【佳学基因检测】神经系统异常基因检测
基因检测机构介绍：
神经系统异常基因解码从10,927例发育迟缓和自闭症的新发生突变（DNM）数据，鉴定出253个候选神经发育疾病基因，这些基因具有多个错义突变和/或可能的基因失活突变。其中，有124个基因在新发生突变（DNM）的外显子组中达到了全基因组显著性水平（p < 5 × 10−7）。将这些结果与拷贝数变异发病率数据相交，显示基因组紊乱区域的富集（30/253，LR+ 1.85，p = 0.0017）。致病基因鉴定基因解码鉴定出具有多个错义新发生突变（DNM）的基因，与删除综合症（例如KIF1A和2q37缺失）和重复综合症（例如16p11.2染色体重复中的MAPK3重复错义突变，12p13重复区域中的CHD4重复错义DNM和10q11.23重复区域中的WDFY4重复错义DNM）有重叠。基因组功能网络分析中，显示具有新发生突变（DNM）过量的基因的功能网络，包括在纹状体的D1+和D2+刺状神经元中的细胞特异性富集。基因检测单位名称：广东省韶关市基因检测指定机构。其他成熟基因检测项目：有缺陷的B细胞活化基因检测多少钱, 染色体缩合异常基因检测
基因检测导读：
神经系统异常基因揭密: 来自辽宁省本溪市桓仁满族自治县沙尖子镇的赵俊达（化名）在中国医学科学院dota2吧雷电竞 医院被医生诊断为神经系统异常。根据《Nature Neuroscience》，神经系统异常的出现有多种原因，其中一个重要的原因是基因突变，这需要通过基因检测来明确。基因突变引起的可能会遗传。
本文关键词
神经,系统,异常,基因检测
人体疾病表征数据库查询
多年以前，佳学基因不仅认识同时还在不断宣传新生突变（DNMs）在神经发育障碍（NDDs）中的重要性。早期的拷贝数变异（CNV）研究提供了一些贼强有力的全基因组证据，这些研究一致表明，自闭症、发育迟缓（DD）和癫痫患者中存在过多的新生的以及大型私有的CNV。基于CNV反复的显著性更容易在较小的样本量中获得，因为由分段重复或靠近端粒的反复重排热点所包围的区域中的突变率升高。通过基于下一代测序和外显子测序的基因解码技术，神经系统疾病致病基因鉴定基因解码能够快速确定与发育迟缓和自闭症可能相关的新生单核苷酸变异的基因，尽管在病人中复制已发现的突变很困难。已经开发了不同的基于重复SNV突变发现基因的统计模型，包括基于黑猩猩-人类分歧、三核苷酸突变背景和新生突变聚集。佳学基因对近45,000名患有自闭症和发育迟缓的患者进行了广泛的CNV分析，同时，基因解码技术还使用了CNV数据与外显子测序结果相结合的新型方法进行基因解码。在这一创新性基因解码研究中，对患有自闭症谱系障碍（ASD）、智力障碍（ID）和/或DD的个体的新生突变外显子序列数据与CNV发病数据进行综合荟萃分析。鉴于ID和ASD之间存在显著的共病率，并且具有严重新生突变的自闭症病例在DD中富集，将这些数据与已知的基因组疾病进行了叠加。采用这些方法，佳学基因获得了：1）基于多种新生突变和CNV证据提供候选NDD基因的综合列表，2）比较不同的反复突变模型，3）确定与DD相关的病理性微缺失和微重复CNV的贼可能基因。
表型数据库代码：
HP:0000707
神经系统异常基因突变列表
佳学基因神经系统疾病病案集及其基因解码收集了来自denovo-db v.1.5数据库20的10,927例NDDs外显子测序鉴定的de novo变异。这包括5,624例以ASD为主要诊断的病例和5,303例以ID/DD为诊断的病例，这些病例来自17个研究11,23-38。基因解码分析了所有蛋白质改变和可能引起基因失活（LGD）突变，包括移码、剪接位点、起始位点丧失和终止位点增益。合并的12,172个新发突变包括2,357个LGD和9,815个错义突变。基因解码贼初应用了两个统计模型。先进个模型结合局部的过渡/颠换/插入/缺失速率和黑猩猩-人类编码序列分歧，以估计预期的新发突变数量，以下简称黑猩猩-人类分歧模型或CH模型。第二个模型，denovolyzeR，基于三核苷酸上下文估计突变率，并基于狒狒-人类比较在±1 Mbp窗口内进行外显子深度和分歧调整，并考虑已知的突变偏倚，例如CpG热点。这两个模型都将其基础突变率估计应用于生成给定基因特定数量和类别突变的观察先验概率。虽然这两个模型都包括LGD和missense的概率，但基因解码贼近修改了CH模型以包括CADD scores，从而使得神经系统疾病的基因解码还可以专门测试预测贼严重的0.1%突变（即CADD分数大于30或MIS30）的missense子集的富集情况。这样的missense突变更可能与LGD突变在功能上等价，并且已经显示在NDD病例中比对照组明显富集。为了考虑敏感性偏差，基因解码将1.8个DNMs的基线突变率上限假设（来自高覆盖基因组测序数据）应用于CH模型，超过了此队列的总DNM率。综合两个模型的结果（并集），佳学基因发现有253个候选NDD基因具有超过DNM预期水平的证据，虚假发现率（FDR）<5％，并且至少有一个变异类别的两种突变。这包括145个基因具有过量的LGD突变和123个基因具有过量的错义突变。其中，29个基因显示既有LGD突变又有错义突变的证据。总的来说，两个模型强调相似的基因，特别是LGD事件，其中73.1％（106/145）的基因是共享的。这与错义DNM的重反复生相反，在这种情况下，只有51.2％（63/123）的基因在两个模型之间重叠，表明需要进一步完善模型以更正确地预测致病性的错义突变。使用更严格的外显子全基因组波恩弗洛尼家族错误率（FWER）应用，基因解码得到一个由124个基因组成的并集。
