Məlumat

İnsan xəstəliyi və əlaqəli fenotip bazası?

İnsan xəstəliyi və əlaqəli fenotip bazası?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Hər kəs insanlarda xəstəliklər və digər xəstəliklər üçün simptomları ehtiva edən yaxşı məlumat bazalarını bilirmi? UMLS ilə işləməyə çalışdım, amma işləmək mümkün olmadı. Mən həmçinin xəstəlik ontologiyası vebsaytı (http://www.disease-ontology.org/) ilə işləməyə çalışmışam, lakin bu, onların xəstəliklərinin simptomları baxımından çox… hərtərəfli görünmür.

Xəstəlik məlumat bazasına baxmağa çalışdım (http://www.diseasesdatabase.com/), amma düzgün başa düşsəm, xam məlumatları verməkdən çəkinirlər.

Kimin daha yaxşı fikirləri var?


Mənə elə gəlir ki, siz effektiv şəkildə qərar matrisi qəbul etmək istəyirsiniz.

Beləliklə ... Yuxarıda dediyimiz kimi, ICD və SNOMED CT xəstəlikləriniz və simptomlarınız üçün kodlara sahib olacaq. Konsepsiyaları təşkil etmə üsulu səbəbiylə SNOMED CT -yə meyl edərdim. Əsasən genişdən spesifikə doğru. Bu şəkildə istifadəçilər çox spesifik simptomlar daxil edə bilərlər və matrisinizin yalnız tələb olunduğu qədər spesifik simptomlara sahib olması lazımdır. Məsələn, "qusma" sənin db -də "spirt zəhərlənməsi" əlaməti olduğunu deyə bilərsən. Bir istifadəçi "mərmi qusma" na girərsə, SNOMED quruluşu bunu qusma növü kimi tanıyır.

Lakin - Semptomlar xəstəliyə səbəb olmur və əksər xəstəliklərdə çoxlu sayda 'mümkün simptomlar' var (SNOMED CT -in bu cür əlaqələri yoxdur). Beləliklə, bu asan bir iş deyil. Buna görə də belə db-ləri yaradanlar (bağladığınız kimi) ən azı $$$ olmadan IP-lərini paylaşmaqdan çəkinirlər.

Özünüz hazırlayacaqsınızsa, burada bəzi məsləhətlər var. Nəzərə alın:

  • yalnız istifadə vəziyyətinizə uyğun xəstəliklər - məsələn. Yaşlılara qulluq uşaq xəstəlikləri tələb etmir;
  • qeyri-spesifik simptomları istisna etmək;
  • simptomlarınızı tezliyə görə sıralayın - məsələn. Hamilə qadınların 60% -də səhər xəstəliyi var, burada 100% -də HCG> 10*

Ümid edirəm kömək edər. Və uğurlar.

redaktə edin- LinkedIn-də oxşar bir mövzu var

*uydurma statistika :).


Gen Xəstəlikləri Məlumat Bazası

Bioinformatikada a Gen Xəstəlikləri Məlumat Bazası fenotip-genotip əlaqələri və gen-xəstəlik mexanizmləri arasında çoxsaylı kompozit qarşılıqlı əlaqəni başa düşmək yolu ilə mürəkkəb xəstəliklərin əsas mexanizmlərini dərk etmək üçün adətən reallığın aspektlərini modelləşdirmək üçün strukturlaşdırılmış məlumatların sistemləşdirilmiş toplusudur. [1] Gen Xəstəlikləri Veritabanları, Mendel, mürəkkəb və ətraf mühit xəstəlikləri də daxil olmaqla, müxtəlif mütəxəssislərin hazırladığı məlumat bazalarından və mətn mədənçiliyindən qaynaqlanan insan gen-xəstəlik birliklərini birləşdirir. [2] [3]

Gen Xəstəlikləri Məlumat Bazası
TəsnifatBioinformatika
Alt təsnifatVerilənlər bazaları
Verilənlər Bazalarının NövüBioloji
Verilənlər bazalarının alt növüGen Xəstəliyi


Mücərrəd

Genotip -fenotip verilənlər bazası, genetik varyasyon, nəticələri və tədqiqat və sağlamlıq məqsədləri üçün təsir mexanizmləri haqqında məlumat verir. Mövcud verilənlər bazası növü, fokus sahələri və iş rejimi baxımından çox fərqlidir. DNT ardıcıllığı, omik metodlar və fenotipləşdirmə texnologiyalarında irəliləyişlər sayəsində mümkün olan daha böyük və mürəkkəb verilənlər toplusuna baxmayaraq, bu verilənlər bazalarını ayrı-ayrı qurumlar kimi istifadə etmək əvəzinə inteqrasiya etmək istiqamətində davamlı irəliləyiş əldə edilir. Diqqətin tək gen variantlarından böyük gen panellərinə, ekzomlara, bütöv genomlara və saysız-hesabsız müşahidə edilə bilən xüsusiyyətlərə doğru ardıcıl yerdəyişməsi verilənlər bazası dizaynında, variantın patogenliyinin şərhində və məlumatların təqdim edilməsi və istifadəsi rejimlərində yeni problemlər və imkanlar yaradır.


Giriş

Gen funksiyası haqqında anlayışımız çox vaxt mutasiyanın fenotipik nəticələrini tək bir orqanizmdəki kanonik "vəhşi tip" ilə, eləcə də müxtəlif orqanizmlərdə ortoloji genlərin mutantları arasında müqayisə etməklə əldə edilir. Xüsusilə, model orqanizmlər insanlarda gen funksiyası haqqında böyük fikirlər vermişdir. Modellər arasında geniş miqyaslı mutagenez ekranları aparıldığı üçün bu növlər arası müqayisələrin avtomatlaşdırılmasının əhəmiyyəti və ehtiyacı vacib hala gəldi. Bununla belə, analiz üçün əsas maneə, bioloji biliklərin və növlərin bir çox sahələrində tətbiq oluna bilən fenotipləri təsvir etmək üçün hesablama üsulu ilə idarə olunan metodun olmamasıdır (məsələn, [1]-ə baxın). Hər bir model orqanizmin yalnız mutasiyanın fenotipik nəticələrini təsvir etmək üçün öz lüğəti yoxdur, lakin bu lüğətlər adətən orqanizmin xüsusi anatomiyaları və ya fiziologiyaları ilə əlaqələndirilir. Çox vaxt bu təsvirlər pulsuz mətn kimi qeyd olunur və heyrətamiz dərəcədə ifadəli olsa da, sərbəst mətni hesablama metodları ilə etibarlı şəkildə müqayisə etmək çətin olaraq qalır. Məsələn, bir kompüter proqramı arasında əhəmiyyətli bir oxşarlıq olduğunu tanıya bilməz PAX6 "kiçik gözlü" siçanlar, insanlarda "qeyri -şəffaf kornea", zebrafishlərdə "qüsurlu retina" və "gözsüz" ilə nəticələnən mutasiyalar Drosophila (Şəkil 1).

Vəhşi tipli fenotiplər (yuxarı) və PAX6 insan, siçan, zebra balığı və milçəkdəki ortoloji mutasiyalar (alt) EQ üsulu ilə təsvir edilə bilər. Anormal fenotiplərin EQ şərhləri orqanizm başına düşən hər bir görüntü dəstinin altında verilmişdir. Anatomik varlıqların ssAO'lardan və keyfiyyətlərin PATO ontologiyasından olduğunu unutmayın. Bunlar PAX6 fenotiplər mətn olaraq aşağıdakı kimi təsvir edilmişdir. İnsan mutasiyaları aniridiya (irisin olmaması), kornea qeyri-şəffaflığı (aniridiya ilə əlaqədar keratopatiya), katarakt (lensin bulanması), qlaukoma və uzun müddətli retinal dejenerasiya ilə nəticələnə bilər. Siçan üçün, mutantlar lens/kornea qeyri -şəffaflığı və iris anormallığı ilə həddindən artıq mikrofalmiya nümayiş etdirir və kornea ilə lens arasında qalmış böyük bir davamlı epiteliya hüceyrəsi var. Zebrafish üçün mutantlar azalmış göz ölçüsü, kiçildilmiş lens ölçüsü və retinanın malformasiyasından ibarət dəyişkən və dəyişdirilə bilən bir fenotip ifadə edir. Drosophila ey (a PAX6 ortolog) mutasiyalar göz inkişafının itməsinə səbəb olur. Göstərilən genotiplər E15 siçanıdır Pax6 14Neu/14Neu [68], 5 günlük zebrafish pax6b tq253a/tq253a [69], insan PAX6 +/ - [70] və Drosophila ey -/ - [71].

Mövcud metodologiyalar ənənəvi olaraq heyvan modellərini, mutant heyvan modeli ilə insan geni arasındakı ardıcıllıq ortologiyası əsasında müəyyən edir. Məsələn, Schuhmacher et al. Bu yaxınlarda insan orqanizmindəki mutasiyalar nəticəsində meydana gələn nöro-kardio-facio-dəri inkişaf sindromu olan insan Costello sindromunun (OMIM: #218040) siçan modelini hazırladı. H-RAS gen [2]. Siçan H-Ras gen Costello xəstələrində olduğu kimi ortoloji vəziyyətdə mutasiyaya uğradı və nəticədə ortaya çıxan fenotip xəstəliyi təkrarlayır. Bəzən kortəbii modellər insan xəstəliyini xatırladan simptomların müşahidəsi ilə müəyyən edilə bilər, məsələn, yağlı aussie siçan piylənmə, tip 2 diabet və kişi sonsuzluğu inkişaf etdirir. Bu fenotip, insan orqanizmindəki mutasiyadan qaynaqlanan Alström sindromuna bənzəyir ALMS1 gen [3]. Ardıcıllıq və daha çox xarakterizə yağlı avsiyalı -də mutasiya aşkar etdi Sədəqələr 1yağlı aussie Alström sindromunu və cilia-localized funksiyasını anlamaq üçün yaxşı bir heyvan modeli olaraq ortaya çıxır Sədəqələr 1 [4]. Xəstəliyin heyvan modellərini təyin etmək üçün bu nümunələr, insan xəstəliyinin genetik əsasları haqqında biliklərə söykənirdi, lakin hələ bilinməyən bir çox insan xəstəliyi var. Bir tədqiqatçı insan model orqanizmini və hətta ata -baba fenotiplərini birbaşa müqayisə edə bilsəydi, namizəd genləri və xəstəlik modellərini daha sürətli müəyyən edən bir mexanizmə sahib olardı.

Model orqanizm icmaları, alimin geniş çapraz istinad edilən gen ifadəsini, fenotipi və “model orqanizm verilənlər bazası” (MOD) kimi istinad edilən genomik məlumatları axtara bildiyi mərkəzləşdirilmiş tədqiqat kolleksiyalarından faydalanır. İnsan biologiyası sahəsindəki araşdırmalar, insan tədqiqat birliyi üçün ekvivalent bir qaynaq olmadığı üçün əziyyət çəkir və bu müxtəlif məlumat toplusunu əlaqələndirmək üçün bir çox ayrılmış mənbənin axtarılması tələb olunur. Bununla belə, insan fenotipik məlumatları üçün bir neçə dəyərli məlumat resursları mövcuddur İnsanda Online Mendelian Mirası (OMIM) [5] Milli Biotexnologiya Məlumatı Mərkəzi (NCBI) tərəfindən nəşr edilmişdir. OMIM, genlər və fenotiplər/xəstəliklər arasında bölünmüş 19.000 -dən çox qeyddən ibarətdir. Gen qeydlərinin təqribən 53%-də ətraflı allel variant təsvirləri və/və ya ümumi klinik konspektlər var, fenotip/xəstəlik qeydlərinin 43%-də isə məlum molekulyar əsas var. OMIM mətn əsaslı resursdur və Entrez-in Cədvəl 1-də göstərdiyi kimi, məlumatların axtarışı bu faktdan əziyyət çəkir. Hansı insan mutasiyalarının sümük ölçüsündə artımla nəticələnə biləcəyini və ya OMIM məlumatlarını əldə edən bir kompüter skriptini bilmək istəyən fərdi bir tədqiqatçı üçün pulsuz mətn şərhləri sorğu aparmaq üçün lazım olan sərtliyi təmin etmir. Genləri fenotiplərlə əlaqələndirmək üçün ədəbiyyatın uğurla çıxarılması [6] göstərilsə də, fenotipləri birbaşa müqayisə etmək üçün bir mexanizm təmin etmir.

Bioloq üçün ən inqilabi vasitələrdən biri, BLAST [7] kimi alqoritmlərdən istifadə edərək ardıcıllığı müqayisə etmək bacarığıdır ki, bu da bir və ya daha çox ardıcıllıq arasındakı oxşarlığı kəmiyyətcə qiymətləndirməyə imkan verir. Bununla birlikdə, bir xəstəliyin genetik əsası çox vaxt bilinmir və bu vəziyyətdə ardıcıllıq mutasiyalarını təyin etmək üçün bir sıra müqayisə alətinin heç bir faydası yoxdur. Əgər fenotiplərin təsviri ümumi idarə olunan lüğətə əsaslanırdısa—an ontologiya- fenotipləri hesablama yolu ilə müqayisə etmək üçün alqoritmlər yazılacaq şəkildə qurulacaqlar. Ontologiyalardan istifadənin üstünlüklərindən biri əsaslandırıcı adlanan ümumi təyinatlı məntiqi nəticə çıxarma vasitələrindən istifadə etmək bacarığıdır (məsələn, bax [8]). Mütəxəssislər sorğuların cavablandırılmasına və təhlilinə kömək edə bilərlər. Nümunə olaraq, biri ZFA: bağırsaqda, digəri ZFA: epitelində ifadə olunan genləri tapmaq üçün iki fərqli sorğunu nəzərdən keçirək (ontologiyanın adı ilə əvvəlcədən yazılmış ontoloji terminləri yazırıq. Materiallar və Metodlara baxın. izahat). Bu axtarışların hər ikisinin də ZFA -ya annotasiyaların qaytarılmasını gözləyərdik: bağırsaq epiteli, çünki bağırsaqlar bir hissəsi bağırsaq və bağırsaq epiteli is_a epiteliya növü (Şəkil 2). BLAST alqoritmində istifadə olunan nuklein və amin turşusu əlifbalarına və məsafə matrislərinə bənzər olaraq, ontologiya terminləri və onların bir-biri ilə əlaqələri fenotipik və gen ifadəsi məlumatlarını qruplaşdırmaq və müqayisə etmək üçün istifadə edilə bilər və növlərarası fenotip analizi üçün istifadə edilə bilər.

Bu nümunə "bağırsaq epiteli" termininin ZFA ontologiyasındakı digər anatomik varlıqlarla əlaqələrini göstərir. “i” işarəsi olan boz oxlar an işarəsi verir is_a əlaqə və “p” ilə mavi oxlar a işarə edir hissəsi münasibət. Nömrələr, bir genin, allelin və ya genotipin (toplu olaraq bir xüsusiyyət olaraq adlandırılır) annotasiyası üçün istifadə edilməsinin bu təsvirin olma ehtimalının mənfi qeydləri olan düyünün IC -ni göstərir. Şərtlər daha ümumiləşdikcə, aşağıdan yuxarıya doğru oxuduqda, daha aşağı IC balı var, çünki daha ümumi şərtlər daha spesifik şərtlərə edilən şərhləri əhatə edir.

Fenotip, müəyyən bir mühitdə müəyyən bir genotipin nəticəsi olaraq təyin edilə bilər (nəzərdən keçirmək üçün bax [9]) və müqayisələri asanlaşdırmaq üçün ontologiyalardan istifadə edərək təsvir edilə bilər. Fərdi bir fenotipik xarakterin təsviri, iki tərəfli "EQ" (Varlıq + Keyfiyyət) metodu ilə qeyd edilə bilər, burada daşıyıcı varlıq (məsələn, anatomik hissə, hüceyrə prosesi və s.) Keyfiyyətlə (məsələn, kiçik, artan temperatur, yuvarlaq, azalmış uzunluq və s.). EQ metodu bir çox fenotiplərin təsviri üçün kifayətdir, bir şərtlə ki, mənbə ontologiyaları kifayət qədər zəngindir. Müəssisə terminləri hər hansı anatomiya ontologiyasından strukturlar və ya Gen Ontologiyasından (GO) bioloji proseslər, hüceyrə komponentləri və ya molekulyar funksiyalar ola bilər [10]. Keyfiyyət terminləri növlərə xas anatomik ontologiyalar və ya digər növlər arası varlıq ontologiyaları ilə birlikdə istifadə üçün nəzərdə tutulmuş Fenotip və Xarakter Ontologiyasından (PATO) gəlir (bax, məsələn, [11]–[13]). Məsələn, a Drosophila "Göz qızarması" fenotipi, EQ = FBbt: göz + PATO: qırmızı, PATO -dan "qırmızı" və Uçan Anatomiya ontologiyasından (FBbt) "göz" ifadələrindən istifadə edərək təsvir edilə bilər. EQ metodu əlaqəli keyfiyyətlər və əlavə obyektləri daxil etmək üçün genişləndirilib və daha çox dənəvər obyektləri təsvir etmək üçün kompozisiyadan sonrakı yanaşma ilə. Bir çox MOD-lar artıq GO-ya əlavə olaraq, gen ifadəsi və/yaxud fenotip məlumatlarının şərhi üçün icmaya məxsus anatomiya ontologiyalarından istifadə edir [14],[15] və bu üsullar başqa yerlərdə [16],[17] ətraflı təsvir edilmişdir. Ontoloji əsaslandırma, tək bir ontologiyada olduğu kimi, EQ təsvirlərinə də tətbiq edilə bilər, çünki onlar da bir qrafik quruluşundakı qovşaqları təmsil edir. Məsələn, üçün sorğular kəllə qığırdaq mövqeyi ZFA fenotipinə malik genotipləri qaytarmalıdır: ceratohyal + PATO:mislocalised_ventrally . Eynilə, kranial qığırdaq kimi keratohyal qığırdaq üst quruluşları üçün sorğular da bu genotipləri qaytarmalıdır (Şəkil 3).

Bir EQ təsviri ilə ona kömək edən ontologiyalar (yan panellər) arasındakı əlaqə göstərilir. Varlıqlar mavi rəngli ZFA ontologiyasından və yaşıl rəngli PATO keyfiyyətlərindəndir. ZFA:ceratohyal qığırdaq + PATO: yanlış lokallaşdırılmış ventral və ZFA:kəllə qığırdaq + PATO:mövqe arasında tam EQ iyerarxiyası (bütün mümkün EQ birləşmələri) çoxlu ontoloji terminlərdən ibarət qrafik qovşaqları üzrə qəbulu təsvir edir. Əlaqələr Şəkil 2-də göstərildiyi kimidir. Şəkil 2-dəki tək ontologiyada olduğu kimi, IC xalları daha çox ümumi EQ qovşaqlarının daha spesifik EQ-lərdən daha aşağı xalı olan EQ qovşaqları üçün hesablana bilər.

Hər hansı bir EQ təsviri, bir fərdin və ya qrupun fenotipik vəziyyətini tam şəkildə ifadə etmək üçün digər məlumat bazalarından və ya ontologiyalardan genotip, mühit və mərhələ identifikatorları kimi digər EQ təsvirləri və məlumatları ilə birləşdirilə bilər. Məsələn, zebra balığının fenotipi EQ = ZFA: median üzgəc qatı + PATO: embrional mərhələdə zəiflədilmiş ZFS: genotipli 26-somit qeyd edilə bilər. fbn2b gw1/gw1 (AB) (Zebrafish Məlumat Şəbəkəsi, ZFIN -də təyin olunur). Bu üsulla, fenotiplər düzgün məntiq və hesablama qabiliyyətini qoruyarkən çox ifadəli və çox detallı şəkildə çoxlu ontologiyalardan istifadə edərək qeyd edilə bilər.

Mövcud hesablama alətləri bu ontologiyaya əsaslanan fenotip annotasiya məlumatlarını ümumi, növlərə neytral şəkildə saxlamaq və təhlil etmək üçün qeyri-adekvatdır. Xüsusilə, gen namizədlərini və xəstəliyin heyvan modellərini müəyyən etmək üçün lazım olan növlər arası müqayisə üçün vasitələr yoxdur. Annotasiyaların semantik oxşarlığını ölçmək və analiz üçün yaxşı bir başlanğıc nöqtəsi təmin etmək üçün GO istifadə edərək bir çox mövcud alqoritmlər hazırlanmış və sınaqdan keçirilmişdir (məsələn, bax [18] - [21]). Bu alqoritmlərin ontologiyaların birləşməsindən istifadə edərək məlumat toplusunu təhlil etmək üçün nə qədər yaxşı işləyəcəyi bəlli deyildi. Əlavə olaraq, müxtəlif anatomik ontologiyalar arasında heç bir əlaqə olmadığı üçün növlər arası müqayisə etmək mümkün olmazdı. Schlicker və Albrecht [22] bir çox ontologiya ilə hazırlanmış fenotipik profilləri təhlil etmək üçün məlumat məzmununa (IC) əsaslanan bir yanaşma təklif edir, baxmayaraq ki, onlar nəticələrini yalnız növlərə neytral GO ilə edilən şərhlərlə sınaqdan keçirmişlər. FunSimMat vasitəsi müqayisə etmək üçün xüsusi bir zülal siyahısı tələb edir və buna görə də fenotipik olaraq oxşar genləri hərtərəfli axtarmağa imkan vermir. PhenomicDB [23] müxtəlif mənbələrdən annotasiyaları birləşdirən və fenotiplə əlaqəli genlərin "fenoklasterlərini" təmin etmək üçün sərbəst mətn fenotiplərini birləşdirən növlər arası resursdur. Lakin onların təhlili mənbə ontologiyalarındakı əlaqələrdən istifadə etməmişdir. Qarşılıqlı təsir göstərən məlum zülalların bir araya toplanmasına baxmayaraq, onlar qeyd edirlər ki, onların əmələ gələn “fenoklasterləri” əsasən annotasiyalarda istifadə olunan icmaya xas terminologiyalara görə növlərə xas olmağa meyllidirlər və əsas biologiyaya görə deyil. Bu mövcud metodlar ya pulsuz mətnə ​​əsaslandıqları, ya da annotasiya üçün məhdud sayda ontologiyalardan istifadə etdikləri üçün və orqanizmlər arasında anatomik varlıqları birləşdirmək və müqayisə etmək üçün çərçivə olmadıqları üçün ehtiyaclarımız üçün yetərli deyildi. Onlar həmçinin oxşarlıq hesablamalarında əhəmiyyəti müəyyən etmək üçün ölçülərə malik deyildilər. Nəhayət, sorğu aspektindən başqa, fenotipləri de novo qeyd etmək üçün heç bir növ neytral metod daxil edilməmişdir.

Bu EQ metodundan istifadə edərək fenotipləri şərh edərək, müvafiq hesablama analiz vasitələri ilə birlikdə, fenotipik məlumatları ciddi və işıqlandırıcı bir şəkildə standartlaşdırmaq və sorğu -sual etmək üçün unikal bir fürsətə sahibik. Bu işdə biz xəstəlik fenotiplərinin EQ annotasiyasının növlər daxilində və növlər arasında yeni genotip-fenotip əlaqələrinin kəşfini asanlaşdıracağı fərziyyəsini sınaqdan keçirdik. Fenote proqramı [24] ilə pulsuz mətnli OMIM təsvirlərindən 11 insan xəstəliyi genini EQ ilə qeyd etdik. Bu notları müxtəlif anatomik ontologiyalar arasında körpü yaratmaq üçün növlərarası birləşdirici ontologiyanın (UBERON) inkişafını tələb edən siçan və zebrafish ortologlarının annotasiyaları ilə müqayisə etdik. Biz həmçinin genlər arasında fenotipik oxşarlığı ölçmək üçün yeni və mövcud ölçüləri genişləndirdik. Biz onların nisbi performansını məlum siqnal yollarının və genetik qarşılıqlı təsirlərin təhlili ilə qiymətləndirdik və bu məlumatların fenotiplə sorğulana və müqayisə edilə biləcəyini göstərdik. tək bioloji mənalı oxşarlıqları müəyyən etmək. Bundan əlavə, bu qeydlər mövcud xəstəlik fenotiplərini daha yaxşı başa düşmək üçün bir qaynaqdır. Biz belə nəticəyə gəlirik ki, bu üsul növlər daxilində və növlər arasında yeni genotip-fenotip assosiasiyalarının kəşfini asanlaşdıra bilər.


Müzakirə

Əlaqədar iş

Bir tərəfdən fenotiplər, əlamətlər və əlamətlər və digər tərəfdən xəstəliklər arasındakı əlaqə insan xəstəliklərinin modul təbiəti və şəbəkə strukturu və dərman göstəriciləri haqqında fikir əldə etmək üçün istifadə edilmişdir 12,26,27 . Əvvəlki işlərdə, xəstəlik etiketləri və fenotiplər (əlamət və simptomlar) 27 və ya Tibbi Mövzu Başlıqlarının (MeSH) Tezaurus 28 identifikatorlarına əsaslanan mətn mədənçiliyi, Pubmed-də məqalə alıntıları ilə əlaqəli olaraq istifadə edilmişdir. xəstəlik və fenotip arasında əlaqə. Ümumiyyətlə, ortaya çıxan xəstəlik -fenotip birləşmələri, qəbul edilən xəstəlik qruplarını 12 və ya ortaq dərman hədəfləri üçün qızıl standart müqayisə və qruplaşmaya əsaslanaraq ümumi etiyolojisi 26,27 olan qrup xəstəlikləri aşkar etmək və ya izah etmək qabiliyyətlərinə görə qiymətləndirilmişdir. .

Əvvəlki yanaşmaların heç biri tərəfindən cavablandırılmayan əsas suallardan biri, xəstəlik -fenotip birləşməsini "düzgün" hesab etmək üçün hansı sübut və ya dəstəyin lazım olacağıdır. Bu, hər hansı bir fenotip və ya simptomlara əsaslanan xəstəliyin xarakteristikasında əsas problemdir. Əksər xəstəliklərin kardinal əlamətlər və simptomlar var ki, onlar həmişə bir xəstəliklə əlaqələndirilir. Bununla birlikdə, bir xəstəliyin çoxlu əlamət və simptomları həmişə mövcud olmur, əksinə dəyişkən tezliklə ortaya çıxır və hətta çox nadir təzahürlər ayırıcı diaqnoz kontekstində çox faydalı ola bilər. Qiymətləndirməmizdə, insan xəstəlikləri üçün namizəd genlərin proqnozlaşdırılmasında, mətndən çıxarılan xəstəliklərimiz-fenotip birliklərimizin performansını müəyyən etmək və maksimum dərəcədə artırmaq üçün istifadə edilə bilən eksperimental məlumatlar ilə müqayisə yolu ilə ölçülə bilən bir ölçü təqdim edirik. Buna görə də, genetik mənşəli xəstəliklər üçün namizəd genləri müəyyən edərək, müəyyən bir elmi suala bir sıra xəstəliklərin - fenotip birləşmələrinin nə dərəcədə uyğun olduğunu müəyyən etmək üçün istifadə edilə bilən obyektiv bir ölçü təqdim edirik. Fərqli tətbiqlər bir xəstəliklə əlaqəli fərqli fenotip dəstləri tələb edə bilsə də, hesab edirik ki, bu qiymətləndirmə strategiyası həm də sonrakı elmi araşdırmalar üçün bu mətndən çıxarılan fenotiplərin potensial faydasına, yəni bu xəstəlik-fenotip birləşmələrinin necə istifadə olunacağına da işarə edir. xəstəliklərin əsas mexanizmləri haqqında əlavə tədqiqatları dəstəkləmək.

Qiymətləndirməmizin əsas məhdudiyyətlərindən biri, OMIM -dəki genetik xəstəliklərlə məhdudlaşmasıdır, DO -da olan xəstəliklərin əksəriyyəti kompleks, ümumi və ya ətraf mühitin və ya yoluxucu agentlərin təsirləri nəticəsində əldə edilir. Bənzərliyə əsaslanan xəstəliklərin qruplaşdırılması və mənalı, tanınmış 12,26 qruplarının müəyyən edilməsi və ya məlum dərman göstərişləri 27 ilə müqayisə kimi digər yanaşmalar, yaranan birləşmələrin bioloji etibarlılığını qiymətləndirə bilər, lakin çox vaxt nəticələri kəmiyyətləndirə bilmir.

Mətndən çıxarılan fenotiplərə əsaslanan yeni namizəd genləri

Bizim yanaşmamız vasitəsilə biz nəinki ümumi və yoluxucu xəstəliklərin fenotipik xarakteristikasını əldə edirik, həm də OMIM-də genetik əsaslı xəstəliklər üçün yeni fenotip assosiasiyaları əldə etmişik ki, onların hal-hazırda nə HPO annotasiyalarında, nə də OMIM-də klinik konspekt kimi fenotipik xarakteristikası yoxdur. .

HPO verilənlər bazası 9286 OMIM girişi (genlər və xəstəliklər) üçün fenotip annotasiyalarını ehtiva edir. DO–OMIM xəritələri və metodumuz vasitəsilə biz 1683 OMIM girişi üçün fenotiplər əldə edirik, onlardan 115-də HPO-da fenotip qeydləri və ya OMIM-də əlaqəli klinik konspekt yoxdur. Misal üçün, Halo Nevi (Sukton leykoderma mərkəzdənqaçma, OMIM: 234300), melanositlərin CD8+ sitotoksik T limfositləri 29 tərəfindən məhv edildiyi bir dermatoloji vəziyyəti, hal -hazırda OMIM -də heç bir klinik simptom yoxdur və buna görə də HPO verilənlər bazasında əlaqəli fenotiplər yoxdur. dəyişən depiqmentasiya (MP:0010016), melanositlərin anormal morfologiyası (MP: 0002877) və Vitiligo (HP:0001045) fenotiplər kimi, onların hamısının halo nevus 30 ilə əlaqəli olduğu bilinir.

Bu 115 xəstəlik üçün siçanda 167 xəstəlik modeli məlumdur. Bu 115 xəstəlik dəsti üçün 0.926 ± 0.049 ROCAUC ilə düzgün modeli prioritetləşdirə bilərik (Şəkil 7).

MGI xəstəlik modellərinin OMIM-də kliniki konspekti olmayan xəstəliklərin mətn-minalı fenotiplərinə semantik oxşarlığı ilə sıralanmış axtarışı üçün ROC əyrisi (ROCAUC: 0,926 ± 0,049).

Xəstəlik-xəstəlik oxşarlıqlarının araşdırılması

Xəstəlik -xəstəlik oxşarlığı şəbəkəsi (Şəkil 6) ümumi, genetik, yoluxucu və ekoloji xəstəliklər arasında fenotipik oxşarlıq əlaqələrini göstərir. Şəbəkədəki hər bir düyün bir xəstəliyi təmsil edir və DO-da onun müvafiq yuxarı səviyyəli xəstəlik sinfinə uyğun olaraq rənglənir. Bu oxşarlıq şəbəkəsinə əsaslanaraq, fərqli sistemlərin və patoloji proseslərin xəstəliklərinin fenotipik qohumluq əsasında ayırıla biləcəyini müşahidə edirik. DO həm anatomik sahəyə və ya sistemə görə, həm də ümumi patologiyaya görə təsnif edir və təsnifatların hər biri üçün bu müxtəlif meyarlara baxmayaraq, bir kateqoriya daxilində olan xəstəliklərin adətən yalnız fenotipik əlaqə əsasında bir-birinə yaxın olduğunu görürük. Bu, fenotipik oxşarlığa əsaslanan istehsal qrupları ilə DO (Rand indeksi 0.828) tərəfindən edilən üst səviyyəli fərqlər əsasında güclü bir oxşarlıq tapdığımız klaster analizimiz tərəfindən dəstəklənir.

Fenotiplərin üst -üstə düşməsini göstərən etioloji cəhətdən əlaqəli xəstəlik qrupları arasındakı oxşarlığı da müəyyən edə bilərik. Bu qrupların bir nümunəsi lizosomal saxlama xəstəlikləridir. Bütün hüceyrələrin tərkibində həll olunan turşu hidrolazları olan lizosomlar vardır ki, onların da rolu geniş bir substrat emal etməkdir. Bu funksiyanın yerinə yetirilməməsi hüceyrə metabolizmasına təsirləri ilə xəstəliyin əsas səbəbi olan, metabolizə edilməmiş zülalların lipid və karbohidratların lizozomal yığılması ilə nəticələnir. Bu yığılmaların patoloji təsirlərini göstərmə yolları indicə başa düşülür, lakin onlar mərkəzi nevroloji iştirakla geniş spektrli xəstəlik simptomları və çox dəyişkən fərdi təzahür 31 ilə periferik fenotiplərin geniş spektrini nümayiş etdirirlər. Şəkil 8 Niemann-Pick, Gaucher və Tay-Sachs xəstəlikləri ilə birlikdə leykodistrofiyalar, metaxromatik leykodistrofiya və Krabbe xəstəliyi, Dəniz-mavi histosit sindromu və Farber xəstəliyi ilə birlikdə sfinqolipidozlar arasındakı fenotipik əlaqələri göstərir. Maraqlıdır ki, bu xəstəliklərin fenotipik məhəlləsində ümumiyyətlə lizozomal saxlama pozğunluğundan qaynaqlanmayan iki növ onurğa əzələsi atrofiyasına rast gəlirik. Bununla belə, bu yaxınlarda bildirildi ki, ildə ŞƏKİL 4-onurğa motor neyronlarının degenerasiyası, əzələ zəifliyi və atrofiyası, neyronlar və qlial hüceyrələr Niemann-Pick, Tay-Sachs və IV tip mukolipidozu xatırladan lipid və zülal toplayan çatışmazlıqlı şəxslərdə (Charcot-Marie-Tooth növü 4J). Bu yığılma nümunəsi, GM2 gangliosidozları 32,33-də periferik sinirlərin nöronal dejenerasyonu və demiyelinizasiyası ilə əlaqədardır və ehtimal ki, Charcot-Marie-Tooth xəstəliyi tip 4J-də nöropati vəziyyətində ola bilər. Onurğa əzələlərinin atrofiyalarının sfinqolipidozun fenotipik qonşuluğuna daxil edilməsi, çox güman ki, neyrojenik əzələ atrofiyası kimi özünü göstərən motor sisteminin lizosom saxlama pozğunluqlarının təsiri ilə əlaqədardır. Bu heyrətamiz fenotipik oxşarlıq tipinə görə siliopatiyalarda 34 müşahidə edilənə bənzəyir, burada bir sıra əlaqəli fenotiplər silium birləşməsinin və ya funksiyasının müxtəlif aspektlərində iştirak edən molekullar toplusunda lezyonları əks etdirir, digər nümunələrlə birlikdə Oti və Brunner 35-ə səbəb olur. xəstəliklərin fenotipik profillərinin altında yatan ümumi funksional modulların mövcudluğunu irəli sürmək.

Sol: Tay-Sachs xəstəliyi ətrafında bir sıra lizozom saxlama xəstəliklərini göstərən alt şəbəkə.Sağ: Dermatoloji və digər xəstəliklərə fenotipik olaraq bənzəyir Alopesiya areata.

İntegumentar xəstəliklər (şək. 8) də yüksək fenotipik oxşarlığa malik və müxtəlif növ xəstəlik növləri arasında aydın demarkasiyaya malik xəstəliklər qrupunu təşkil edir. Məsələn, saç follikullarını əhatə edən və saç tökülməsinə səbəb olan xəstəliklər olan alopesiya, telogen effluvium, alopesiya isata, universal alopesiya və follikulyar musinoz, hər biri ilə yaxın fenotipik yaxınlıqda rast gəlinir. Maraqlıdır ki, bu bölgədə trixotillomaniya-saçın obsesif yığılması və Cronkhite-Canada sindromu, mədə-bağırsaq hamartomatoz polipozu və dermatoloji alopesiya, onikodistrofiya və hiperpiqmentasiya 36 olan son zamanlarda tanınan sporadik sindrom var. Bu fenotipik qonşuluqda follikulyar hiperkeratoz və mütərəqqi cicatricial alopesiya ilə xarakterizə olunan keratosis follicularis-in daxil edilməsi eyni şəkildə mətnin öyrənilməsi ilə toplanmış fenotipik məlumatların zənginliyini göstərir.

Təəccüblü deyil ki, anatomik sahə və ya sistemə görə təsnif edilən xəstəliklərin (məsələn, reproduktiv sistem xəstəlikləri, tənəffüs xəstəlikləri) patoloji mexanizmi ilə təsnif edilən xəstəliklərə (məsələn, yoluxucu xəstəliklər, genetik xəstəliklər) nisbətən daha yüksək fenotipik homojenlik nümayiş etdirdiyini də görürük (Cədvəl 1 -ə baxın). Kimi, dar olaraq təyin olunan xəstəlik kateqoriyalarını müşahidə edirik reproduktiv sistem xəstəliyi, tənəffüs sistemi xəstəliyi və ya sidik sistemi xəstəliyi yüksək fenotipik homojenlik nümayiş etdirən bütün infeksion xəstəliklər və ya hüceyrə proliferasiya xəstəlikləri kimi geniş kateqoriyalar isə nisbətən heterojendir. Bununla birlikdə, DO-nun bütün yüksək səviyyəli kateqoriyalarının fenotipik oxşarlığına və daha spesifik DO kateqoriyalarına (lizozomal saxlama xəstəlikləri kimi) düşən xəstəliklərə əsaslanaraq əhəmiyyətli dərəcədə çoxluq təşkil edir. həm də ümumi xəstəliklər.


Nəticələr

Fenologlar gen sistemlərinin fitri modulluğunu əks etdirir və bu sistemlərin adaptiv təkrar istifadəsini müəyyən edir, insan xəstəliklərinin qeyri -aşkar modellərini tapmaq potensialı ilə mutasion fenotipləri müqayisə etmək üçün zəngin bir çərçivə yaradır. Çapraz doğrulanmış testlər göstərir ki, fenoloqlar sınaqdan keçirilmiş insan genetik xəstəliklərinin təxminən üçdə biri ilə yarısı üçün faydalı olduğunu göstərir (Şəkil S2). Bir insan xəstəliyi üçün bir fenologiyanı nəzərə alsaq, daha çox geni orqanizm xüsusiyyəti ilə əlaqələndirmək üçün hər hansı bir yanaşma (məsələn, bir genetik ekran) əlavə yeni insan xəstəliyi gen namizədləri təklif edəcək. Unikal genləri modelləşdirilmiş xəstəliklərlə əlaqələndirməklə yanaşı, bu cür modellər daha mürəkkəb insan xəstəliklərinin aspektlərini başa düşmək üçün sadələşdirilmiş model orqanizmlərdə mexaniki anlayışı təmin edə bilər.

Beləliklə, fenoloqlar homoloji və orfoloji genlərin molekulyar təriflərini (34) Owen (35) və Darvinin (36) homoloji strukturların klassik tərifləri ilə birləşdirərək, həm gen irsiyyəti, həm də genlərin pozulmasından təsirlənən əlamətlər/strukturların mülahizələrindən irəli gəlir, təkamül inkişaf biologiyasının ümumi sahəsinə daxil olan anlayışlar (evo-devo) (37). Bitki-onurğalı fenoloqların ortaya qoyduğu qorunmuş gen sistemləri, hazırda təkamül inkişaf biologiyasının diqqət mərkəzində olan metazoidlərin "dərin homologiyasından" daha qədim bir homologiyanı göstərir. Bu fenoloqlar, mürəkkəb çoxhüceyrəli orqanizmlərin paralel təkamülünü asanlaşdıran sonuncu ümumi eukaryotik əcdad daxilində potensial olaraq geniş molekulyar alətlər dəstinə diqqəti cəlb etməlidir. Bu müqayisəli yanaşma həyatın təkamülünə eyni zamanda daha dərindən və daha geniş bir baxış verir və təkamül inkişaf biologiyası ilə müasir tibbin daha böyük sintezinə yol göstərir.


The Saccharomyces Genom Verilənlər Bazası (SGD http://www.yeastgenome.org) model orqanizmin mayalanması üçün ədəbiyyatdan əldə edilmiş funksional məlumatların mütəxəssis tərəfindən seçilmiş verilənlər bazasıdır. Saccharomyces cerevisiae. SGD daim yeni növ eksperimental məlumatların və bioinformatika proqnozlarının mövcud məlumatlarla sinerjiləşdirilməsinə və onları hərtərəfli və müasir informasiya resursunda təşkil etməyə çalışır. SGD -nin əsas missiyası, maya biologiyası ilə bağlı araşdırmaları asanlaşdırmaq və bir çox cəhətdən digər orqanizmlər, hətta insanlar kimi təkamül baxımından uzaq olanlar üzərində araşdırma aparmaq üçün bu zəngin məlumatı təmin etməkdir. Bioloji krallıqlar arasında belə bir körpü qurmaq üçün, SGD, bir insan geninin maya geninin funksiyasını müvəffəqiyyətlə əvəz edə biləcəyi və/və ya əksinə maya-insan komplementasiyası ilə bağlı məlumatları idarə edir. Bu məlumatlar nəşr olunan ədəbiyyatdan əl ilə seçilir, yüklənə bilər və SGD tərəfindən təqdim olunan müxtəlif analiz vasitələrinə daxil edilir.

The Saccharomyces Genom Database (SGD http://www.yeastgenome.org) model orqanizmin mayasının genləri və zülalları haqqında bilikləri təkmilləşdirməklə tədqiqat cəmiyyətinə xidmət edən sərbəst mövcud onlayn resursdur. Saccharomyces cerevisiae. Maya tamamilə ardıcıl genomu olan ilk eukariot olmamışdan əvvəl onilliklər ərzində genetika, biokimya və hüceyrə biologiyası sahələrində tədqiqat obyekti olmuşdur (1). Daha əvvəl toplanmış bütün məlumatlar tərəfindən dəstəklənən və molekulyar biologiya texnikasının güclü bir arsenalının inkişaf etdirilməsi ilə dəstəklənən genom ardıcıllığının mövcud olması, çoxlu biliklərin toplanmasına gətirib çıxardı ki, bu da mayanı, ehtimal ki, ən əsaslı xüsusiyyətlərdən birinə çevirdi. model orqanizmlər. The constant development of new techniques that are validated and refined on yeast promises that this status will continue into the future.

The mission of SGD is to collect gene- and protein-related information from all publicly available sources. Research articles in scientific journals, expertly curated by SGD biocurators, remain the primary source of data. Large-scale datasets are also collected both manually and with automated scripts from publications, and also from repositories such as the Gene Expression Omnibus (GEO https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo) and Sequence Read Archive (SRA https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra). The goal is to extract, validate, and organize the data coming from various sources into a uniform, comprehensive and up-to-date compendium that researchers can rely on in their work.

The wealth of information provided by SGD can also be leveraged outside of the research into yeast biology. Understanding the functions of a yeast gene may shed light on functions of an orthologous gene in another organism, even one as evolutionary distant as humans. It is often assumed that over the course of evolution, orthologous genes from different organisms retain at least some of their characteristics. Even though this ‘ortholog-function conjecture’ has many known exceptions, it remains a valuable and widely used method for predicting gene functions based on sequence similarity ( 2). Yeast and humans are separated by a billion years of evolution ( 3), yet there are thousands of recognizable orthologs between the two species ( 4). Moreover, there are hundreds of genes from one species that can functionally replace (complement) their orthologs in the other ( 5). Such functional complementation between genes from evolutionarily distant species indicates a significant conservation of function, opening up endless research possibilities to explore. A researcher can, for example, try to identify yeast metabolic pathways, regulatory circuits, or protein complexes the gene of interest is involved in, as well as mutant phenotypes and their potential disease links, and then start looking for similar connections in humans. Moreover, a human gene that functions in yeast cells gives access to all the power of yeast genetics that can be readily utilized. For example, by establishing functional assays, researchers can experimentally dissect functional conservation to study the impact of human disease-associated variants on protein function ( 6).


Human disease and associated phenotype database? - Biologiya

MGD is updated on a weekly basis by biologists on our curatorial staff who scan the current scientific literature, extract relevant data, and enter it in MGD. Increasingly, MGD acquires data through large scale electronic transfer. Such data include sequence data from GenBank, gene models from NCBI, Ensembl, VEGA, mutant alleles from ENU-mutagenesis groups and the International Knockout Mouse Consortium (IKMC). The data interface is intended to be flexible and comprehensive so that each view of particular records in MGD provides links to any related data throughout MGD and, where possible, to other databases on the Internet.

  • Gene, DNA marker, QTL and Cytogenetic marker descriptions
  • Mouse genetic phenotypes, genetic interrelationships, and polymorphic loci
  • Human disease ontology data (DO)
  • Polymorphic loci related to specified strains
  • SNPs and other sequence polymorphisms
  • Vertebrate homology data
  • Sequence data
  • Molecular probes and clones (probes, clones, primers and YACs)
  • Genetic and physical mapping data
  • Information on inbred strains (M. Festing's listing)
  • References supporting all data in MGD

Data Links to External Databases

MGD provides links to relevant information in external databases wherever possible.

Through. MGD links to.
MarkersEC, Ensembl, Entrez, InterPro, NCBI, PDB, UniGene, VEGA
PhenotypesOn-line Mendelian Inheritance in Man (OMIM) for human disease data
SNPs and sequence polymorphisms dbSNP
Homologies Entrez, HGNC, HomoloGene, NCBI, Ensembl Gene Tree, Uniprot, VEGA, VISTA
ArdıcıllıqlarGenBank, RefSeq, Uni-PROT, and TrEMBL mouse gene indices
Molecular probes and clonesGenBank, EMBL, DDBJ, IMAGE and RIKEN
İstinadlarPubMed

Genes and Markers

MGD contains information on mouse genes, DNA segments, cytogenetic markers and QTLs (see Genes and Markers). Each record may include the marker symbol, name, other names or symbols and synonyms, nomenclature history, alleles, STSs, chromosomal assignment, centimorgan location, cytogenetic band, EC number (for enzymes), phenotypic classifications, human disease data, Gene Ontology (GO) terms, MGD accession IDs and supporting references. See Interpreting a Genes and Markers Summary and Interpreting Gene Details for more information about the content of the display of a marker record as it appears in the query results.

Information on alleles , formerly embedded in phenotype descriptions, is stored as a separate data set (see Phenotypic Alleles). Links to alleles are provided in gene detail records. In addition, there is an Phenotypes, Alleles, and Disease Models Query Form for direct queries against the allele data set. See Details for the content of an allele record as displayed in query results.

Phenotypic Alleles

MGD contains information on mutant alleles, transgenes, QTLs, strain characteristics, phenotype vocabularies, human disease models, and comparative phenotypes. Integrated access to phenotype and disease model data is accessible via four query forms (Genes and Markers, Phenotypes and Alleles, Human&mdashMouse: Disease Connection, and Batch Query). These forms provide genetic, phenotypic, and computational approaches to displaying phenotypic variation sources (single-gene, genetic mutations, QTLs, strains), as well as data on human disease correlation, and mouse models. The Human Disease Ontology (DO) Browser enables you to browse and search diseases, conditions, and syndromes directly. Phenotypic allele summary and detail reports provide detailed information about the content of phenotype records including observed phenotypes in mouse and genetic background. The Human Disease and Mouse Model Detail page lists homologous mouse and human markers where mutations in one or both species have been associated with phenotypes characteristic of this disease as well as any mouse models.

Sequence Data

  • Vast amounts of sequence data are integrated with the biological information in MGD. These include mouse sequences from GenBank, RefSeq, and .
  • MGD contains sequence attributes such as length and provider data about the clones the sequences were derived from and the genes the sequences have been associated to. Because of our curated associations between mouse markers and sequences, you can search using nomenclature, map position, function (GO annotation, InterPro domain), expression (tissue and developmental stage), and phenotypes of mutant alleles.
  • Source information about the clones that the sequences are derived from, such as strain, tissue, or library, is carefully translated into controlled vocabularies (see Vocabulary Browsers). This adds enormous power to sequence queries, since authors often use multiple terms to specify a strain or tissue.

Vocabulary Browsers

  • The MGD Vocabulary Browsers provide access to restricted sets of defined terms representing complex information.
  • These vocabularies (known as DAGs və ya directed acyclic graphs) have a tree (or hierarchical) structure: terms are organized primarily by their relationship to other terms.
  • The MGD Vocabulary Browsers currently available are:

Browser NameUse this browser to search for .
GO (Gene Ontology) Browser GO term details and relationships.
Links to genes associated with your term or with any sub terms.
Mouse Developmental Anatomy Browser Anatomical structures.
Links to associated expression results.
Disease Ontology (DO) BrowserHuman disease terms.
Links to detail pages containing genotypes annotated with these terms.
Links to Disease Model web pages.
Mammalian Phenotype Browser Mammalian phenotype terms.
Term details and relationships among terms.
Links to genotypes annotated with each term or any sub terms.
Human Phenotype Browser Human phenotype terms.
Term details and relationships among terms.
Links to human diseases and the high-level human phenotype terms associated with the term.

SNP Data

  • MGD provides comprehensive information about reference SNPs including the reference flanking sequence, assays that comprise the SNP, gene/marker associations with their corresponding function class annotations, and links to popular gene browsers including Mouse Genome Browser and its transcript, gene model, and MGD-curated phenotype and allele tracks.
  • The Mouse SNP Query Form lets you search for RefSNPs by strains, strain comparisons, RefSNP attributes, map position, marker range, or associated genes.

Molecular Probes and Clones

Probes, clones, primers, antibodies, etc. associated with MGI data for a gene or genome feature are available via a Molecular reagents link on Gene (or genome feature) Detail pages or from a link on References -- Query Results Detail pages to Molecular Probes and Clones.

Information on genetic polymorphisms is extracted from probe/clone records in MGD.

Vertebrate Homology

MGD contains homology information for mouse, human, rat, cattle and other vertebrate organisms.

MGI provides a curated set of vertebrate homologs for the research community. MGI focuses on integration of homology sets from sequenced vertebrate genomes (e.g., human, rat, dog, chimp). MGI loads sequence based vertebrate homology assertions from NCBI HomoloGene. HomoloGene programmatically detects homologs among the genome features of several completely sequenced eukaryotic genomes. In addition, we continue to work with the research community to carefully curate gene family sets, usually at the instigation of the research community.

Homologous genes associated with a mouse gene or genome feature are available from via links from the Vertebrate Homology section a Detail page for a gene/genome feature. Performing a Quick Search using a non-mouse gene or sequence accession ID returns a link to the Vertebrate Homology Class page.

Mapping Data

MGD contains genetic mapping and linkage data, including haplotype data for linkage crosses, yerində hybridization data, deletion mapping information, translocation breakpoint mapping, somatic cell hybrids, concordance tables, congenic strains information, and physical mapping information.

Centimorgan positions for genes and markers in MGI are based on linear interpolation using the standard genetic map described in Cox et al. (2009) (PMID).

"Recombinant Congenic Strains - A New Tool for Analyzing Genetic Traits Determined by More Than One Gene," Immunogenetics 24: 416-422, 1986.

DNA Mapping Panel Data Sets

    Copeland-Jenkins:(C57BL/6J x M. spretus)F1 x C57BL/6J
    JAX Mouse Mutant Resource BCB: (C57BL/6J x CAST/Ei)F1 x C57BL/6J
    JAX Mouse Mutant Resource BSS: (C57BL/6J x SPRET/Ei)F1 x SPRET/Ei
    Kozak FvC58: (NFS/N x M. spretus)F1 x C58/J Kozak FvSpr: (NFS/N x M. spretus)F1 x M. spretus
    Kozak Skive: (NFS/N or C58/J x M. m. musculus)F1 x M. m. əzələ
    Seldin: (C3H/HeJ-Fasl<gld> x M. spretus)F1 x C3H/HeJ-Fasl<gld>
    UCLA (BSB): (C57BL/6J x M. spretus)F1 x C57BL/6J

DNA Mapping Panel data may appear in tabular format, where each column represents a single offspring of the cross, and each row indicates, for each locus, which allele is present in each of the offspring. The order of rows is determined by linkage on the chromosome, and the locus nearest the centromere appears at the top of the display. Centimorgan locations for loci in the cross are determined by the provider of the cross. -->

Graphical Map Displays

Genetik xəritələr

Where available, gene/genome feature detail pages provide a link to a Detailed Genetic Map that shows all markers within one cM of the marker.


Cite this

  • APA
  • Müəllif
  • BIBTEX
  • Harvard
  • Standart
  • RIS
  • Vankuver

The Human Phenotype Ontology project : linking molecular biology and disease through phenotype data. / Köhler, Sebastian Doelken, Sandra C Mungall, Christopher J Bauer, Sebastian Firth, Helen V Bailleul-Forestier, Isabelle Black, Graeme C M Brown, Danielle L Brudno, Michael Campbell, Jennifer Fitzpatrick, David R Eppig, Janan T Jackson, Andrew P Freson, Kathleen Girdea, Marta Helbig, Ingo Hurst, Jane A Jähn, Johanna Jackson, Laird G Kelly, Anne M Ledbetter, David H Mansour, Sahar Martin, Christa L Moss, Celia Mumford, Andrew Ouwehand, Willem H Park, Soo-Mi Riggs, Erin Rooney Scott, Richard H Sisodiya, Sanjay Vooren, Steven Van Wapner, Ronald J Wilkie, Andrew O M Wright, Caroline F Vulto-van Silfhout, Anneke T Leeuw, Nicole de de Vries, Bert B A Washingthon, Nicole L Smith, Cynthia L Westerfield, Monte Schofield, Paul Ruef, Barbara J Gkoutos, Georgios V Haendel, Melissa Smedley, Damian Lewis, Suzanna E Robinson, Peter N.


Əlaqələr

Raymond G. Perelman Center for Cellular and Molecular Therapeutics, Children’s Hospital of Philadelphia, Philadelphia, PA, 19104, USA

James M. Havrilla, Xiangchen Dong & Kai Wang

Department of Biomedical Informatics, Columbia University Irving Medical Center, New York, NY, 10032, USA

Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, Philadelphia, PA, 19104, USA

Siz həmçinin bu müəllifi PubMed Google Scholar-da axtara bilərsiniz

Siz həmçinin bu müəllifi PubMed Google Scholar-da axtara bilərsiniz

Siz həmçinin bu müəllifi PubMed Google Scholar-da axtara bilərsiniz

Siz həmçinin bu müəllifi PubMed Google Scholar-da axtara bilərsiniz

Siz həmçinin bu müəllifi PubMed Google Scholar-da axtara bilərsiniz

Töhfələr

JH and KW conceived and designed the project. XD provided help with the initial site design. CL helped JH integrate Doc2HPO and Elasticsearch. JH wrote the draft manuscript and created all the figures and case studies. JH designed the site and algorithms and gathered resources. Bütün müəlliflər son əlyazmanı oxudular və təsdiq etdilər.

Müvafiq müəllif


Videoya baxın: Sağlam dəri - Toksiko-allergik dermatit (Dekabr 2022).