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Science子刊:利用RNA测序揭示出隐藏的导致遗传病的突变

  1. DNA测序
  2. RNA测序
  3. 剪接
  4. 抗肌萎缩蛋白

来源:生物谷 2017-04-23 18:40

在一项新的研究中,在布罗德研究所研究员Daniel MacArthur的领导下,一个研究小组对来自患上罕见的未确诊遗传病的病人的骨骼肌活组织进行RNA测序,揭示出新的利用DNA测序并不那么容易鉴定出的致病性突变,如致病性的剪接位点变异。

2017年4月23日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中,根据来自美国布罗德研究所等研究机构的研究人员的说法,对受影响组织进行RNA测序(RNA-seq)能够被用来发现可能导致孟德尔遗传病的突变。在布罗德研究所研究员Daniel MacArthur的领导下,一个研究小组对来自患上罕见的未确诊遗传病的病人的骨骼肌活组织进行RNA测序,揭示出新的利用DNA测序并不那么容易鉴定出的致病性突变,如致病性的剪接位点变异。这项研究是迄今为止最大规模地将转录组测序应用于一群患上未确诊疾病的病人当中以便鉴定出之前未知的与遗传病相关的突变。相关研究结果发表在2017年4月19日的Science Translational Medicine期刊上,论文标题为“Improving genetic diagnosis in Mendelian disease with transcriptome sequencing”。

美国纽约基因组中心研究员Tuuli Lappalainen(未参与这项研究)说,“这是一项非常不错的研究,它优异地证实了RNA测序可用于发现和描述有重大意义的人类疾病突变。”

英国剑桥大学韦尔科姆基金会桑格研究所研究员Jeffrey Barrett(未参与这项研究)告诉《科学家》杂志,“在我们如何能够利用DNA测序诊断罕见遗传病方法方面已取得巨大的进展。但是,这种方法仍然不能够在大约60%的病例中鉴定出有重大意义的突变。这篇新的论文非常好地展示了利用RNA测序发现这些突变方面取得的进展。”

为了验证这种转录组测序方法,这些研究人员首先对来自13名之前经确诊患上骨骼肌遗传病的病人的骨骼肌样品进行RNA测序。他们将所获得的这些RNA序列与来自180名参加基因型-组织表达联盟(Genotype-Tissue Expression Consortium, GTEx)的健康人的RNA测序数据集中的那些RNA序列进行比较。他们随后对50名患上未确诊骨骼肌遗传病的病人的骨骼肌样品开展同样的分析。

MacArthur告诉《科学家》杂志,“利用RNA测序诊断遗传病的益处在于我们如今能够直接地研究DNA变化对基因表达和RNA剪接的影响。”

这些研究人员能够在17名病人当中鉴定出致病性基因突变,总体确断率为35%。鉴定出的突变包括新的位于基因非编码区深处的剪接位点变异和受到破坏的并不位于外显子附近的剪接位点。比如,在4名病人中,他们能够鉴定出杜兴氏肌肉营养不良症病人的抗肌萎缩蛋白(dystrophin)基因发生之前未被发现的致病性突变。这种分析在对胶原蛋白VI基因进行标准的DNA测序呈阴性的4名病人当中,揭示出一种之前未知的严重性胶原蛋白VI相关肌病内含子突变。他们接着在另外的27名病人(这些病人是更大的胶原蛋白VI相关肌病病人群体的一部分)当中鉴定出这种突变。

MacArthur说,RNA测序添加了一种鉴定致病性突变的方法,将确诊率提高到“一半以上”。他注意到,在当前的这项研究中鉴定出的这些致病性突变会影响已知当发生突变时会导致疾病的基因。这些研究人员发现更多的与疾病相关的致病性基因突变。

这种转录组技术的关键是使用表达这种公认的基因突变的组织。Barrett注意到,“为了证实这是一种好的遗传病诊断方法,这些研究人员利用他们知道可获得的发生这种基因突变的肌肉组织开展研究。”

但是,当不可能获得病变组织(比如受到脑部疾病影响的组织)时,MacArthur和同事们如今正在探究另一种方法获得病人的皮肤或血液样品,将它们转化为诱导性多能干细胞(iPSC),随后将这些iPSC能够分化为神经元或其他的感兴趣的细胞类型。

Barrett说,对于大约50%~60%的未知原因的遗传病病人而言,精确地找到人基因组非编码区域中的疾病相关突变可能是有益处的。他说,“当我们研究很多不同的人类疾病的遗传性质时,也存在不属于经典的孟德尔遗传病(由单个突变导致的)的但涉及多种基因的疾病。”(生物谷 Bioon.com)

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原始出处:

eryl B. Cummings, Jamie L. Marshall, Taru Tukiainen et al. Improving genetic diagnosis in Mendelian disease with transcriptome sequencing. Science Translational Medicine, 19 Apr 2017, 9(386):eaal5209, doi:10.1126/scitranslmed.aal5209, 2017.

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