用Polyphen2和SIFT进行突变预测
线粒体基因突变功能预测步骤
线粒体基因突变功能预测步骤引言：线粒体是细胞中的一个重要器官，其内含有一段独立的遗传物质——线粒体基因。
突变是指线粒体基因中的序列发生改变，可能会对线粒体功能产生影响。
因此，预测线粒体基因突变的功能对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。
本文将介绍线粒体基因突变功能预测的步骤。
步骤一：收集线粒体基因序列数据我们需要收集大量的线粒体基因序列数据。
这些数据可以来自公共数据库，如NCBI，或者通过实验室的测序技术获取。
收集的序列数据应包含不同物种和不同个体的线粒体基因。
步骤二：序列比对与多序列比较将收集到的线粒体基因序列进行比对，可以使用一些常见的序列比对软件，如BLAST或MAFFT。
通过比对可以找到序列之间的相似性和差异性。
多序列比较可以帮助我们找到保守区域和变异区域。
步骤三：突变预测与功能注释在比对的基础上，可以预测突变位点。
一些常用的突变预测软件，如SIFT、PolyPhen-2和MutPred，可以根据氨基酸的变化预测突变的功能影响。
此外，还可以使用一些功能注释工具，如PROVEAN和SNPeffect，来进一步注释突变的功能。
步骤四：结构预测与分析对于突变位点，还可以进行蛋白质结构的预测与分析。
一些常见的蛋白质结构预测软件，如Phyre2和SWISS-MODEL，可以通过比对已知结构来预测突变的影响。
此外，还可以使用一些蛋白质结构分析工具，如PyMOL和Chimera，来进一步分析突变对蛋白质结构的影响。
步骤五：功能验证与实验验证为了验证突变的功能预测结果，可以进行功能验证实验。
功能验证实验可以使用细胞培养、基因敲除或转染等技术来实现。
通过实验验证，可以进一步确定突变对线粒体功能的影响。
总结：线粒体基因突变功能预测是一项复杂的工作，需要进行序列比对、突变预测、结构分析和功能验证等步骤。
通过这些步骤，我们可以更好地了解线粒体基因突变的功能影响，为疾病的诊断和治疗提供重要的参考依据。
虽然这一过程需要耗费时间和精力，但对于人类健康和疾病研究来说，具有重要的意义。
基因突变与疾病发生机制的关联性分析方法
基因突变与疾病发生机制的关联性分析方法随着基因组学的快速发展，我们能够更加深入地理解基因突变与疾病之间的关联性。
基因突变是指基因序列的变化，它可以是单个碱基的改变，也可以是整个基因的缺失、插入或倒位等。
这些突变可能导致蛋白质结构和功能的改变，进而影响细胞和生物体的正常发育和功能。
因此，研究基因突变与疾病之间的关联性对于深入理解疾病的发生机制和开发治疗策略具有重要意义。
在对基因突变与疾病发生机制的关联性进行研究时，人们通常采用以下几种方法：1. 基因组关联分析（GWAS）基因组关联分析是一种常用的方法，用于发现基因与疾病之间的关联性。
它通过对大规模的样本进行基因组全基因组扫描，寻找与疾病相关的位点和变异。
GWAS主要通过比较病例组和对照组的基因型分布差异，找出与疾病高度关联的单核苷酸多态性（SNP）。
通过这种方式，研究人员可以发现与疾病发生相关的特定基因和位点。
2. 基因表达分析基因表达分析可以帮助我们了解基因突变对基因表达的影响，从而揭示基因突变与疾病之间的关联性。
常见的基因表达分析方法包括实时荧光定量PCR （qPCR）、RNA测序和芯片技术。
这些方法可以测量基因在不同组织和条件下的表达水平，通过比较突变和野生型基因的表达差异，确定突变对基因表达的调控效应。
3. 功能预测和注释功能预测和注释是研究基因突变与疾病关联性的重要手段。
通过对基因突变进行生物信息学分析，可以预测基因突变对蛋白质结构和功能的影响。
常用的功能预测和注释工具包括SIFT、PolyPhen-2和MutationTaster等。
这些工具能够通过比较基因突变和野生型基因序列，预测基因突变对蛋白质稳定性、功能和互作的影响。
4. 变异位点的功能验证为了验证基因突变的功能和与疾病的关联性，研究人员常常使用细胞模型和动物模型进行实验验证。
通过基因敲除、基因敲入或转基因技术，可以生成具有特定基因突变的细胞系或动物模型，并观察其对细胞生长、信号转导和动物表型的影响。
ANK1基因突变致遗传性球型红细胞增多症1例报告
ANK1基因突变致遗传性球型红细胞增多症1例报告张丹;万伍卿【摘要】Objective To explore the genetic characteristics, diagnosis, and treatment of hereditary spherical polycythemia (HS). Methods The clinical data of one case of HS was analyzed retrospectively, and related literatures were reviewed. Results The 5-year-old girl presented hemolytic anemia from 6 months old. Incubation of fragility tests was positive. Blood smears and red cell electron microscopy showed spherical red blood cells. DNA sequencing showed alterations in heterozygosity of stopgain SNV. The girl was diagnosed was HS, and was scheduled to undergo splenectomy at 6 years old. Conclusions HS is an autosomal dominant genetic disease, mainly manifested as anemia, hemolytic anemia, and splenomegaly. The early diagnosis depends on genetic testing.%目的探讨遗传性球型红细胞增多症(HS)的遗传学特征和诊治.方法回顾分析1例确诊HS患儿的临床资料,复习相关文献资料.结果 5岁女性患儿,生后6个月始有溶血性贫血;孵育脆性试验阳性,血涂片及红细胞电镜见球型红细胞;DNA测序示杂合性stopgain SNV改变,确诊HS,拟于6岁后行脾切除术.结论HS为常染色体显性遗传为主的遗传病,主要表现为贫血、溶血、脾大等,早期诊治有赖于基因检测.【期刊名称】《临床儿科杂志》【年(卷),期】2017(035)009【总页数】3页(P691-693)【关键词】遗传性球型红细胞增多症;ANK1基因;锚蛋白;血影蛋白【作者】张丹;万伍卿【作者单位】湘雅二医院儿童医学中心湖南长沙 410000;湘雅二医院儿童医学中心湖南长沙 410000【正文语种】中文遗传性球型红细胞增多症（hereditary spherocytosis，HS）是一种最常见的红细胞膜缺陷引起的慢性溶血性贫血，多见于以下基因的改变：ANK1、EPB3、ELB42、SPTA1和SPTB。
到底有多少突变致病性预测工具
到底有多少突变致病性预测工具判断突变是否具有致病性，有很多生物信息软件可以预测，不仅能预测coding variants，也可以对non-coding variants进行预测。
考虑的因素包括进化保守性、蛋白结构和功能、序列同源性等，涉及到算法包括：贝叶斯、最大似然、隐马模型、SVM、随机森林、迭代贪婪、逻辑回归、神经网络、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)迭代决策树等。
1. 致病性预测:1.1 function prediction scoresSIFTSIFT：SIFT分值表示该变异对蛋白序列的影响，包含三个值，一是SIFT 初始分值，二是转换后的值（1-SIFT），三是T或者D。
当该变异同时影响多个蛋白序列时，对每条蛋白序列有一个SIFT 值，取最小值。
SIFT 分值越小越“有害”，表明该SNP 导致蛋白结构或功能改变的可能性大；D: Deleterious (sift<=0.05); T: tolerated (sift>0.05)）；PolyPhen2 HDIV&HVAR利用PolyPhen2 基于HumanVar 数据库预测该变异对蛋白序列的影响，用于单基因遗传病。
该列包含两个值，第一个是PolyPhen 2 分值，数值越大越“有害”，表明该SNP 导致蛋白结构或功能改变的可能性大；第二个是D 或P 或B（D: Probably damaging (>=0.909), P: possibly damaging(0.447<=pp2_hvar<=0.909); B: benign (pp2_hvar<=0.446)）；利用PolyPhen2 基于HumanDiv 数据库预测该变异对蛋白序列的影响，用于复杂疾病。
该列包含两个值，第一个是PolyPhen 2 分值，数值越大越“有害”，表明该SNP 导致蛋白结构或功能改变的可能性大；第二个是D 或P 或B（D: Probably damaging (>=0.957), P: possiblydamaging(0.453<=pp2_hdiv<=0.956); B: benign (pp2_hdiv<=0.452)）；MutationTasterMutation Taster 分值表示该变异对蛋白序列的影响，包含三个值，一是Mutation Taster 初始分值，二是转换后的值，三是A、D、N 或者P。
如何利用生物大数据技术预测基因突变对蛋白质结构的影响
如何利用生物大数据技术预测基因突变对蛋白质结构的影响预测基因突变对蛋白质结构的影响是生物大数据技术的一个重要应用领域。
通过深入研究基因的突变情况，科学家们可以预测这些突变对蛋白质结构的影响，从而进一步了解与疾病相关的蛋白质功能的变化。
这种预测有助于揭示各种疾病的病理机制，为精准医学以及药物研发提供指导。
下面将从数据的获取、分析方法和实践案例三个方面，对如何利用生物大数据技术进行基因突变对蛋白质结构的影响预测进行探讨。
首先，获取生物大数据是预测基因突变对蛋白质结构影响的关键一步。
生物大数据主要包括蛋白质序列、三维结构以及与其相关的突变信息等。
蛋白质序列数据可以通过公共数据库如Uniprot、NCBI等获取，而蛋白质结构数据则可以通过结构数据库如RCSB Protein Data Bank (PDB)获得。
此外，突变信息通常包括基因突变类型、位置以及与之相关的生理病理数据等。
这些数据来源的整合和管理对于预测基因突变对蛋白质结构影响至关重要。
其次，分析方法是预测基因突变对蛋白质结构影响的核心。
常用的分析方法包括机器学习、结构比较、模拟和预测基因突变病理性等。
机器学习方法可以利用已知的突变和蛋白质结构的关联性进行分类和回归分析，从而预测新的突变对蛋白质的影响。
结构比较方法可以通过比较突变前后的蛋白质结构，揭示突变的影响。
模拟方法包括分子动力学模拟、蒙特卡洛模拟等，可以通过计算蛋白质的力学性质，预测突变对蛋白质结构稳定性和功能的影响。
此外，一些预测基因突变病理性的方法如PolyPhen-2和SIFT等，可以根据突变的位置和碱基酸特性，预测突变对蛋白质结构以及功能的影响。
这些方法的综合使用可以提高预测的准确性和可靠性。
最后，实践案例进一步展示了如何利用生物大数据技术预测基因突变对蛋白质结构的影响。
例如，在癌症研究中，科学家们利用大规模突变数据和蛋白质结构数据，预测突变对蛋白质的功能和稳定性的影响。
通过这项工作，研究人员能够发现与特定突变相关的致病机制，为癌症的诊断和治疗提供重要依据。
基因突变发现及功能解析方法
基因突变发现及功能解析方法随着科技的不断进步，基因突变发现及功能解析方法也得到了显著的进展。
基因突变是指基因序列发生了改变，这些改变可能会导致疾病的发生或者影响生物体的生理功能。
因此，准确地发现和解析基因突变对于研究疾病的发生机制以及个性化医疗的实现具有重要意义。
一种常见的基因突变发现方法是基因测序。
基因测序可以分为一代测序和二代测序两种方法。
在一代测序中，常用的方法是Sanger测序，通过测量碱基的链终止反应来确定DNA序列。
一代测序虽然已经成为基因组学的里程碑，但是由于其高昂的成本和低效率的局限性，二代测序技术应运而生。
二代测序技术采用高通量测序平台，如Illumina的测序仪，可以在短时间内同时测序多个样本，大大提高了测序效率。
这些基团打破基因突变发现的瓶颈，为疾病的研究提供了更强大的工具。
基因突变的发现通常需要对大量的样本进行测序，因此需要进行大规模数据分析和处理。
在基因突变分析的初步步骤中，需要将测序读数与参考基因组进行比对，以确定样本中存在的突变位点。
常用的计算方法有Burrows-Wheeler变换和核心算法Bowtie/BWA。
这些算法可以高效地寻找与参考基因组存在差异的序列，标记潜在的突变。
通过基因突变分析，科学家们可以确定突变位点的类型和频率。
然而，仅有突变的描述还不足够解析其功能。
为了更全面地了解突变位点的影响，功能解析成为了必要的环节。
功能解析的方法有很多种。
一种常用的功能解析方法是计算功能预测。
计算预测通过一系列的算法和数据库，预测突变的功能和可能的影响。
例如，PolyPhen-2和SIFT可以预测突变对蛋白质结构和功能的影响。
这些计算方法可以帮助科学家们更好地理解突变位点的生物学意义。
除了计算预测外，功能实验也是功能解析的重要方法。
例如，研究人员可以利用基因敲除或转基因技术来构建突变模型，进而研究突变对生物体和细胞过程的影响。
此外，还可以使用基因表达分析、蛋白质结构分析等实验方法来揭示突变的生物学机制。
努南综合征的一例报告并文献复习
·13JOURNAL OF RARE AND UNCOMMON DISEASES, FEB. 2024,Vol.31, No.2, Total No.175【第一作者】席湖滔，男，研究生在读，主要研究方向：心血管疾病。
E-mail：*******************【通讯作者】李小平，男，教授，主要研究方向：心血管疾病。
E-mail：**********************·短篇·努南综合征的一例报告并文献复习*席湖滔1 杨 靖2,3 孙 念3,4 李小平1,2,*1.西南医科大学 (四川 泸州 646000)2.四川省医学科学院·四川省人民医院 (四川 成都 610072)3.成都中医药大学 (四川 成都 610075)4.遵义医科大学 (贵州 遵义 563000)【摘要】努南综合征是一种常染色体显性遗传病，临床表现多样，可出现特殊面容特征、身材矮小、先天性心脏畸形、出凝血障碍、骨骼畸形、颈短或颈璞等。
该病通过临床表型诊断困难，基因检测有助于该病的精确诊断。
结论：本文报道一例努南综合征患者，临床表现为肥心病，无其他特异性临床表现，通过基因测序检测到LZTR1基因存在无义突变c.1276A>T，从而确诊为努南综合征。
【关键词】努南综合征；LZTR1基因；基因检测【中图分类号】R541.1【文献标识码】A【基金项目】国自然(No:32171182)；四川省科技厅-四川省自然科学基金(2022NSFSC0538) DOI:One Case Report and Literature Review of Noonan Syndrome*XI Hu-tao 1, YANG Jing 2,3, SUN Nian 3,4, LI Xiao-ping 1,2,*.1.Department of Cardiology, Southwest Medical University, Luzhou 646000, Sichuan Province, China2.Department of Cardiology,Sichuan Academy of Medical Sciences and Sichuan Provincial People's Hospital, Chengdu 610075, Sichuan Province, China3.Department of Cardiology, University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 610075, Sichuan Province, China4.Department of Cardiology, Zunyi Medical University, Zunyi 563000, Guizhou Province, ChinaAbstract: Noonan syndrome is an autosomal dominant disorder with a variety of clinical manifestations, including special facial features, short stature,congenital heart malformations, coagulation disorders, skeletal deformities, short neck or neck pus. It is difficult to diagnose the disease by clinical phenotype, and genetic testing helps to accurately diagnose the disease. Conclusion: This article reports that a patient with Noonan syndrome with clinical manifestations of hypertrophic heart disease and no other specific clinical manifestations detected the nonsense mutation c.1276A>T in LZTR1 gene by gene sequencing, thus confirming Noonan syndrome.Keywords: Noonan Syndrome; LZTR1 Gene; Gene Testing1 临床资料 患者男，43岁，因体表12导联心电图出现V2-V5广泛T波倒置就诊(见图1)，进一步完善超声心动图(图2)检查后提示：室间隔厚18mm，心尖间隔厚约16mm，LVEF 75.2%，临床诊断为肥心病，自觉无其他症状，一般活动不受限，无明显胸痛，无黑曚、晕厥史。
全外显子测序mutation rate筛选标准
全外显子测序mutation rate筛选标准下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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练习
• 小常所发现的SF-1基因一处SNP：G146A， 请用Polyphen2 进行预测，蛋白质功能是 否受到影响？ • 最后结果
SIFT
• 进入网站：/ • 在single protein tools中找到SIFT sequence，点击打开 进入数据提交新页面
运行画面
每隔5-10秒点refresh刷新页 面，直至Results中出现View， 然后点击View
结果
一般突变预测 看第二条图 HumVar的结果， 分数越接近1.0， 损害可能越大， 越接近0，损害 可能性越小： 结果分为 benign， possibly damaging以及 probably damaging 注：possibly为 有可能， probably为很可 能
Polyphen2应用
• 进入网站： /pph2/
在这里以我们以前 发现的DAX-1 L262P这个突变举 例，在红框出填入 已经查到的ID，下 方FASTA数据可以 不用输；绿框中输 入突变氨基酸位置； 在AA1中选择L， AA2中选择突变后 的P，最后点 Submit
– / – 这个网址用于查找蛋白质序列和获取FASTA格式
数据准备
• 两个网站均为在线提交数据，提交的数据 文件格式可有以下两种：
– 第一种为蛋白质的氨基酸序列，按照FASTA格 式编写 – 第二种为蛋白质在Uniport database中的ID
获取蛋白质序列或ID
用Polyphen2和SIFT进行突变 /SNP功能预测
三个网址
• Polyphen2：
– /pph2/
• SIFT：
– /
• 以上两个在线应用的软件，主要对SNP以及点突 变进行功能预测，但预测限于错义突变，其他无 义突变（突变为终止密码）、碱基缺失、插入所 造成的框移突变，以及起始密码子的突变均不可 以预测！ • Uniport database：
填入自己email，SIFT运算时间在20min左右，你 可以等，也可以让他把邮件发送过来
蛋白质FASTA数据，将下载好的蛋白质 Fasta数据上传即可
或者将用记事本或浏览器打开的Fasta数 据copy至此数据框中，蛋白质序列可以 截选，但必须有第一行的蛋白质信息数 据
此处填蛋白质突变或SNP位点信息， 如S578N，L262P，G146A等
SIFT预测AR S578N功能变化
• 在Uniport中搜索Androgen Receptor， 下载FASTA数据，如下图为浏览器打开后 的结果
注意：一般来说用文件上传方 法比较简单，但SIFT对氨基酸序 列有要求，大于500的氨基酸序 列不能分析，故像AR这种有919 个AA的就不能采用直接上传模 式，而要将氨基酸序列裁剪过 后按Fasta格式黏贴至数据框中
点击，获取FASTA格式数据，此数据可能会被下载， 下载后可以用记事本程序打开，或者有时会在浏览器 中直接打开，可以将其中数据全部复制备用，下方即 是打开的FASTA数据，最上面是蛋白质的信息（含ID、 名称、种属），下方是氨基酸序列
>sp|P51843|NR0B1_HUMAN Nuclup B member 1 OS=Homo sapiens GN=NR0B1 PE=1 SV=2 MAGENHQWQGSILYNMLMSAKQTRAAPEAPETRLVDQCWGCSCGDEPGVGREGLLGGRNV ALLYRCCFCGKDHPRQGSILYSMLTSAKQTYAAPKAPEATLGPCWGCSCGSDPGVGRAGL PGGRPVALLYRCCFCGEDHPRQGSILYSLLTSSKQTHVAPAAPEARPGGAWWDRSYFAQR PGGKEALPGGRATALLYRCCFCGEDHPQQGSTLYCVPTSTNQAQAAPEERPRAPWWDTSS GALRPVALKSPQVVCEAASAGLLKTLRFVKYLPCFQVLPLDQQLVLVRNCWASLLMLELA QDRLQFETVEVSEPSMLQKILTTRRRETGGNEPLPVPTLQHHLAPPAEARKVPSASQVQA IKCFLSKCWSLNISTKEYAYLKGTVLFNPDVPGLQCVKYIQGLQWGTQQILSEHTRMTHQ GPHDRFIELNSTLFLLRFINANVIAELFFRPIIGTVSMDDMMLEMLCTKI
此为第一行蛋白质信息，如果采用copy至数据输入框，而不是采用文件上传方法， 红框中数据必须黏贴进输入框，而后面的蛋白质序列只需黏贴需要部分
>sp|P10275|ANDR_HUMAN Androgen receptor OS=Homo sapiens GN=AR PE=1 SV=2 MEVQLGLGRVYPRPPSKTYRGAFQNLFQSVREVIQNPGPRHPEAASAAPPGASLLLLQQQ QQQQQQQQQQQQQQQQQQETSPRQQQQQQGEDGSPQAHRRGPTGYLVLDEEQQPSQPQSA LECHPERGCVPEPGAAVAASKGLPQQLPAPPDEDDSAAPSTLSLLGPTFPGLSSCSADLK DILSEASTMQLLQQQQQEAVSEGSSSGRAREASGAPTSSKDNYLGGTSTISDNAKELCKA VSVSMGLGVEALEHLSPGEQLRGDCMYAPLLGVPPAVRPTPCAPLAECKGSLLDDSAGKS TEDTAEYSPFKGGYTKGLEGESLGCSGSAAAGSSGTLELPSTLSLYKSGALDEAAAYQSR DYYNFPLALAGPPPPPPPPHPHARIKLENPLDYGSAWAAAAAQCRYGDLASLHGAGAAGP GSGSPSAAASSSWHTLFTAEEGQLYGPCGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGGEAGAVAPY GYTRPPQGLAGQESDFTAPDVWYPGGMVSRVPYPSPTCVKSEMGPWMDSYSGPYGDMRLE TARDHVLPIDYYFPPQKTCLICGDEASGCHYGALTCGSCKVFFKRAAEGKQKYLCASRND CTIDKFRRKNCPSCRLRKCYEAGMTLGARKLKKLGNLKLQEEGEASSTTSPTEETTQKLT VSHIEGYECQPIFLNVLEAIEPGVVCAGHDNNQPDSFAALLSSLNELGERQLVHVVKWAK ALPGFRNLHVDDQMAVIQYSWMGLMVFAMGWRSFTNVNSRMLYFAPDLVFNEYRMHKSRM YSQCVRMRHLSQEFGWLQITPQEFLCMKALLLFSIIPVDGLKNQKFFDELRMNYIKELDR IIACKRKNPTSCSRRFYQLTKLLDSVQPIARELHQFTFDLLIKSHMVSVDFPEMMAEIIS VQVPKILSGKVKPIYFHTQ
• 可以在NCBI中查找，也可以直接在Uniport database中查找
此处填写蛋白质名称
查询结果
ID
蛋白质名称
种属
• 仔细核对以上数据，ID就是所在polyphen2中需 要号码，以human DAX-1为例，ID为P51843
• 点击所需要的蛋白质ID链接，在出现的页 面中可以详细查看DAX-1的信息，再次核 对是否正确，注意右上角的几列标签，如 图