatel
Public Library of Science
DOI
10.1371/journal.pcbi.1004962
UT WoS
000379348100043
EID Scopus
2-s2.0-84975801185
BibTeX 
@ARTICLE{FITPUB10849,
   author = "Jaroslav Bendl and Milo\v{s} Musil and Jan \v{S}toura\v{c} and Jaroslav Zendulka and Ji\v{r}\'{i} Damborsk\'{y} and Jan Brezovsk\'{y}",
   title = "PredictSNP2: A Unified Platform for Accurately Evaluating SNP Effects by Exploiting the Different Characteristics of Variants in Distinct Genomic Regions",
   pages = "1--18",
   journal = "PLoS Computational Biology",
   volume = 12,
   number = 5,
   year = 2016,
   ISSN = "1553-7358",
   doi = "10.1371/journal.pcbi.1004962",
   language = "english",
   url = "https://www.fit.vut.cz/research/publication/10849"
}
Nahoru