リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

大学・研究所にある論文を検索できる 「次世代シーケンサーによる遺伝子解析の精度保証に関する研究」の論文概要。リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

コピーが完了しました

URLをコピーしました

論文の公開元へ論文の公開元へ
書き出し

次世代シーケンサーによる遺伝子解析の精度保証に関する研究

藤木, 亮次 東京大学 DOI:10.15083/0002004215

2022.06.22

概要

第一章序論
ゲノム医療とは患者の遺伝子情報を基に、より効果が高く、副作用の少ない、それぞれの体質や症状に適した治療を行うことである。遺伝子検査の結果が患者やその家族の生命、生活および未来に与える影響は極めて大きい。このことを鑑みれば、検査が徹底した精度管理の下で行われなければならないのは当然である。しかし、次世代シーケンシング(NGS)をはじめとする関連技術は日進月歩であり、一連の工程の理解には高度な専門性と幅広い知識が要求される。こうした背景から、検査にかかる精度管理の方法は、各施設の間で未だ統一的な見解が得られていないのが実情である。本研究は、検査の質を標準化するための具体的方法を提供するとともに、かずさDNA研究所遺伝子検査室への技術支援を目指すものである。

第二章次世代シーケンサーによる遺伝子パネル解析の精度に関する検証
第二章では、遺伝子検査におけるNGSデータの取得と解析、および検出変異の精度保証に関する検証を行った。一般に、NGSデータの質は、鋳型ライブラリの複雑さと対象領域のリード深度(データ量)に比例する。より高いデータ精度を求めるほど、それだけ多くの試薬コストを費やさねばならない。一方、わが国における遺伝学的検査の診療報酬は、処理の容易なものが38,800円、複雑なものが50,000円、極めて複雑なものが80,000円と定められている。故に、持続可能な検査体制の整備には、解析コストをこれら予算に収めたいという社会的ニーズも出されていた。そこで、検査に最低限求められるデータ精度を見直すとともに、必要試薬ならびに使用量を改めて検討した。結果、従来80,000円以上とされていた試薬コストを、12,000円まで節減することに成功した(2018年5月現在)。

加えて、家族性変異の検出精度に関する検証を行った。検出プログラムの理想は、完璧な感度と特異度の両立にある。しかし、現在の技術水準を持ってしても、NGSデータからシーケンシングエラーを完全に除くことは難しい。変異検出の特異度の改善を図っても、そのぶん変異見落とし(検出漏れ)のリスクを高めてしまう。本研究では、こうした見落としのリスクを最大限に抑えるため、異なるアルゴリズムを持った3つの検出ツールの利用を提案した。また同時に、検出された変異それぞれに信頼度の指標を与え、実験的に定められた基準を満たした変異に限っては、検出精度の保証を与えることにした。1000人ゲノムプロジェクトの登録検体を241のモデル遺伝子に絞って解析した結果、この基準を満たしたSNP/Indel検出の特異度はそれぞれ98.4/87.5%であった。なお、この特異度は、ショートリードシーケンシングによる解析が難しい2つの遺伝子(RP1L1およびKCNE1)を対象から除外することにより、最終的に100.0/93.3%まで改善することができる。サンガーシーケンシングは、長くゲノム配列決定法のゴールド・スタンダードと位置づけられてきた。そのため、NGSによる遺伝子解析はこれによる波形解析をもって最終判断とする、という精度管理の方法が大勢を占めている。これらの結果は、基準を満たした変異に限っては、こうした真偽判定の工程を省略できる根拠を示すものである。

第三章スパイクインDNAを利用した遺伝子パネル解析の精度管理に関する検証
第三章では、遺伝子検査の質のさらなる向上を目的に、2種類の外部スパイクインプローブを開発した。ひとつは一連の作業で生じた相互汚染レベルの評価に、もうひとつはサンプルの取り違いの確認に利用することができる。これらプローブの3’末端には、ターゲット濃縮反応で回収するための配列を持たせた。これによって、ライブラリ調製からNGSに至るまで、終始プローブをサンプル中に残留させることが可能である。加えて、5’末端には、プローブの用途に合わせ、互いを識別するための固有な配列(インデックス)を持たせている。具体的に、相互汚染検出プローブのインデックスは、15塩基からなる互いに識別可能な配列であり、数塩基のシーケンシングエラーに対して寛容さを有する。一度のNGSにアプライされるライブラリ数を考慮し、192種類のバリエーションをセットアップした。取得されたNGSデータに含まれるこれらインデックス配列の夾雑性を求めることにより、サンプル調製の段階で生じた相互汚染の程度を知ることができる。一方、追跡プローブのインデックスは、バリエーションの拡張性を考慮し、12種類の固有配列と1塩基の縮合塩基(任意の割合のA,T,G,Cを含む)で構成した。縮合塩基に持たせた定量的な情報を符号として利用することにより、わずかなプローブの調製で、世界総人口にも匹敵するレパートリーを作り出すことができる。遺伝子検査の需要とともに検体取り違えや相互汚染のリスクは劇的に高まっている。これまで、こうした人為的ミスを最小限に抑えるには、NGS結果のサンガーシーケンシングによる追試やロボット導入による業務の自動化といった方法に頼らざるを得なかった。こうした大掛かりな方法にかかる費用や時間が患者に大きな負担を強いてきたのは間違いない。この方法の導入により、一連の検査工程で生じた人為的ミスを簡便かつ確実な実測データとして精度管理できるようになる。

第四章生物学的意義不明ミスセンス変異の分子生物学的手法による解釈
ヒトゲノムの解読から20年が経過し、公共データベースには既に6億以上の遺伝的多型が登録されている。しかし、それらほとんどの生物学的意義は依然として不明である。当然、遺伝子検査の現場においても、解釈の難しい変異にしばしば遭遇することになる。こうした意義不明変異(VUS)に臨床的解釈を与え、治療方針を判断するには、患者への影響をさまざまな角度から協議しなければならない。第四章では、VUSの解釈に分子生物学的観点からエビデンスを与えることの重要性を示した。具体的には、アミノ酸置換による生物活性の変化をそのまま病原性のリスク指標と捉え、これを臨床判断に活用する案である。妥当性の検討には、原発性免疫不全症候群の原因遺伝子であるSTAT1を題材とした。まず、STAT1がDNA結合性の転写因子であることに着目し、それぞれ変異体の活性を検出感度よく定量できるレポーター評価系を構築した。代表的な機能獲得型病原性変異として知られているR274Q変異体ならびに周辺アミノ酸の変異体の活性を調べた結果、病原性とされるものはレポーター遺伝子の発現に強い影響を及ぼすことが分かった。さらなる確証を得るために、評価対象を2つのドメイン構造(CCDならびにDBD)まで広げた活性データを引用、比較することにより、これら342アミノ酸から潜在的なものも含めて病原性変異が見つかるリスクを評価した。結果、機能獲得型病原変異の対象となり得る122のアミノ酸(うち37アミノ酸は既報)と、機能喪失型病原変異の対象となり得る27のアミノ酸(うち3アミノ酸は既報)を見出すことができた。

これまで、VUSの解釈の多くは、アミノ酸置換による化学的性質の変化やアミノ酸の進化的保存性といった情報を基に予測されることが多かった。しかし、計算化学的なアプローチには、データベースの更新やアルゴリズムの改定によって結論が揺らいでしまうという精度管理上の弱点があった。一方、分子生物学的アプローチから得られる実測値は基本的に不変であり、その信頼度ははるかに高いと考えられる。故に、こうした変異体の活性に基づくVUSの評価は、検査の質を均一化させるうえで、非常に有効な手段と結論した。実際、このアプローチが有効である証拠として、G250で検出された機能喪失型変異に関する事例を経験した。もともとG250のアラニン置換は、計算科学のアプローチから影響の小さい変異とされていたが、実測値を基に非常に強い機能喪失型変異であることが分かっていた。ごく最近、このアミノ酸を対象としたG250EならびにG250Aの病原性変異を持つ2家系が報告された。この実例は、現場に大きな混乱を招いているVUSの解釈において、ときに分子生物学的アプローチが決定的なエビデンスを与え得る可能性を示したものである。

第五章総合討論
ゲノム医療の実現に向け、最も重要なことのひとつは遺伝子検査が解析施設や実験実施者、医療従事者に依らず、同一の結果と治療を提供できることである。第五章では、わが国における遺伝学的検査のガイドラインの内容について、1)実験ならびに解析、2)結果解釈の2つの観点から遺伝子検査の標準化に向けた今後の課題を考察するとともに、精度保証に関する問題点をまとめた。第一に、実験ならびに解析に関する混乱の最大の原因として、現行の遺伝子検査に関するガイドラインがやや柔軟に過ぎ、具体性に乏しい点を指摘した。日本医学会あるいは人類遺伝学会のガイドラインの「一定の精度管理」や「分析的妥当性」といった解釈の曖昧さを残す表現に対しては、質の標準化を図る補足説明を与える必要性を提言した。第二に、VUSの医学的解釈に当たっては、これまで主流であった計算科学的アプローチに基づく有害性の予測には限界がある点を指摘した。現行のガイドラインでは、“遺伝学的検査の結果を解釈する際に,特段の注意が求められる”と記載されるのみであり、解釈に至る具体的な指針がない。本研究では、病原性リスクを示す実験的根拠の提示をもって最終判断とする重要性を説いた。

以上、これら一連の結果は今なお活発な議論が続いている遺伝子検査の精度管理の標準化に向けて、有益な情報を提供できたと確信する。

この論文で使われている画像

参考文献

1. Venter JC, Adams MD, Myers EW, et al. The sequence of the human genome. Science. 2001;291(5507):1304-1351.

2. Lander ES, Linton LM, Birren B, et al. Initial sequencing and analysis of the human genome. Nature. 2001;409(6822):860-921.

3. International Human Genome Sequencing C. Finishing the euchromatic sequence of the human genome. Nature. 2004;431(7011):931-945.

4. Genomes Project C, Abecasis GR, Altshuler D, et al. A map of human genome variation from population-scale sequencing. Nature. 2010;467(7319):1061-1073.

5. Genomes Project C, Abecasis GR, Auton A, et al. An integrated map of genetic variation from 1,092 human genomes. Nature. 2012;491(7422):56-65.

6. Sudmant PH, Rausch T, Gardner EJ, et al. An integrated map of structural variation in 2,504 human genomes. Nature. 2015;526(7571):75-81.

7. Genomes Project C, Auton A, Brooks LD, et al. A global reference for human genetic variation. Nature. 2015;526(7571):68-74.

8. Lek M, Karczewski KJ, Minikel EV, et al. Analysis of protein-coding genetic variation in 60,706 humans. Nature. 2016;536(7616):285-291.

9. Sherry ST, Ward M, Sirotkin K. dbSNP-database for single nucleotide polymorphisms and other classes of minor genetic variation. Genome Res. 1999;9(8):677-679.

10. McCarthy MI, Abecasis GR, Cardon LR, et al. Genome-wide association studies for complex traits: consensus, uncertainty and challenges. Nat Rev Genet. 2008;9(5):356-369.

11. Manolio TA, Collins FS, Cox NJ, et al. Finding the missing heritability of complex diseases. Nature. 2009;461(7265):747-753.

12. Torjesen I. First 11 genomic medicine centres are named by NHS England. BMJ. 2014;349:g7787.

13. Gaziano JM, Concato J, Brophy M, et al. Million Veteran Program: A mega-biobank to study genetic influences on health and disease. J Clin Epidemiol. 2016;70:214-223.

14. Cyranoski D. China embraces precision medicine on a massive scale. Nature. 2016;529(7584):9-10.

15. Narahara M, Higasa K, Nakamura S, et al. Large-scale East-Asian eQTL mapping reveals novel candidate genes for LD mapping and the genomic landscape of transcriptional effects of sequence variants. PLoS One. 2014;9(6):e100924.

16. Yamaguchi-Kabata Y, Nariai N, Kawai Y, et al. iJGVD: an integrative Japanese genome variation database based on whole-genome sequencing. Hum Genome Var. 2015;2:15050.

17. Higasa K, Miyake N, Yoshimura J, et al. Human genetic variation database, a reference database of genetic variations in the Japanese population. J Hum Genet. 2016;61(6):547-553.

18. Jaffe S. Planning for US Precision Medicine Initiative underway. Lancet. 2015;385(9986):2448-2449.

19. Singer DS, Jacks T, Jaffee E. A U.S. "Cancer Moonshot" to accelerate cancer research. Science. 2016;353(6304):1105-1106.

20. Lowy D, Singer D, DePinho R, Simon GC, Soon-Shiong P. Cancer moonshot countdown. Nat Biotechnol. 2016;34(6):596-599.

21. Kroese M, Zimmern RL, Farndon P, Stewart F, Whittaker J. How can genetic tests be evaluated for clinical use? Experience of the UK Genetic Testing Network. Eur J Hum Genet. 2007;15(9):917-921.

22. Yoh K, Seto T, Satouchi M, et al. Vandetanib in patients with previously treated RET-rearranged advanced non-small-cell lung cancer (LURET): an open-label, multicentre phase 2 trial. Lancet Respir Med. 2017;5(1):42-50.

23. Aronson SJ, Rehm HL. Building the foundation for genomics in precision medicine. Nature. 2015;526(7573):336-342.

24. Peddecord KM, Hammond HC. Clinical laboratory regulation under the Clinical Laboratory Improvement Amendments of 1988: can it be done? Clin Chem. 1990;36(12):2027-2035.

25. Centers for Disease C, Prevention Centers for M, Medicaid Services HHS. Medicare, Medicaid, and CLIA programs; laboratory requirements relating to quality systems and certain personnel qualifications. Final rule. Fed Regist. 2003;68(16):3639-3714.

26. Richards S, Aziz N, Bale S, et al. Standards and guidelines for the interpretation of sequence variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology. Genet Med. 2015;17(5):405-424.

27. Nykamp K, Anderson M, Powers M, et al. Sherloc: a comprehensive refinement of the ACMG-AMP variant classification criteria. Genet Med. 2017;19(10):1105-1117.

28. Metzker ML. Sequencing technologies - the next generation. Nat Rev Genet. 2010;11(1):31-46.

29. Gonzaga-Jauregui C, Lupski JR, Gibbs RA. Human genome sequencing in health and disease. Annu Rev Med. 2012;63:35-61.

30. Gullapalli RR, Desai KV, Santana-Santos L, Kant JA, Becich MJ. Next generation sequencing in clinical medicine: Challenges and lessons for pathology and biomedical informatics. J Pathol Inform. 2012;3:40.

31. Jamuar SS, Tan EC. Clinical application of next-generation sequencing for Mendelian diseases. Hum Genomics. 2015;9:10.

32. Bamshad MJ, Ng SB, Bigham AW, et al. Exome sequencing as a tool for Mendelian disease gene discovery. Nat Rev Genet. 2011;12(11):745-755.

33. Kalia SS, Adelman K, Bale SJ, et al. Recommendations for reporting of secondary findings in clinical exome and genome sequencing, 2016 update (ACMG SF v2.0): a policy statement of the American College of Medical Genetics and Genomics. Genet Med. 2017;19(2):249-255.

34. Scheuner MT, Peredo J, Benkendorf J, et al. Reporting genomic secondary findings: ACMG members weigh in. Genet Med. 2015;17(1):27-35.

35. Consugar MB, Navarro-Gomez D, Place EM, et al. Panel-based genetic diagnostic testing for inherited eye diseases is highly accurate and reproducible, and more sensitive for variant detection, than exome sequencing. Genet Med. 2015;17(4):253-261.

36. Meyts I, Bosch B, Bolze A, et al. Exome and genome sequencing for inborn errors of immunity. J Allergy Clin Immunol. 2016;138(4):957-969.

37. Wang J, Zhang VW, Feng Y, et al. Dependable and efficient clinical utility of target capture-based deep sequencing in molecular diagnosis of retinitis pigmentosa. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2014;55(10):6213-6223.

38. Yubero D, Brandi N, Ormazabal A, et al. Targeted Next Generation Sequencing in Patients with Inborn Errors of Metabolism. PLoS One. 2016;11(5):e0156359.

39. Baudhuin LM, Lagerstedt SA, Klee EW, Fadra N, Oglesbee D, Ferber MJ. Confirming Variants in Next-Generation Sequencing Panel Testing by Sanger Sequencing. J Mol Diagn. 2015;17(4):456-461.

40. Mu W, Lu HM, Chen J, Li S, Elliott AM. Sanger Confirmation Is Required to Achieve Optimal Sensitivity and Specificity in Next-Generation Sequencing Panel Testing. J Mol Diagn. 2016;18(6):923-932.

41. Strom SP, Lee H, Das K, et al. Assessing the necessity of confirmatory testing for exome-sequencing results in a clinical molecular diagnostic laboratory. Genet Med. 2014;16(7):510-515.

42. Aziz N, Zhao Q, Bry L, et al. College of American Pathologists' laboratory standards for next-generation sequencing clinical tests. Arch Pathol Lab Med. 2015;139(4):481-493.

43. Matthijs G, Souche E, Alders M, et al. Guidelines for diagnostic next-generation sequencing. Eur J Hum Genet. 2016;24(1):2-5.

44. Rehm HL, Bale SJ, Bayrak-Toydemir P, et al. ACMG clinical laboratory standards for next-generation sequencing. Genet Med. 2013;15(9):733-747.

45. McKenna A, Hanna M, Banks E, et al. The Genome Analysis Toolkit: a MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data. Genome Res. 2010;20(9):1297-1303.

46. Koboldt DC, Zhang Q, Larson DE, et al. VarScan 2: somatic mutation and copy number alteration discovery in cancer by exome sequencing. Genome Res. 2012;22(3):568-576.

47. Quail MA, Kozarewa I, Smith F, et al. A large genome center's improvements to the Illumina sequencing system. Nat Methods. 2008;5(12):1005-1010.

48. Chung J, Son DS, Jeon HJ, et al. The minimal amount of starting DNA for Agilent's hybrid capture-based targeted massively parallel sequencing. Sci Rep. 2016;6:26732.

49. DePristo MA, Banks E, Poplin R, et al. A framework for variation discovery and genotyping using next-generation DNA sequencing data. Nat Genet. 2011;43(5):491-498.

50. Koboldt DC, Larson DE, Wilson RK. Using VarScan 2 for Germline Variant Calling and Somatic Mutation Detection. Curr Protoc Bioinformatics. 2013;44:15 14 11-17.

51. Van der Auwera GA, Carneiro MO, Hartl C, et al. From FastQ data to high confidence variant calls: the Genome Analysis Toolkit best practices pipeline. Curr Protoc Bioinformatics. 2013;43:11 10 11-33.

52. Ledergerber C, Dessimoz C. Base-calling for next-generation sequencing platforms. Brief Bioinform. 2011;12(5):489-497.

53. Langmead B, Trapnell C, Pop M, Salzberg SL. Ultrafast and memory-efficient alignment of short DNA sequences to the human genome. Genome Biol. 2009;10(3):R25.

54. Li H, Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatics. 2009;25(14):1754-1760.

55. Li H, Ruan J, Durbin R. Mapping short DNA sequencing reads and calling variants using mapping quality scores. Genome Res. 2008;18(11):1851-1858.

56. Bottcher R, Amberg R, Ruzius FP, et al. Using a priori knowledge to align sequencing reads to their exact genomic position. Nucleic Acids Res. 2012;40(16):e125.

57. Hatem A, Bozdag D, Toland AE, Catalyurek UV. Benchmarking short sequence mapping tools. BMC Bioinformatics. 2013;14:184.

58. Houtgast EJ, Sima VM, Bertels K, Al-Ars Z. Hardware acceleration of BWA-MEM genomic short read mapping for longer read lengths. Comput Biol Chem. 2018;75:54-64.

59. Lubin IM, Aziz N, Babb LJ, et al. Principles and Recommendations for Standardizing the Use of the Next-Generation Sequencing Variant File in Clinical Settings. J Mol Diagn. 2017;19(3):417-426.

60. Guo Y, Li J, Li CI, Long J, Samuels DC, Shyr Y. The effect of strand bias in Illumina short-read sequencing data. BMC Genomics. 2012;13:666.

61. Alonso A, Alves C, Suarez-Mier MP, et al. Mitochondrial DNA haplotyping revealed the presence of mixed up benign and neoplastic tissue sections from two individuals on the same prostatic biopsy slide. J Clin Pathol. 2005;58(1):83-86.

62. Bandelt HJ, Salas A. Contamination and sample mix-up can best explain some patterns of mtDNA instabilities in buccal cells and oral squamous cell carcinoma. BMC Cancer. 2009;9:113.

63. Shen YY, Chen X, Murphy RW. Assessing DNA barcoding as a tool for species identification and data quality control. PLoS One. 2013;8(2):e57125.

64. Makary MA, Daniel M. Medical error-the third leading cause of death in the US. BMJ. 2016;353:i2139.

65. Larsson AJM, Stanley G, Sinha R, Weissman IL, Sandberg R. Computational correction of index switching in multiplexed sequencing libraries. Nat Methods. 2018;15(5):305-307.

66. Ros-Freixedes R, Battagin M, Johnsson M, et al. Impact of index hopping and bias towards the reference allele on accuracy of genotype calls from low-coverage sequencing. Genet Sel Evol. 2018;50(1):64.

67. Mamanova L, Coffey AJ, Scott CE, et al. Target-enrichment strategies for next-generation sequencing. Nat Methods. 2010;7(2):111-118.

68. Meyer M, Stenzel U, Myles S, Prufer K, Hofreiter M. Targeted high-throughput sequencing of tagged nucleic acid samples. Nucleic Acids Res. 2007;35(15):e97.

69. Fujiki R, Ikeda M, Yoshida A, et al. Assessing the Accuracy of Variant Detection in Cost-Effective Gene Panel Testing by Next-Generation Sequencing. J Mol Diagn. 2018.

70. Kircher M, Sawyer S, Meyer M. Double indexing overcomes inaccuracies in multiplex sequencing on the Illumina platform. Nucleic Acids Res. 2012;40(1):e3.

71. Quail MA, Smith M, Jackson D, et al. SASI-Seq: sample assurance Spike-Ins, and highly differentiating 384 barcoding for Illumina sequencing. BMC Genomics. 2014;15:110.

72. Knierim E, Lucke B, Schwarz JM, Schuelke M, Seelow D. Systematic comparison of three methods for fragmentation of long-range PCR products for next generation sequencing. PLoS One. 2011;6(11):e28240.

73. Gnirke A, Melnikov A, Maguire J, et al. Solution hybrid selection with ultra-long oligonucleotides for massively parallel targeted sequencing. Nat Biotechnol. 2009;27(2):182-189.

74. Sanger F, Air GM, Barrell BG, et al. Nucleotide sequence of bacteriophage phi X174 DNA. Nature. 1977;265(5596):687-695.

75. Untergasser A, Nijveen H, Rao X, Bisseling T, Geurts R, Leunissen JA. Primer3Plus, an enhanced web interface to Primer3. Nucleic Acids Res. 2007;35(Web Server issue):W71-74.

76. Kircher M, Stenzel U, Kelso J. Improved base calling for the Illumina Genome Analyzer using machine learning strategies. Genome Biol. 2009;10(8):R83.

77. Kwon S, Park S, Lee B, Yoon S. In-depth analysis of interrelation between quality scores and real errors in Illumina reads. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2013;2013:635-638.

78. Dohm JC, Lottaz C, Borodina T, Himmelbauer H. Substantial biases in ultra-short read data sets from high-throughput DNA sequencing. Nucleic Acids Res. 2008;36(16):e105.

79. Buschmann T, Bystrykh LV. Levenshtein error-correcting barcodes for multiplexed DNA sequencing. BMC Bioinformatics. 2013;14:272.

80. Prohaska A, Racimo F, Schork AJ, et al. Human Disease Variation in the Light of Population Genomics. Cell. 2019;177(1):115-131.

81. Clement K, Farouni R, Bauer DE, Pinello L. AmpUMI: design and analysis of unique molecular identifiers for deep amplicon sequencing. Bioinformatics. 2018;34(13):i202-i210.

82. Lehner B. Genotype to phenotype: lessons from model organisms for human genetics. Nat Rev Genet. 2013;14(3):168-178.

83. Ritchie MD, Holzinger ER, Li R, Pendergrass SA, Kim D. Methods of integrating data to uncover genotype-phenotype interactions. Nat Rev Genet. 2015;16(2):85-97.

84. Suhre K, Gieger C. Genetic variation in metabolic phenotypes: study designs and applications. Nat Rev Genet. 2012;13(11):759-769.

85. Bush WS, Oetjens MT, Crawford DC. Unravelling the human genome-phenome relationship using phenome-wide association studies. Nat Rev Genet. 2016;17(3):129-145.

86. Schaid DJ, Chen W, Larson NB. From genome-wide associations to candidate causal variants by statistical fine-mapping. Nat Rev Genet. 2018;19(8):491-504.

87. Ng PC, Henikoff S. Accounting for human polymorphisms predicted to affect protein function. Genome Res. 2002;12(3):436-446.

88. Adzhubei I, Jordan DM, Sunyaev SR. Predicting functional effect of human missense mutations using PolyPhen-2. Curr Protoc Hum Genet. 2013;Chapter 7:Unit7 20.

89. Adzhubei IA, Schmidt S, Peshkin L, et al. A method and server for predicting damaging missense mutations. Nat Methods. 2010;7(4):248-249.

90. Schwarz JM, Rodelsperger C, Schuelke M, Seelow D. MutationTaster evaluates disease-causing potential of sequence alterations. Nat Methods. 2010;7(8):575-576.

91. Reva B, Antipin Y, Sander C. Predicting the functional impact of protein mutations: application to cancer genomics. Nucleic Acids Res. 2011;39(17):e118.

92. Shihab HA, Gough J, Cooper DN, et al. Predicting the functional, molecular, and phenotypic consequences of amino acid substitutions using hidden Markov models. Hum Mutat. 2013;34(1):57-65.

93. Choi Y, Sims GE, Murphy S, Miller JR, Chan AP. Predicting the functional effect of amino acid substitutions and indels. PLoS One. 2012;7(10):e46688.

94. Kircher M, Witten DM, Jain P, O'Roak BJ, Cooper GM, Shendure J. A general framework for estimating the relative pathogenicity of human genetic variants. Nat Genet. 2014;46(3):310-315.

95. Aaronson DS, Horvath CM. A road map for those who don't know JAK-STAT. Science. 2002;296(5573):1653-1655.

96. O'Shea JJ, Gadina M, Schreiber RD. Cytokine signaling in 2002: new surprises in the Jak/Stat pathway. Cell. 2002;109 Suppl:S121-131.

97. Shuai K, Liu B. Regulation of JAK-STAT signalling in the immune system. Nat Rev Immunol. 2003;3(11):900-911.

98. Stark GR, Darnell JE, Jr. The JAK-STAT pathway at twenty. Immunity. 2012;36(4):503-514.

99. van de Veerdonk FL, Plantinga TS, Hoischen A, et al. STAT1 mutations in autosomal dominant chronic mucocutaneous candidiasis. N Engl J Med. 2011;365(1):54-61.

100. Dupuis S, Dargemont C, Fieschi C, et al. Impairment of mycobacterial but not viral immunity by a germline human STAT1 mutation. Science. 2001;293(5528):300-303.

101. Dupuis S, Jouanguy E, Al-Hajjar S, et al. Impaired response to interferon-alpha/beta and lethal viral disease in human STAT1 deficiency. Nat Genet. 2003;33(3):388-391.

102. Boisson-Dupuis S, Kong XF, Okada S, et al. Inborn errors of human STAT1: allelic heterogeneity governs the diversity of immunological and infectious phenotypes. Curr Opin Immunol. 2012;24(4):364-378.

103. Casanova JL, Holland SM, Notarangelo LD. Inborn errors of human JAKs and STATs. Immunity. 2012;36(4):515-528.

104. Chen X, Vinkemeier U, Zhao Y, Jeruzalmi D, Darnell JE, Jr., Kuriyan J. Crystal structure of a tyrosine phosphorylated STAT-1 dimer bound to DNA. Cell. 1998;93(5):827-839.

105. Mao X, Chen X. Crystallization and X-ray crystallographic analysis of human STAT1. Acta Crystallogr Sect F Struct Biol Cryst Commun. 2005;61(Pt 7):666-668.

106. Bonjardim CA. JAK/STAT-deficient cell lines. Braz J Med Biol Res. 1998;31(11):1389-1395.

107. Mertens C, Zhong M, Krishnaraj R, Zou W, Chen X, Darnell JE, Jr. Dephosphorylation of phosphotyrosine on STAT1 dimers requires extensive spatial reorientation of the monomers facilitated by the N-terminal domain. Genes Dev. 2006;20(24):3372-3381.

108. Zhong M, Henriksen MA, Takeuchi K, et al. Implications of an antiparallel dimeric structure of nonphosphorylated STAT1 for the activation-inactivation cycle. Proc Natl Acad Sci U S A. 2005;102(11):3966-3971.

109. Horvath CM, Stark GR, Kerr IM, Darnell JE, Jr. Interactions between STAT and non-STAT proteins in the interferon-stimulated gene factor 3 transcription complex. Mol Cell Biol. 1996;16(12):6957-6964.

110. Zhang T, Kee WH, Seow KT, Fung W, Cao X. The coiled-coil domain of Stat3 is essential for its SH2 domain-mediated receptor binding and subsequent activation induced by epidermal growth factor and interleukin-6. Mol Cell Biol. 2000;20(19):7132-7139.

111. Robertson G, Hirst M, Bainbridge M, et al. Genome-wide profiles of STAT1 DNA association using chromatin immunoprecipitation and massively parallel sequencing. Nat Methods. 2007;4(8):651-657.

112. Fujiki R, Hijikata A, Shirai T, Okada S, Kobayashi M, Ohara O. Molecular mechanism and structural basis of gain-of-function of STAT1 caused by pathogenic R274Q mutation. J Biol Chem. 2017;292(15):6240-6254.

113. Kagawa R, Fujiki R, Tsumura M, et al. Alanine-scanning mutagenesis of human signal transducer and activator of transcription 1 to estimate loss- or gain-of-function variants. J Allergy Clin Immunol. 2017;140(1):232-241.

114. Ueki M, Yamada M, Ito K, et al. A heterozygous dominant-negative mutation in the coiled-coil domain of STAT1 is the cause of autosomal-dominant Mendelian susceptibility to mycobacterial diseases. Clin Immunol. 2017;174:24-31.

115. Casillas S, Barbadilla A. Molecular Population Genetics. Genetics. 2017;205(3):1003-1035.

116. Rainey PB, Remigi P, Farr AD, Lind PA. Darwin was right: where now for experimental evolution? Curr Opin Genet Dev. 2017;47:102-109.

117. Denny JC, Bastarache L, Roden DM. Phenome-Wide Association Studies as a Tool to Advance Precision Medicine. Annu Rev Genomics Hum Genet. 2016;17:353-373.

118. Richards CS, Bale S, Bellissimo DB, et al. ACMG recommendations for standards for interpretation and reporting of sequence variations: Revisions 2007. Genet Med. 2008;10(4):294-300.

119. Amendola LM, Jarvik GP, Leo MC, et al. Performance of ACMG-AMP Variant-Interpretation Guidelines among Nine Laboratories in the Clinical Sequencing Exploratory Research Consortium. Am J Hum Genet. 2016;98(6):1067-1076.

120. Asano N, Yoshida A, Mitani S, et al. Frequent amplification of receptor tyrosine kinase genes in welldifferentiated/ dedifferentiated liposarcoma. Oncotarget. 2017;8(8):12941-12952.

121. Kou T, Kanai M, Yamamoto Y, et al. Clinical sequencing using a next-generation sequencing-based multiplex gene assay in patients with advanced solid tumors. Cancer Sci. 2017;108(7):1440-1446.

122. Zehir A, Benayed R, Shah RH, et al. Mutational landscape of metastatic cancer revealed from prospective clinical sequencing of 10,000 patients. Nat Med. 2017;23(6):703-713.

123. Maeda A, Yoshida A, Kawai K, et al. Development of a molecular diagnostic test for Retinitis Pigmentosa in the Japanese population. Jpn J Ophthalmol. 2018;62(4):451-457.

124. Sasai H, Aoyama Y, Otsuka H, et al. Heterozygous carriers of succinyl-CoA:3-oxoacid CoA transferase deficiency can develop severe ketoacidosis. J Inherit Metab Dis. 2017;40(6):845-852.

125. Tajima G, Hara K, Tsumura M, et al. Newborn screening for carnitine palmitoyltransferase II deficiency using (C16+C18:1)/C2: Evaluation of additional indices for adequate sensitivity and lower false-positivity. Mol Genet Metab. 2017;122(3):67-75.

126. Takano C, Ishige M, Ogawa E, et al. A case of classical maple syrup urine disease that was successfully managed by living donor liver transplantation. Pediatr Transplant. 2017;21(5).

参考文献をもっと見る

全国の大学の
卒論・修論・学位論文

一発検索!

この論文の関連論文を見る