Genet Med:代谢组学结合基因组学可提高患者的诊断效率
来源:本站原创 2020-07-08 21:42
在最近一项研究中,来自贝勒医学院的Sarah Elsea博士和她的同事们揭示了罕见疾病的内在遗传因素。相关结果发表在《Genetics in Medicine》杂志上。
2020年7月8日讯/生物谷BIOON/---在最近一项研究中,来自贝勒医学院的Sarah Elsea博士和她的同事们揭示了罕见疾病的内在遗传因素。相关结果发表在《Genetics in Medicine》杂志上。
Sarah Elsea说:“在我们转收的患者中,每10名患者中约有9名患有神经系统疾病,例如发育迟缓和智力残疾,但他们没有得到有效诊断。”为了确定未诊断疾病的遗传原因,研究人员在患者基因组中寻找潜在的缺陷基因。他们使用全外显子测序,分析了所有编码蛋白质的基因。一个基因可能有许多变异体,它们编码相同蛋白质的不同版本,一些变异体仍能正常发挥其功能,但是某些突变可能导致蛋白功能缺陷以至于疾病的产生。因此需要确定在患者中发现的特定基因的变异是否引起疾病。
Elsea和她的同事使用非靶向的代谢组学提供了更多信息,以帮助他们确定在患者体内发现的遗传变异是否确实导致了该病。Elsea说:“非靶向代谢组学使我们可以观察患者中基因变异体编码的蛋白质的功能,以探索可能与该变异体相关的代谢异常。”在当前的研究中,研究人员整合了全外显子组测序和靶向代谢组学,以分析170例患者的数据。他们很高兴地发现,代谢组学数据为44%的病例提供了信息。 “通过分析,我们将9种变体归为良性,15种变体可能引起疾病,将3种归为致病性。代谢组学数据证实了21例临床诊断的结果。” “我们的分析不仅对确认变异导致疾病的原因非常有用,而且可以排除变异导致疾病的原因。更准确的诊断可能有助于确定疾病的更好治疗方法,并为疾病提供重要信息。家庭复发风险。”
此外,由于该分析范围广泛且非常敏感,并显示了该变异体在整个代谢途径中的作用,这种分析还有助于诊断可能患有轻度疾病的患者。(生物谷 Bioon.com)
资讯出处:Metabolomics meets genomics to improve patient diagnosis
原始出处:Joseph T. Alaimo et al, Integrated analysis of metabolomic profiling and exome data supplements sequence variant interpretation, classification, and diagnosis, Genetics in Medicine (2020). DOI: 10.1038/s41436-020-0827-0
Sarah Elsea说:“在我们转收的患者中,每10名患者中约有9名患有神经系统疾病,例如发育迟缓和智力残疾,但他们没有得到有效诊断。”为了确定未诊断疾病的遗传原因,研究人员在患者基因组中寻找潜在的缺陷基因。他们使用全外显子测序,分析了所有编码蛋白质的基因。一个基因可能有许多变异体,它们编码相同蛋白质的不同版本,一些变异体仍能正常发挥其功能,但是某些突变可能导致蛋白功能缺陷以至于疾病的产生。因此需要确定在患者中发现的特定基因的变异是否引起疾病。
(图片来源:Www.pixabay.com)
Elsea和她的同事使用非靶向的代谢组学提供了更多信息,以帮助他们确定在患者体内发现的遗传变异是否确实导致了该病。Elsea说:“非靶向代谢组学使我们可以观察患者中基因变异体编码的蛋白质的功能,以探索可能与该变异体相关的代谢异常。”在当前的研究中,研究人员整合了全外显子组测序和靶向代谢组学,以分析170例患者的数据。他们很高兴地发现,代谢组学数据为44%的病例提供了信息。 “通过分析,我们将9种变体归为良性,15种变体可能引起疾病,将3种归为致病性。代谢组学数据证实了21例临床诊断的结果。” “我们的分析不仅对确认变异导致疾病的原因非常有用,而且可以排除变异导致疾病的原因。更准确的诊断可能有助于确定疾病的更好治疗方法,并为疾病提供重要信息。家庭复发风险。”
此外,由于该分析范围广泛且非常敏感,并显示了该变异体在整个代谢途径中的作用,这种分析还有助于诊断可能患有轻度疾病的患者。(生物谷 Bioon.com)
资讯出处:Metabolomics meets genomics to improve patient diagnosis
原始出处:Joseph T. Alaimo et al, Integrated analysis of metabolomic profiling and exome data supplements sequence variant interpretation, classification, and diagnosis, Genetics in Medicine (2020). DOI: 10.1038/s41436-020-0827-0
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