인간 유전체에 존재하는 유전적 구조 변이(genetic structural variation) 중 하나인 유전체 단위반복변이(Copy Number Variation, CNV)은 유전자의 기능 발현과 밀접한 관련이 있다. 특히 특정 유전 질병이 있는 사람들을 대상으로 CNV와 유전자발현의 관계를 밝히는 연구가 계속 진행되고 있지만, 정상인 유전체에 대한 CNV의 기능적 분석은 아직 활발히 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 다수의 정상인 샘플에서 찾아낸 공통된 CNV에 대하여 유전자들과의 기능적 관계를 유전자의 분자적 위치와 상관없이 밝힐 수 있는 분석 방법을 제시한다. 이를 위해 서로 다른 이질적인 생물학데이터를 통합하는 방법을 제시하고 공통된 CNV와 유전자와의 연관성을 분자적 위치와 상관없이 계산할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 제안된 방법의 유의성을 보이기 위해서 유전자 온톨로지 (Gene Ontology) 데이터베이스를 이용한 다양한 검증 실험들을 수행하였다. 실험결과 새롭게 제안된 연관성 측정방법은 유의성이 있으며 공통된 CNV와 강한 연관성을 갖는 유전적 기능의 후보들을 시스템적으로 제시할 수 있는 것으로 나타났다.
Kim, HyoYoung;Sung, Samsun;Cho, Seoae;Kim, Tae-Hun;Seo, Kangseok;Kim, Heebal
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제27권12호
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pp.1691-1694
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2014
Copy number variation (CNV) or single nucleotide phlyorphism (SNP) is useful genetic resource to aid in understanding complex phenotypes or deseases susceptibility. Although thousands of CNVs and SNPs are currently avaliable in the public databases, they are somewhat difficult to use for analyses without visualization tools. We developed a web-based tool called the VCS (visualization of CNV or SNP) to visualize the CNV or SNP detected. The VCS tool can assist to easily interpret a biological meaning from the numerical value of CNV and SNP. The VCS provides six visualization tools: i) the enrichment of genome contents in CNV; ii) the physical distribution of CNV or SNP on chromosomes; iii) the distribution of log2 ratio of CNVs with criteria of interested; iv) the number of CNV or SNP per binning unit; v) the distribution of homozygosity of SNP genotype; and vi) cytomap of genes within CNV or SNP region.
Besides single-nucleotide variants in the human genome, large-scale genomic variants, such as copy number variations (CNVs), are being increasingly discovered as a genetic source of human diversity and the pathogenic factors of diseases. Recent experimental findings have shed light on the links between different genome architectures and CNV mutagenesis. In this review, we summarize various genomic features and discuss their contributions to CNV formation. Genomic repeats, including both low-copy and high-copy repeats, play important roles in CNV instability, which was initially known as DNA recombination events. Furthermore, it has been found that human genomic repeats can also induce DNA replication errors and consequently result in CNV mutations. Some recent studies showed that DNA replication timing, which reflects the high-order information of genomic organization, is involved in human CNV mutations. Our review highlights that genome architecture, from DNA sequence to high-order genomic organization, is an important molecular factor in CNV mutagenesis and human genomic instability.
The widespread presence of large-scale genomic variations, termed copy number variation (CNVs), has been recently recognized in phenotypically normal individuals. Judging by the growing number of reports on CNVs, it is now evident that these variants contribute significantly to genetic diversity in the human genome. Like single nucleotide polymorphisms (SNPs), CNVs are expected to serve as potential biomarkers for disease susceptibility or drug responses. However, the technical and practical concerns still remain to be tackled. In this review, we examine the current status of CNV DBs and research, including the ongoing efforts of CNV screening in the human genome. We also discuss the characteristics of platforms that are available at the moment and suggest the potential of CNVs in clinical research and application.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권6호
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pp.1037-1046
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2009
Copy number variations(CNVs) are known as one of the most important factors in susceptibility to genetic disorders because they affect expression levels of genes. In previous studies, pyrosequencing, mini-sequencing real-time polymerase chain reaction(PCR), invader assays and other techniques have been used to detect CNVs. However, the higher the copy number in a genome, the more difficult it is to resolve the copies, so a more accurate method for measuring CNVs and assigning genotype is needed. PCR followed by a quantitative oligonucleotide ligation assay(qOLA) was developed for quantifying CNVs. The aim of this study was to compare the two methods for detecting and quantifying the CNVs of duplicated gene: the published pyrosequencing assay(pyro_CNV) and the newly developed qOLA_CNV. The accuracy and precision of the assay were evaluated for porcine KIT, which was selected as a model locus. Overall, the root mean squares(RMSs) of bias and standard deviation of qOLA_CNV were 2.09 and 0.45, respectively. These values are less than half of those of pyro CNV.
인간 게놈의 DNA서열의 차이는 개개인의 특이성을 의미하기 때문에 염기서열의 변화는 질병에 대한 감수성, 약물에 대한 반응 등 개인의 성향에 큰 영향을 미치게 된다. 인간 게놈에는 여러 가지 형태의 유전적 변이가 존재하지만 그 중 단일염기다형성이 인간의 유전적, 표현형의 다양성을 설명하는 주된 유전적 변이로 생각되었으나 최근 유전체 전체 분석법의 발전으로 1 kb 이상 크기의 CNV의 발견으로 개체간의 유전적 다양성에 대한 더 많은 이해가 가능하게 되었고, 진화와 유전 질환에 대한 CNV의 역할을 조사하는 연구의 기초를 제공하게 되었다. 현재 인간게놈의 CNV를 찾아내고 특성화 작업을 목표로 하는 The Copy Number Variation Project를 위해 The Wellcome Trust Institute (Hinxton, United Kingdom), Hospital for Sick Children (Toronto), University of Tokyo (Tokyo), Affymetrix (Santa Clara, CA), 그리고 Harvard Medical School/Brigham and Women's Hospital (Boston, MA) 등이 참여하는 international consortium이 구성되어 보다 심도 있는 연구가 진행되고, 또한 향후 진보된 DNA microarray-based technology와 서열화 기술의 개발로 인간 게놈 상의 모든 유전적 변이를 발견하게 되고 포괄적인 CNV 지도를 완성하고 인간 유전자 다양성 인간의 진화, 유전적 질환 개인 맞춤형 의학에 대한 새로운 이해와 연구가 가능하게 될 것으로 기대된다.
인간의 유전체 서열에는 유전체 단위반복변위(copy number variation, CNV)를 포함하는 다양한 유전적 구조 변이(genetic structural variation)가 존재하며, 이는 기능적으로 질병에 대한 감수성, 치료에 대한 반응, 유전적 특성 등과 밀접한 관련이 있다. 본 논문에서는 기가 시퀀싱(giga sequencing)의 결과 산출되는 대량의 짧은 길이의 DNA 서열 데이터를 이용한 새로운 CNV 검색 방식을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 레퍼런스 시퀀스에 DNA 서열 데이터를 서열 정렬시켜 각 레퍼런스 시퀀스의 위치에 대한 서열 데이터의 출현 빈도 정보를 얻은 후, 출현 빈도 정보의 패턴을 분석하여 통계적 유의성을 갖는 1kbp 이상의 연속 영역을 CNV 후보 영역으로 추출한다. 또한 제안된 알고리즘을 효율적으로 지원하기 위한 서열 정렬 방식에 대한 비교 및 분석을 수행한다. 제안된 기법의 유용성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 비교적 낮은 커버리지의 기가 시퀀싱 데이터를 이용하여 반복되거나 결실되는 다양한 형태의 CNV 영역을 효율적으로 검출하며, 또한 작은 사이즈의 CNV 영역에서부터 큰 사이즈의 CNV 영역까지 다양한 크기의 CNV 영역을 효율적으로 검출 할 수 있는 것으로 나타났다.
유전체 단위 반복 변이(CNV)는 유전적 구조변이의 하나로서, 암을 포함하는 인간의 질병과 밀접한 연관성이 있는 것으로 알려져 있다. 암 유전자를 규명하기 위하여, 연구자는 특정 암 환자의 대규모 유전체 데이터를 분석하여 CNV를 찾아내야하며, 동시에 대규모 유전/임상 데이터를 연계 분석하여야 한다. 본 연구는 NGS 데이터로부터 CNV를 추출하고, 추출된 CNV와 관련된 유전/임상 정보를 체계적으로 연계 분석하는 기능을 제공하는 새로운 분석 툴 CNVDAT를 제안한다. CNV 추출 모듈은 스케일 스페이스 필터링 기법을 이용하여 CNV를 추출하며, 리드 데이터에 잡음이 포함된 경우에도 CNV의 타입/위치를 정확히 추출해낸다. 또한 시퀀스 분석 모듈은 변이 영역의 브라우징 및 상호 비교를 지원하는 사용자 친화적 프로그램으로서, 암/정상 샘플의 변이 영역의 동시 분석 기능과 refGene, OMIM DB를 기반으로 하는 CNV-유전자-표현형 매핑의 연관성 분석 기능을 제공한다. 본 프로그램의 소스 코드와 샘플프로그램은 http://dblab.hallym.ac.kr/CNVDAT/에서 다운 받을 수 있다.
Exonic copy number variation (CNV), involving deletions and duplications at the gene's exon level, presents challenges in detection due to their variable impact on gene function. The study delves into the complexities of identifying large CNVs and investigates less familiar but recurrent exonic CNVs, notably enriched in East Asian populations. Examining specific cases like DRC1, STX16, LAMA2, and CFTR highlights the clinical implications and prevalence of exonic CNVs in diverse populations. The review addresses diagnostic challenges, particularly for single exon alterations, advocating for a strategic, multi-method approach. Diagnostic methods, including multiplex ligation-dependent probe amplification, droplet digital PCR, and CNV screening using next-generation sequencing data, are discussed, with whole genome sequencing emerging as a powerful tool. The study underscores the crucial role of ethnic considerations in understanding specific CNV prevalence and ongoing efforts to unravel subtle variations. The ultimate goal is to advance rare disease diagnosis and treatment through ethnically-specific therapeutic interventions.
Objective: Chinese indigenous sheep breeds can be classified into the following three categories by their tail morphology: fat-tailed, fat-rumped and thin-tailed sheep. The typical sheep breeds corresponding to fat-tailed, fat-rumped, and thin-tailed sheep are large-tailed Han, Altay, and Tibetan sheep, respectively. Detection of copy number variation (CNV) and selection signatures provides information on the genetic mechanisms underlying the phenotypic differences of the different sheep types. Methods: In this study, PennCNV software and F-statistics (FST) were implemented to detect CNV and selection signatures, respectively, on the X chromosome in three Chinese indigenous sheep breeds using ovine high-density 600K single nucleotide polymorphism arrays. Results: In large-tailed Han, Altay, and Tibetan sheep, respectively, a total of six, four and 22 CNV regions (CNVRs) with lengths of 1.23, 0.93, and 7.02 Mb were identified on the X chromosome. In addition, 49, 34, and 55 candidate selection regions with respective lengths of 27.49, 16.47, and 25.42 Mb were identified in large-tailed Han, Altay, and Tibetan sheep, respectively. The bioinformatics analysis results indicated several genes in these regions were associated with fat, including dehydrogenase/reductase X-linked, calcium voltage-gated channel subunit alpha1 F, and patatin like phospholipase domain containing 4. In addition, three other genes were identified from this analysis: the family with sequence similarity 58 member A gene was associated with energy metabolism, the serine/arginine-rich protein specific kinase 3 gene was associated with skeletal muscle development, and the interleukin 2 receptor subunit gamma gene was associated with the immune system. Conclusion: The results of this study indicated CNVRs and selection regions on the X chromosome of Chinese indigenous sheep contained several genes associated with various heritable traits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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