{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

СТРОИТЕЛЬНЫЕ НОРМЫ И ПРАВИЛА НАГРУЗКИ И ВОЗДЕЙСТВИЯ СНиП 2.01.07-85*

СТРОИТЕЛЬНЫЕ НОРМЫ И ПРАВИЛА

НАГРУЗКИ И ВОЗДЕЙСТВИЯ

СНиП 2.01.07-85*

(в ред. Изменения, утв. Постановлением

Госстроя СССР от 08.07.1988 N 132;

Изменения N 1, утв. Постановлением

Госстроя РФ от 05.07.1993 N 18-27;

Изменения N 2, утв. Постановлением

Госстроя РФ от 29.05.2003 N 45)

Срок введения в действие

1 января 1987 года

Взамен главы СНиП II-6-74

Разработаны ЦНИИСК им. Кучеренко Госстроя СССР (канд. техн. наук А.А. Бать — руководитель темы; И.А. Белышев, канд. техн. наук В.А. Отставнов, доктора техн. наук проф. В.Д. Райзер, А.И. Цейтлин) МИСИ им. В.В. Куйбышева Минвуза СССР (канд. техн. наук Л.В. Клепиков).

Внесены ЦНИИСК им. Кучеренко Госстроя СССР.

Подготовлены к утверждению Главтехнормированием Госстроя СССР (канд. техн. наук Ф.В. Бобров).

В СНиП 2.01.07-85* внесено изменение N 1, утвержденное постановлением Госстроя СССР от 08.07.88 г. N 132, а также добавлен разд. 10 «Прогибы и перемещения», разработанный ЦНИИСК им. Кучеренко Госстроя СССР (канд. техн. наук А.А. Бать — руководитель темы; чл.-кор. АН СССР Н.Н. Складнев, д-р техн. наук проф. А.И. Цейтлин, кандидаты техн. наук В.А. Отставнов, Э.А. Неустроев, инж. Б.И. Беляев), НИИЖБ Госстроя СССР (д-р техн. наук проф. А.С. Залесов) и ЦНИИпромзданий Госстроя СССР (кандидаты техн. наук Л.Л. Лемыш, Э.Н. Кодыш).

С введением в действие разд. 10 «Прогибы и перемещения» СНиП 2.01.07-85 с 1 января 1989 г. утрачивают силу пп. 13.2 — 13.4 и 14.1 — 14.3 СНиП II-23-81*.

Излагаются в новой редакции: «Прогибы и перемещения элементов конструкций не должны превышать предельных, установленных СНиП 2.01.07-85» следующие пункты:

п. 13.1 СНиП II-23-81* «Стальные конструкции»;

п. 9.2 СНиП 2.03.06-85 «Алюминиевые конструкции»;

п. 1.20 СНиП 2.03.01-84 «Бетонные и железобетонные конструкции»;

п. 4.24 СНиП 2.03.09-85 «Асбестоцементные конструкции»;

п. 4.32 СНиП II-25-80 «Деревянные конструкции»;

КонсультантПлюс: примечание.

В официальном тексте документа, видимо, допущена опечатка: имеется в виду пункт 13.19 СНиП 2.09.03-85, а не пункт 3.19 СНиП 2.09.03-85.

п. 3.19 СНиП 2.09.03-85 «Сооружения промышленных предприятий».

В СНиП 2.01.07-85* внесено изменение N 2, утвержденное постановлением Госстроя России от 29 мая 2003 г. N 45.

Пункты, таблицы, формулы и карты, в которые внесены изменения, отмечены звездочкой.

Настоящие нормы распространяются на проектирование строительных конструкций и оснований зданий и сооружений и устанавливают основные положения и правила по определению и учету постоянных и временных нагрузок и воздействий, а также их сочетаний.

Нагрузки и воздействия на строительные конструкции и основания зданий и сооружений, отличающихся от традиционных, допускается определять по специальным техническим условиям.

Примечания. 1. Далее по тексту, где это возможно, термин «воздействие» опущен и заменен термином «нагрузка», а слова «здания и сооружения» заменены словом «сооружения».

2. При реконструкции расчетные значения нагрузок следует определять на основе результатов обследования существующих конструкций, при этом атмосферные нагрузки допускается принимать с учетом данных Росгидромета.

1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ

1.1. При проектировании следует учитывать нагрузки, возникающие при возведении и эксплуатации сооружений, а также при изготовлении, хранении и перевозке строительных конструкций.

1.2. Основными характеристиками нагрузок, установленными в настоящих нормах, являются их нормативные значения.

Нагрузка определенного вида характеризуется, как правило, одним нормативным значением. Для нагрузок от людей, животных, оборудования на перекрытия жилых, общественных и сельскохозяйственных зданий, от мостовых и подвесных кранов, снеговых, температурных климатических воздействий устанавливаются два нормативных значения: полное и пониженное (вводится в расчет при необходимости учета влияния длительности нагрузок, проверке на выносливость и в других случаях, оговоренных в нормах проектирования конструкций и оснований).

1.3. Расчетное значение нагрузки следует определять как произведение ее нормативного значения на коэффициент надежности по нагрузке 

Тестирование влияния однонуклеотидного полиморфизма фактора транскрипции ApiAP2 Plasmodium berghei на экспериментальную церебральную малярию у мышей

животных и

Для всех экспериментов самки мышей WT в возрасте 8 недель C57BL / 6, приобретенные в Jackson Laboratories были использованы. Мышей содержали в помещениях для животных NIAID в соответствии с руководящими принципами Комитета по уходу за животными и их использованию. Эксперименты с участием мышей были одобрены IACUC. Для инфекций использовали штаммы WT Plasmodium berghei NK65 (NYU) ( Pb NK65 ^S ) и WT Plasmodium berghei ANKA ( Pb ANKA ^F ). Pb NK65 ^F мутантный паразит был из популяций, созданных ранее для предыдущего проекта, который был подтвержден как свободный от внешних мутаций ²² . Мутант Pb A-AP2 ^S был получен с использованием аналогичных стратегий мутации и клонирования, которые были описаны ранее ²² .

Конструирование плазмиды для редактирования AP2 (PBANKA_0112100) в

Для редактирования гена AP2 (PBANKA_0112100) в Plasmodium berghei ANKA, регулярно заменяя кластер фенилаланина 1823 серином (F1823Stered), система коротких палиндромных повторов (CRISPR) -CRISPR-ассоциированный белок 9 (Cas9) (CRISPR / Cas9) ²³ .Одна плазмидная система, содержащая плазмиду pYC, экспрессирует все основные компоненты CRISPR-Cas9; Эндонуклеаза Cas9 экспрессируется в виде белка слияния с маркером выбора лекарственного средства hDHFR, химера gRNA: tracrRNA, управляемая промотором PyU6, и матрица гомологии для репарации двухцепочечного разрыва и сопутствующего введения желаемой мутации. Направляющая последовательность из 20 нуклеотидов (5 ‘GCTGAATTAAAACCCCAAAG 3’) со смежным с протоспейсером мотивом (5 ‘AGG 3’) была выбрана путем ручного курирования для нацеливания на эндонуклеазу Cas9, чтобы привести к желаемому редактированию (5467 TTT до TCT) в Ген AP2.900 нуклеотидов синтетической последовательности (приведенной в дополнительной информации), содержащей мутированную направляющую область и желаемый однонуклеотидный полиморфизм (SNP) (5467 TTT в TCT) и экранирующие мутации для преодоления повторного ограничения модифицированного геномного локуса, были субклонированы в плазмиду pYC с использованием сайтов рестрикционных ферментов NcoI и XhoI. Полученную плазмиду pYC_ANKAAP2NK65 использовали для трансфекции P . berghei ANKA паразиты. Паразиты P. berghei ANKA были трансфицированы плазмидой pYC_ANKAAP2NK65, как описано ранее. Успешное редактирование гена AP2 (PBANKA_0112100) в P.berghei ANKA была подтверждена секвенированием ДНК с использованием стратегии ПЦР, как описано ранее ^22,24,25 . Вкратце, олигонуклеотиды (AP2F: 5 ‘GATTATAGATACAAATAATGAGAAAATGGG 3’ и AP2R: 5 ‘GCATATGTGATAGTGTTATTTCCATC 3’), соответствующие ApiAP2, которые находились вне границы матрицы гомологии 900 п.н., были использованы для ПЦР-амплификации интересующей области генома Pb12 900 из Pb12, представляющей интерес. последовательность. Ампликон секвенировали ДНК для проверки редактирования гена, опосредованного CRISPR.

Заражение мышей инфицированными эритроцитами

Замороженные запасы инфицированных паразитами эритроцитов размораживали и вводили мышам-донорам C57BL / 6.Уровни паразитов в крови донорских мышей регулярно проверяли с использованием стратегий на основе проточной цитометрии, дополненных анализом мазка крови, как описано ранее ¹² . Когда паразитемия достигала 5–10%, забирали донорскую кровь и затем разбавляли до конечной концентрации: 10 ⁶ инфицированных эритроцитов / мышей для инокуляции стандартной дозой и 10 ² инфицированных эритроцитов / мышей для инокуляции низкими дозами с использованием стерильного PBS. Мышей инфицировали желаемой инокуляционной дозой путем однократной внутрибрюшинной инъекции 200 мкл инфицированного раствора эритроцитов.

Анализ прогрессирования заболевания

Для анализа прогрессирования заболевания в экспериментальных группах животных, инфицированных паразитами, обычно брали образцы крови и измеряли паразитемию с помощью проточной цитометрии и / или мазка, уровни гемоглобина измеряли с помощью анализатора HemoCue Hb201 (HemoCue, Бреа, Калифорния, США). Ухудшение двигательных способностей и общего состояния, связанное с заболеванием, оценивалось с использованием 10-балльной клинической системы оценки, которая состоит из 1-походки / осанки / внешнего вида, 2-х клеточного захвата, 3-взаимодействий / рефлексов, 4-зрительного размещения и 5-балльной способности удерживают вес своего тела на дубинке.Каждая подкатегория получила оценку 0 (здоровый / нормальный), 1 (умеренная нетрудоспособность) или 2 (полная потеря дееспособности) ^11,12 . Мышей оценивали и оценивали обученным персоналом обычным слепым методом. Комбинированный клинический балл 6 или выше и уровень гемоглобина 2,5 г / дл или ниже считались критериями конечной точки, и как только животные достигли любого из этих критериев, они были умерщвлены. Изменения в уровнях эритроцитов, инфицированных паразитами (паразитемия), контролировали с помощью обычных анализов крови с использованием анализа на основе проточной цитометрии, разработанного ранее ^12,26 .Эти результаты были позже подтверждены мазками крови, приготовленными из тех же образцов.

Оценка патологии головного мозга

Целостность гематоэнцефалического барьера оценивали путем введения мышам 20 мг / кг синего Эванса за 3 часа до эвтаназии. Затем были извлечены мозги и сделаны снимки. Для визуализации гистопатологических изменений в головном мозге срезы тканей, полученные из различных частей мозга, окрашивали гематоксилином и эозином, как описано ранее, и оценивали под световым микроскопом при увеличении от 10 до 40 раз ^11,12 .

Для сравнения паразитов, локализованных в паренхиме мозга, анестезированным мышам выполняли внутрисердечную перфузию с последующей эвтаназией и удалением мозга. Мозги немедленно замораживали в жидком азоте и хранили при -80 ° C до обработки. Затем мозг гомогенизировали и выделяли РНК с использованием мини-набора Qiagen RNeasy Plus в соответствии с рекомендациями производителя. Синтез кДНК осуществляли с использованием набора для синтеза кДНК BioRAD iScript. Мастер-микс SYBR green PCR (Bio-Rad) использовали для амплификации 18S рРНК, а также генов контроля хозяина, hprt, gapdh и ppia.Используемые последовательности праймеров следующие Pb -18S: 5′-AAGCATTAAATAAAGCGAATACATCCTTAC-3 ‘и 5′-GGAGATTGGTTTTGACGTTTATGTG-3’. Мышь hprt : 5′-TGCTCGAGATGTGATGAAGG-3 ‘и 5′-TCCCCTGTTGACTGGTCATT-3’, мышь gapdh : 5′-GTGGAGTCATACTGGAACATGTAG-3 ‘и 5′-AATGGGTIAAG-3’ мышь -TTCACCTTCCCAAAGACCAC-3 ‘и 5′-CAAACACAAACGGTTCCCAG-3’, геометрические средние значения порогового цикла ( C _T ) всех трех контрольных генов вычитали из значения C _T . гена рРНК и, таким образом, были получены значения Δ C _T .Сравнение этих значений между мозгом дикого типа и мозгом, инфицированным мутантными паразитами, использовалось для интерпретации любых изменений паразитарной нагрузки в мозге.

Чтобы различить циркулирующие Т-клетки CD8 ⁺ и CD8 ⁺ Т-клетки, которые были рекрутированы в паренхиму мозга, инфицированным паразитами мышам C57BL / 6 вводили в хвостовую вену 200 мкл раствора PBS, содержащего 12 мкл конъюгированного с AF488 антимышиного CD45. 2 (Биолегенда, Каталожный №: 109816). Флуоресцентно меченым антителам давали возможность циркулировать в течение 2 минут, что приводило к мечению всех внутрипросветных лейкоцитов.Затем мышей немедленно умерщвляли и удаляли мозг. Лимфоциты из головного мозга собирали, как описано ранее ^11,27 . Суспензии единичных клеток лимфоцитов окрашивали красителем для определения жизнеспособности Live / DEAD Near IR (Thermofisher), а также конъюгированными с BV785 анти-CD8 (для мечения Т-клеток CD8 ⁺ ), конъюгированными с BV605 анти-CD11b (для исключения микроглии) и конъюгированными с BV421 антигенами. CD45.2 мыши, чтобы пометить все лейкоциты. Анализ проточной цитометрии выполнялся с использованием BD LSR II, а данные анализировались с помощью программного обеспечения Flowjo.Т-клетки CD8 ⁺ , окрашенные как BV421, так и AF488, были из внутрисосудистого пула, тогда как Т-клетки CD8 ⁺ , окрашенные только BV421, но не AF488, введенные внутрисосудисто, были из адлюминального пула.

Заявление об этике

В этом исследовании не участвовали люди. Эксперименты на животных проводили в соответствии с руководящими принципами ACUC и протоколом на животных, одобренным Национальным институтом здравоохранения (NIH): № ASP: LIG-2E.

Понимание полигенных моделей, их разработка и потенциальное применение полигенных оценок в здравоохранении

Введение

Был проявлен значительный интерес к выяснению вклада генетических факторов в развитие общих заболеваний и использованию этой информации для лучшего прогнозирования риска заболевания .Гипотеза общего варианта заболевания и общего варианта предполагает, что варианты, которые распространены в популяции, играют роль в восприимчивости к болезням. факторов, и надеялись, что это приведет к идентификации вариантов, связанных с риском заболевания, и последующей разработке прогностических тестов. Варианты, идентифицированные как связанные с конкретными признаками в этих исследованиях, по большей части представляют собой SNP, которые по отдельности оказывают незначительное влияние на риск заболевания и, следовательно, сами по себе не могут быть надежно использованы для прогнозирования заболевания.Анализ совокупного воздействия этих SNP в виде полигенной оценки (PGS) оказался одним из возможных способов использования этой информации для прогнозирования заболевания2. Считается, что это принесет пользу, поскольку наша генетическая структура в значительной степени стабильна. от рождения и диктует «базовый риск», на который действуют и модулируются внешние воздействия. Следовательно, PGS являются потенциальным механизмом для прогнозирования риска, собирая информацию об этой генетической предрасположенности.

Использование PGS в качестве прогнозного биомаркера исследуется в ряде различных областей заболеваний, включая рак, 3, 4 психических расстройства, 5–7 метаболических нарушений (диабет 8, ожирение9) и ишемическую болезнь сердца (ИБС).10 Предлагаемые приложения варьируются от помощи в диагностике заболеваний, информирования о выборе терапевтических вмешательств, улучшения прогнозирования рисков, информирования о скрининге болезней и, на личном уровне, информирования о планировании жизни. Таким образом, считается, что информация о генетическом риске в форме PGS может быть полезной для принятия решений как на клиническом, так и на индивидуальном уровне.

Последние достижения в статистических методах, улучшенная вычислительная мощность и доступность больших наборов данных привели к быстрому развитию в этой области за последние несколько лет.Это привело к появлению различных подходов к построению моделей для расчета баллов и исследованию этих баллов для прогнозирования распространенных заболеваний.11 Было подготовлено несколько обзорных статей, предназначенных для исследователей, имеющих практические знания в этой области6. 11–17. В этой статье мы даем обзор ключевых аспектов построения PGS, чтобы помочь клиницистам и исследователям в других областях науки получить представление о процессах, задействованных в построении оценок. Мы также рассматриваем последствия развития методологий для разработки приложений PGS в здравоохранении.

Развитие методологий построения полигенных моделей

Терминология в отношении PGS со временем эволюционировала, отражая развивающиеся подходы и методологию. Другие термины включают PGS, оценку полигенного риска, полигенную нагрузку, оценку генотипа, генетическое бремя, оценку полигенного риска, оценку генетического риска (GRS), метаГРС и оценку аллельного риска. В этой статье мы используем термины полигенные модели для обозначения метода, используемого для расчета выходных данных в форме PGS. Для расчета PGS можно использовать различные полигенные модели, а анализ этих оценок можно использовать для изучения ассоциаций с конкретными маркерами или для прогнозирования индивидуального риска заболеваний.12

Обычная практика расчета PGS — это взвешенная сумма количества аллелей риска, переносимых индивидуумом, где аллели риска и их веса определяются SNP и их измеряемыми эффектами (рисунок 1) .11 Полигенные модели были построены с использованием несколько, сотни или тысячи SNP, а в последнее время SNP по всему геному. Следовательно, определение того, какие SNP следует включить, и присвоение им весовых коэффициентов, связанных с заболеванием, являются важными аспектами построения модели (рисунок 2).18 На эти аспекты влияют имеющиеся данные о генотипе и оценки размера эффекта, а также методология, используемая для преобразования этой информации в параметры модели (т.е. взвешенные SNP).

Расчет полигенного балла. Этот расчет суммирует SNP и их веса, выбранные для полигенной оценки. Считается, что на распространенные заболевания влияют многие генетические варианты с небольшими индивидуальными величинами эффекта, так что значимое прогнозирование риска требует изучения совокупного воздействия этих множественных вариантов, включая их весовые коэффициенты.PGS, полигенный балл.

Построение полигенной оценки. В процессе разработки полигенной оценки многочисленные модели тестируются, а затем сравниваются. Затем для проверки во внешнем наборе данных выбирается модель, которая работает лучше всего (как определено одним или несколькими показателями). GWAS, полногеномные ассоциации исследований.

Изменения в доступности данных с течением времени повлияли на подход к выбору и взвешиванию SNP. Ранние исследования по выявлению вариантов, связанных с распространенными заболеваниями, принимали форму исследований генов-кандидатов.Небольшой размер исследований генов-кандидатов, ограничение доступных технологий для генотипирования и строгие пороги значимости означало, что в этих исследованиях было изучено меньше вариантов, а те, которые были идентифицированы с ассоциациями болезней, имели относительно большие размеры эффекта.19 В совокупности это означало, что относительно небольшой количество вариантов было доступно для рассмотрения для включения в полигенную модель.20 21 Более того, весовые параметры для этих нескольких вариантов часто были упрощенными, такими как подсчет количества переносимых аллелей риска без учета их индивидуальной величины эффекта.16

Появление GWAS позволило оценить SNP в геноме, что привело к идентификации большего числа вариантов, связанных с заболеванием, и, следовательно, большего количества вариантов, подходящих для включения в полигенную модель. Кроме того, рост числа людей в ассоциативных исследованиях означал, что мощность этих исследований увеличилась, что позволило более точно оценить величину эффекта.19 Более того, некоторые предположили, что снижение строгих порогов значимости, установленных для ассоциаций SNP-признак, также может идентифицировать SNP это может сыграть роль в риске заболевания.11 16 Это привело к большему количеству опций в отношении параметров полигенной модели SNP, которые нужно включить, и весов, которые нужно им присвоить. Однако включение большего количества SNP и прямое применение размеров эффекта GWAS в качестве весового параметра не всегда означает лучшую прогностическую эффективность.4 16 Это связано с тем, что GWAS не предоставляет точной информации в отношении причинного SNP, размеров эффекта или количество SNP, которые вносят вклад в признак. Поэтому были разработаны различные методы для решения этих проблем и оптимизации прогностической характеристики оценки.В настоящее время распространенной практикой является построение моделей с различными итерациями SNP и взвешиванием, с оценкой производительности каждого из них для определения оптимальной конфигурации SNP и их весов (рисунок 2).

Методы, используемые при выборе SNP и присвоении весов

Некоторые методы разработки модели сначала включают выбор SNP с последующей оптимизацией взвешивания, тогда как другие могут включать оптимизацию весов для всех SNP, которые были генотипированы с использованием их общей величины эффекта GWAS, неравновесие по сцеплению (LD) и оценка доли SNP, которые, как ожидается, будут способствовать риску.22

LD — это явление, при котором некоторые SNP чаще наследуются с другими SNP из-за их непосредственной близости в геноме. Сегменты с сильной LD между SNP называются блоками гаплотипов. Этот феномен означает, что GWAS часто идентифицирует несколько SNP в одном и том же блоке гаплотипа, связанного с заболеванием, и истинный причинный SNP неизвестен. Поскольку модели начали оценивать больше SNP, требуется тщательное рассмотрение, чтобы учесть возможную корреляцию между SNP в результате этого явления.Корреляция между SNP может привести к двойному подсчету SNP и избыточности ассоциации, когда несколько SNP в области LD идентифицируются как связанные с результатом. Это может привести к снижению прогностической эффективности модели. Поэтому были разработаны процессы для фильтрации SNP и использования одного SNP (tag SNP) в качестве маркера в области с высоким значением LD за счет прореживания LD. Посредством этих процессов SNP, коррелированные с другими SNP в блоке, удаляются путем сокращения или объединения.При сокращении игнорируются пороговые значения p и «исключаются» SNP посредством процесса итеративного сравнения между парой SNP, чтобы оценить, коррелированы ли они, и впоследствии может удалить SNP, которые, как считается, имеют свидетельство ассоциации. Группирование (также известное как информированное отсечение) определяется значениями GWAS p и выбирает наиболее значимые SNP, поэтому наиболее значимые SNP остаются внутри блока.23 Все это делается с целью точного определения относительно небольших участков генома, которые вносят вклад в риск черты.Для выбора SNP из этой подгруппы для включения в модели могут использоваться разные пороги значимости.

Низкая производительность модели может быть результатом несовершенного тегирования с лежащим в основе причинным SNP.16 Это связано с тем, что причинный SNP, связанный с заболеванием, может не входить в LD с тегом SNP, который есть в модели, но находится в LD с другим SNP, которого нет в модели. Это особенно характерно для случаев, когда LD и частота вариантов различаются между группами населения24. Альтернативный подход к фильтрации SNP — это пошаговая регрессия, при которой SNP выбираются на основе того, насколько SNP улучшают характеристики модели.Это статистический подход, который не учитывает влияние LD или размера эффекта.

Как описано выше, в ранних исследованиях использовались простые подходы к взвешиванию или напрямую применялись величины эффекта из GWAS в качестве весовых параметров для SNP. Однако применение размеров эффекта в качестве весового параметра непосредственно из GWAS может быть неоптимальным из-за различий в популяции, в которой проводился GWAS, и целевой популяции. Также, как описано выше, LD и тот факт, что не все SNP могут вносить вклад в признак, означает, что эти размеры эффекта от GWAS являются несовершенными оценками.Поэтому были разработаны методы, которые корректируют оценки размера эффекта от GWAS с использованием статистических методов, которые делают предположения о таких факторах, как количество причинных SNP, уровень LD между SNP или знание их потенциальной функции, чтобы лучше отразить их влияние на признак. Было разработано множество статистических методологий для улучшения взвешивания с целью увеличения дискриминирующей способности PGS.25 26 Примерами некоторых методологических подходов являются LDpred, 22 коррекция проклятия победителя, 23 эмпирическая оценка Байеса, 27 регрессия усадки (лассо), 28 линейная регрессия. смешанные модели, 29 из которых разрабатываются или тестируются.Дополнительным усовершенствованием методов является включение негенетической информации (например, возрастных OR) .6 Определение того, какая методология или гибрид методологий наиболее подходит для различных условий и условий, постоянно изучается и развивается с использованием новых статистических подходов развивается быстрыми темпами.

Таким образом, разработка модели развивалась в попытке максимально использовать доступные данные GWAS и решить некоторые проблемы, возникающие из-за работы с наборами данных, которые нельзя напрямую преобразовать в параметры для моделей прогнозирования.При оценке различных моделей важно учитывать различные подходы, используемые при выборе и взвешивании SNP, а также влияние на прогностическую эффективность модели. Это связано с тем, что различные подходы к моделированию PGS могут обеспечить одинаковый или аналогичный уровень прогнозирования. С точки зрения внедрения системы здравоохранения, определенные подходы могут быть предпочтительны, исходя из практических соображений и компромиссов между получением данных генотипа, процессами построения оценок и производительностью модели.Кроме того, степень, в которой необходимо оптимизировать эти параметры, также будет зависеть от входных данных и набора данных валидации, а также процедур контроля качества, которые необходимо применять к этим наборам данных12.

Источники входных данных для построения оценки

Ключом к разработке полигенной модели является наличие наборов данных, которые могут предоставить входные параметры для построения модели. Данные генотипа, используемые при построении модели, могут быть доступны в виде необработанных данных GWAS или представлены в виде сводной статистики GWAS.Данные в необработанном формате представляют собой данные индивидуального уровня из массива SNP и могут не проходить базовый контроль качества, такой как оценка отсутствия, проверка несоответствия полов, отклонение от равновесия Харди-Вайнберга, уровень гетерозиготности, родство или оценка выбросов.30 31 Доступность необработанных данных GWAS позволяет разрабатывать различные полигенные модели из-за богатства данных, однако вычислительные проблемы возникают из-за размера наборов данных. Данные, основанные на секвенировании генома, в отличие от массивов SNP, также могут быть использованы при построении модели.Было проведено ограниченное количество исследований PGS, разработанных на основе этой формы данных из-за ограничений в доступности данных, что в основном связано с ограничением затрат15. 32 Геномные данные на индивидуальном уровне также часто недоступны исследователям из соображений конфиденциальности.

Из-за этих проблем, разработка полигенных моделей была сосредоточена на использовании хорошо продуманных сводных статистических данных GWAS.33 Они доступны в репозиториях с открытым доступом и содержат сводную информацию, такую ​​как положения аллелей, OR, CI и частоту аллелей, без содержания конфиденциальной информации о физических лицах.Эти наборы данных обычно проходят через основные меры контроля качества, упомянутые выше. Однако нет стандартов для общедоступных файлов, а это означает, что могут потребоваться некоторые дополнительные этапы обработки, в частности, когда различные наборы данных объединяются для метаанализа. Контроль качества сводной статистики возможен только в том случае, если предоставлена ​​такая информация, как частота отсутствующих генотипов, частота минорных аллелей, нарушения равновесия Харди-Вайнберга и неменделевские скорости передачи12.

Обработка данных GWAS может включать дополнительные этапы контроля качества, вменение и фильтрацию информации SNP, которая может выполняться на уровне данных генотипа или сводной статистики.Массивы SNP, используемые в GWAS, имеют только общие SNP, представленные на них, поскольку они полагаются на LD между SNP для покрытия всего генома. Как описано выше, один тег SNP в массиве может представлять множество других SNP. Вменение SNP является обычным явлением в GWAS и описывает процесс прогнозирования генотипов, которые не были напрямую генотипированы, но статистически выведены (вменены) на основе блоков гаплотипов из эталонной последовательности33–35. Часто тесты ассоциации между вмененными SNP и признаком повторяются. . Поскольку вменение генотипа требует данных на индивидуальном уровне, исследователи предложили вменение сводной статистики в качестве механизма для вывода связи между нетипизированными SNP и признаком.Эффективность вменения была оценена и показала, что, с некоторыми ограничениями, вменение сводной статистики является эффективной и рентабельной методологией для определения локусов, связанных с признаками, по сравнению с вменением генотипов36.

Альтернативный источник входных данных для выбора SNP и их весов — это литература или существующие базы данных, где в качестве входных параметров при разработке модели используются уже известные SNP, связанные с признаками, и их размер воздействия.Этот подход использовался в ряде исследований47 38, и можно использовать несколько источников при разработке различных полигенных моделей и установлении предпочтительных параметров для использования.

В настоящее время, похоже, не существует единой методологии, которая работала бы во всех контекстах и ​​чертах, необходимо оценить каждую черту, чтобы определить, какой метод наиболее подходит для оцениваемого признака. Например, четыре различных стратегии построения полигенных моделей были исследованы для трех подтипов рака кожи4 с использованием данных о SNP и их величине эффекта из различных источников, таких как результаты последнего метаанализа GWAS, Национального исследовательского института генома человека (NHGRI) EBI GWAS каталог, сводная статистика GWAS Биобанка Великобритании с различными порогами и сводная статистика GWAS с LDpred.В этих условиях для базальноклеточного рака и меланомы было обнаружено, что метаанализ и модели, полученные из каталога, работают одинаково, но в конечном итоге использовалась последняя, ​​поскольку она включала больше SNP. Для плоскоклеточной карциномы модель, полученная из метаанализа, работает лучше, чем модель, полученная из каталога. Это демонстрирует, как каждый подтип заболевания, стратегия построения модели и набор данных могут иметь свои собственные ограничения и преимущества.

Знание источников входных данных и их последующее использование при разработке моделей важно для понимания ограничений доступных моделей.Модели, разработанные с использованием наборов данных, отражающих совокупность, в которой будет выполняться прогноз, будут работать лучше. Например, данные, собранные в популяции с симптомами или в группе высокого риска, могут не подходить в качестве входного набора данных для разработки полигенной модели, которая будет использоваться для прогнозирования заболевания в общей популяции. Крупные исследования GWAS ранее были сосредоточены на лицах высокого риска, таких как пациенты с раком груди с сильным семейным анамнезом или известные патогенные варианты BRCA1 или BRCA2.Эти исследования не подходят для разработки PGS для использования в общей популяции, но могут дать информацию для оценки риска у лиц с высоким риском. Источник данных для выбора и взвешивания SNP также имеет значение для последующего использования и проверки. Например, частота вариантов и паттерны LD могут различаться между популяциями, и это может привести к плохой работе полигенной модели, если популяция внешней валидации отличается от популяции входных данных.39–41 Кроме того, мощность и достоверность полигенных анализов находятся под влиянием источников входных данных.12 42

От модели к баллу

PGS можно рассчитать с использованием одной из методологий, описанных выше. Результирующие единицы измерения PGS зависят от того, какое измерение используется для взвешивания.12 Например, веса могут быть рассчитаны на основе logOR для дискретных признаков или коэффициента линейной регрессии (β / beta) в непрерывных признаках из проведенных одномерных регрессионных тестов. в GWAS. Полученные оценки затем обычно преобразуются в стандартное нормальное распределение, чтобы получить оценки в диапазоне от -1 до 1 или от 0 до 100 для простоты интерпретации.Это позволяет дополнительно изучить связь между оценкой и признаком и прогностической способностью различных оценок, полученных с помощью различных моделей. Подобно другим анализам биомаркеров, это включает использование PGS в качестве предиктора признака с другими ковариатами (например, возрастом, курением и т. Д.), Добавленными, если необходимо, в целевую выборку. Изучение различий в распределении баллов в случаях и контроле или путем изучения различий в чертах между разными слоями PGS может позволить оценить прогностическую способность (рис. 3).Обычной практикой является использование значений PGS на индивидуальном уровне для расслоения населения на отдельные группы риска на основе пороговых значений процентиля или пороговых значений (например, верхний 1%).

Пример распределения полигенных оценок в популяции. Можно установить пороговые значения для разделения риска на низкий (некоторый), средний (самый высокий) и высокий (некоторый).

Проверка модели

Разработка полигенной модели зависит от дополнительных наборов данных для тестирования и проверки модели, и состав этих наборов данных важен для обеспечения того, чтобы модели подходили для конкретной цели.Разработка модели для расчета PGS включает уточнение ранее обсужденных входных параметров и выбор «лучшей» из нескольких моделей на основе производительности (рисунок 2). Поэтому набор данных тестирования / обучения часто требуется для оценки способности модели точно предсказать интересующую характеристику. Часто это набор данных, не зависящий от набора базовых / входных / обнаруженных данных. Он может включать подмножество набора данных обнаружения, который используется только для тестирования и не был включен в первоначальную разработку модели, но в идеале должен быть отдельным независимым набором данных.

В этих наборах данных необходимы данные о генотипе и фенотипе. Полигенные модели используются для расчета PGS для отдельных лиц в наборе обучающих данных, а регрессионный анализ выполняется с PGS в качестве предиктора признака; при необходимости также могут быть включены другие ковариаты. Этот этап тестирования можно рассматривать как процесс определения моделей с более высокой общей производительностью и / или информирования о необходимых уточнениях. Следовательно, этот этап часто включает сравнение различных моделей, разработанных с использованием одного и того же набора входных данных, для определения тех моделей, которые имеют оптимальную производительность.

Основная цель — определить, какая модель лучше всего различает случаи и элементы управления. Площадь под кривой (AUC) или C-статистика является наиболее часто используемым показателем при оценке дискриминирующей способности. Его критиковали как нечувствительную меру, которая не может полностью охватить все аспекты прогнозирующей способности. Например, в некоторых случаях AUC может оставаться неизменным между моделями, но индивидуумы в составе попадают в другую группу риска.43 Альтернативные метрики, которые использовались для оценки производительности модели, включают увеличение разницы в рисках, интегрированное улучшение дискриминации, R2 (оценка дисперсия, объясняемая PGS после ковариатной корректировки), индекс чистой классификации и относительный риск (самый высокий процентиль против самого низкого процентиля).Четкое понимание того, как интерпретировать производительность в различных условиях, важно для определения наиболее подходящей модели44.

В соответствии с обычной практикой при разработке любой модели прогнозирования полигенные модели с оптимальной производительностью в наборе данных тестирования / обучения следует дополнительно проверять во внешних наборах данных. Наборы внешних данных имеют решающее значение для проверки моделей и оценки обобщаемости, поэтому они также должны соответствовать желаемым ситуациям, в которых модель должна использоваться.Цель состоит в том, чтобы найти модель с подходящими параметрами прогнозной эффективности в наборах данных помимо тех, в которых она была разработана. В идеале внешняя проверка требует репликации в независимых наборах данных. Немногие существующие полигенные модели прошли валидацию до такой степени, при этом основное внимание уделяется разработке новых моделей, а не оценке существующих. Одним из примеров репликации является область САПР, где полигенные модели GPS _CAD 45 и metaGRS _CAD 10 (обе разработаны с использованием данных британского биобанка) были оценены в когорте финского населения.46 У финского населения была обнаружена более низкая прогностическая способность. Вероятно, это связано с различиями в генетической структуре этой популяции и популяции набора данных, используемого для разработки полигенной модели. Продолжаются исследования по оценке полигенных моделей в других популяциях, и разрабатываются стратегии для обеспечения такой же производительности при более широком использовании, возможно, путем повторного взвешивания и корректировки оценок47.

Переход к клиническому применению

Считается, что PGS — полезная информация, которая может улучшить оценку риска и предоставить возможность для профилактики заболеваний и принятия решений о стратегиях лечения.В ряде областей есть указания на то, что генетическая информация в форме PGS может действовать как независимые биомаркеры и способствовать стратификации.11 16 48 Однако клинические преимущества стратификации с использованием PGS и последствия для клинической практики только начинают проявляться. осмотрел. Было предложено использовать PGS как часть существующих инструментов прогнозирования рисков или в качестве автономного средства прогнозирования. Этот последний вариант может быть верным для заболеваний, при которых знания или возможности прогнозирования других факторов риска ограничены, например, при раке простаты.49 В любом случае полигенные модели необходимо исследовать индивидуально, чтобы определить пригодность и применимость для конкретного клинического вопроса. 50 Несмотря на то, что некоторые коммерческие компании разрабатывают PGS, 51 52 в настоящее время PGS не являются установленной частью клинической практики.

Для интеграции в клиническую практику требуется оценка теста на основе PGS. В этом отношении важно учитывать различие между анализом и тестом. Это уже обсуждалось ранее в отношении оценки генетических тестов.53 54 Стоит изучить эту концепцию применительно к PGS, поскольку их оценка зависит от четкого понимания предлагаемого теста. Как подчеркнули Циммерн и Крозе, 54 метод, используемый для анализа вещества в образце, считается анализом, тогда как тест — это использование анализа в определенном контексте. Что касается PGS, процесс разработки модели для получения баллов можно рассматривать как анализ, в то время как использование этой модели для конкретного заболевания, популяции и цели можно рассматривать как тест.Это различие важно при оценке того, сообщают ли исследования о характеристиках анализа, а не о характеристиках теста. Мы считаем, что в отношении полигенных моделей был достигнут прогресс в разработке тестов, но тесты на основе PGS еще предстоит разработать и оценить. Это может дать более четкое представление об их потенциальной клинической полезности и проблемах, которые могут возникнуть при клинической реализации.11 18 55 Ясно, что это все еще развивающаяся область, и в будущем могут потребоваться разные модели для разных признаков из-за лежащих в их основе генетических особенностей. архитектура, 26 различных клинических контекстов и потребностей.

Клинический контекст, в котором стратификация риска уже является установившейся практикой, наиболее вероятно, где внедрение PGS будет осуществлено в первую очередь. Модели прогнозирования риска, основанные на негенетических факторах, были разработаны для многих состояний и используются в клинической практике, например, при сердечно-сосудистых заболеваниях существует более 100 таких моделей.56 В таких контекстах, как PGS и его способность прогнозировать риск по сравнению с Эти существующие модели изучаются или улучшаются.3 44 57–61 Степень, в которой PGS улучшает прогнозирование, а также финансовые последствия включения этого, вероятно, повлияют на реализацию.

Интеграция PGS в клиническую практику для любого приложения требует надежных и проверенных механизмов для получения этих оценок. Поэтому, учитывая наличие большого количества моделей, требуется оценка их пригодности в рамках испытания. Параметры или рекомендации в отношении аспектов производительности модели и показателей, которые могут помочь в выборе модели для использования в качестве теста на основе PGS, ограничены и нуждаются в рассмотрении. В настоящее время существуют различные механизмы генерации PGS, которые возникли в ответ на проблемы, связанные с агрегированием крупномасштабных геномных данных для прогнозирования.Например, в обзоре сообщалось о 29 моделях PGS для рака груди из 22 публикаций.62 Из-за того, что существует ряд различных методологий для расчета баллов, для одного и того же состояния может существовать множество моделей, и каждая из полученных моделей может работать по-разному. Модели могут работать по-разному, потому что популяция, измеряемый результат или контекст наборов данных о развитии, используемых для создания моделей, разнообразны, например, оценка риска рака груди по сравнению с подтипом рака груди.44 63 Это разнообразие, наряду с отсутствием установленной передовой практики и стандартизированной отчетности в публикациях, затрудняет сравнение и оценку полигенных моделей для использования в клинических условиях. Ясно, что продвижение в этой области зависит от прозрачной отчетности и оценки. Были предложены рекомендации по передовому опыту по представлению полигенных моделей в литературе14, 64, а также база данных 65, 66, которая могла бы позволить проводить такие сравнения. Утверждения и руководства по разработке модели прогнозирования рисков, такие как Исследования прогнозирования генетических рисков и Прозрачная отчетность по модели многомерного прогнозирования для индивидуального прогноза или диагноза (TRIPOD), уже существуют, но не используются постоянно.TRIPOD явно охватывает разработку и проверку моделей прогнозирования как для диагностики, так и для прогноза во всех областях медицины.

Одна очевидная проблема — это возможность обобщения и снижение эффективности полигенных моделей после их применения в группе населения, отличной от той, в которой они были разработаны.22 46 67–70 Это постоянная проблема в геномике, как и в большинстве GWAS, из которой большинство PGS разрабатываются и проводились среди европейско-кавказских популяций.71 Усилия по улучшению репрезентативности продолжаются72, и предпринимаются попытки пересмотреть / скорректировать баллы в применении к различным группам населения, которые демонстрируют некоторый потенциал, но нуждаются в дальнейших исследованиях.47 Другие продемонстрировали, что модели, разработанные для более разнообразных групп населения, улучшили производительность при применении к наборам внешних данных в разных популяциях.24 73 Важно учитывать этот вопрос при переходе к клиническому применению, поскольку он может представлять этическую проблему, если PGS не подлежит обобщению.

Более глубокое понимание различных сложных черт и влияние плейотропии только начинает изучаться.74 Растет понимание роли плейотропии, поскольку было выявлено несколько вариантов, которые связаны с множеством черт и оказывают различные эффекты, обеспечивая понимание в перекрывающиеся механизмы.75 76 Это, вместе с влиянием стратификации населения, генетической родственности, установления и других источников гетерогенности, приводящих к ложным сигналам и снижению мощности в исследованиях генетических ассоциаций, все это влияет на прогностическую способность PGS в различных популяциях и для различных заболеваний.

Хотя во многих публикациях сообщается о разработке и оценке моделей, часто отсутствует ясность в отношении предполагаемой цели 50 77, что приводит к неопределенности в отношении клинических путей, в которых предполагается внедрение.Четкое описание предполагаемого использования в рамках клинической практики является центральным компонентом при оценке использования приложения с любой формой PGS и при рассмотрении практических последствий, таких как механизмы получения баллов, включение в медицинские записи, интерпретация баллов, соответствующий раздел. -отключения для инициирования вмешательства, механизмы обратной связи о результатах и ​​затратах, среди прочего. На эти параметры также повлияет полигенная модель, которая будет реализована.Это означает, что есть еще несколько важных вопросов, которые необходимо решить, чтобы определить, как и где PGS может работать в рамках существующих систем здравоохранения, особенно на уровне населения.78

Широко признано, что генотипирование с использованием массивов — это более дешевое мероприятие по сравнению с секвенированием генома, что делает включение PGS в повседневную медицинскую помощь привлекательным предложением. Однако нам не удалось найти никаких исследований, в которых сообщалось бы об использовании или связанных с этим расходах такой технологии для скрининга населения.Начинаются исследования по изучению сценариев вариантов использования и экономической эффективности моделей, но это было сделано лишь в очень немногих конкретных исследованиях.79 80 На затраты также будут влиять технология тестирования и последующие последствия тестирования, которые, вероятно, будут отличаться. в зависимости от конкретных разрабатываемых приложений и способов включения таких тестов. Это особенно верно в отношении скрининга или учреждений первичной медико-санитарной помощи, где такое тестирование в настоящее время не является установленной частью схем оказания помощи и может потребовать дополнительных ресурсов, не в последнюю очередь в результате ожидаемого объема тестирования.В дальнейшем клиническая роль PGS нуждается в дальнейшем развитии, включая определение клинических применений, а также подтверждающих данных, например, о влиянии клинических исходов, возможности использования в повседневной практике и экономической эффективности.

Заключение

В области PGS существует большое разнообразие подходов к разработке моделей, и это продолжает развиваться. Наблюдается быстрый прогресс, который обусловлен доступностью более крупных наборов данных, в первую очередь из GWAS, и сопутствующим развитием статистических методологий.По мере развития понимания и знаний изучается полезность и пригодность полигенных моделей для различных заболеваний и контекстов. Тем не менее, это все еще развивающаяся область с переменной базой данных, демонстрирующей некоторый потенциал. Правильность PGS должна быть четко продемонстрирована, а их применение должно быть оценено до клинического внедрения.

Манифест SNP 2019: объяснение 12 ключевых политик

SNP выпустила свой предвыборный манифест 2019 года со слоганом «Сильнее для Шотландии».В нем изложена политика, которую партия стремится внедрить.

Полный документ занимает 52 страницы. Но каковы же обещания, которые привлекут внимание общественности и потенциально смогут привлечь внимание избирателей в день голосования, 12 декабря?

1. Остановить Brexit

Сохранить Шотландию в ЕС, поддержав второй референдум о Brexit, оставив в бюллетенях для голосования.

Около трети миллиона избирателей Шотландии, проголосовавших за выход из ЕС на референдуме по Брекситу в 2016 году, также были сторонниками независимости Шотландии.Однако Никола Стерджен решительно выступил за то, чтобы Великобритания осталась в составе ЕС или снова присоединилась к нему, если Шотландия станет независимой.

В Вестминстере депутаты партии поддержали предложения о проведении еще одного референдума по Brexit, при условии, что в бюллетенях для голосования есть опция «Остаться». Это по-прежнему позиция в манифесте нынешних выборов. Если перед депутатами встанет выбор между отменой Brexit и «отказом от сделки» с Европейским союзом, SNP заявляет, что поддержит отзыв.

Вдобавок, Брексит рассматривается SNP как такое большое изменение в конституции Великобритании, что оно требует еще одного голосования по независимости Шотландии, или indyref2, как его окрестили.Даже если Brexit повернет вспять, SNP все равно будет использовать любые рычаги, которые у него есть после этих выборов, для обеспечения indyref2, утверждая, что «хаос» Brexit будет продолжаться в течение многих лет.

Эта политика распространяется на всю Великобританию.

2. Держите indyref2 в 2020 году

Попросите правительство Великобритании предоставить шотландскому парламенту право провести в следующем году референдум о независимости.

Точно никто не удивится, увидев поддержку референдума о независимости в манифесте SNP. Чтобы внести ясность, партия уже считает, что у нее есть несколько мандатов на новое голосование, но надеется, что крупная победа 12 декабря действительно укрепит ее позицию.

Это потому, что большой вопрос о indyref2 заключается в том, как это происходит. Никола Стерджен хочет достичь соглашения с правительством Великобритании до проведения голосования, но видит, что консерваторы полностью исключают это, а лейбористы говорят, что этого не будет в «первые годы» нового правительства.

Если г-жа Стерджен хочет провести референдум по ее расписанию на 2020 год, ей нужно что-то дать — и она хочет, чтобы результаты этих выборов стали большим сигналом для обоих потенциальных премьер-министров о том, что «будущее Шотландии находится в руках Шотландии».

Конституция сохраняется за Вестминстером.

3. Увеличьте расходы на здравоохранение

Требуйте, чтобы правительство Великобритании увеличило расходы на здравоохранение в Великобритании, чтобы они соответствовали расходам на здравоохранение в Шотландии.

Здравоохранение — это переданный вопрос, что означает, что расходы и политика являются решениями правительства Шотландии.SNP находится у власти в Шотландии более десяти лет и находится под пристальным вниманием к его внутреннему послужному списку.

Но это не мешает SNP влиять на то, что происходит в Вестминстере. Шотландия тратит на здоровье на душу населения больше, чем любая другая часть Великобритании. Частично это делается для поддержки сельских служб, но исторически Шотландия сталкивалась с рядом проблем общественного здравоохранения.

SNP утверждает, что для получения поддержки в случае отставки парламента расходы на NHS по всей Великобритании должны увеличиться на миллиарды фунтов.Увеличение расходов на душу населения в Великобритании до того же уровня, что и в Шотландии, затем дало бы дополнительный импульс гранту на блокировку от Казначейства Холируду. Это означает, что расходы на здравоохранение в Шотландии останутся пропорционально выше, чем в остальной части Великобритании.

Здравоохранение передано парламенту Шотландии.

4. Привести «реальный» конец жесткой экономии

Убедить правительство Великобритании инвестировать в общественные услуги и экономику.

SNP не смогла сформировать правительство большинства, поэтому в этом манифесте нет бюджета с указанием затрат.Это будет на выборах в Холируд в мае 2021 года. Таким образом, есть требования о дополнительных расходах, но не уточняется источник этих средств.

Большая просьба следующего канцлера — обратить вспять сокращение расходов за последнее десятилетие. В манифесте говорится, что меры по сокращению дефицита, принятые Министерством финансов, привели к сокращению расходов на государственные услуги в Шотландии на 13,9 млрд фунтов стерлингов (в период с 2010-2011 по 2019-2020 годы), чем это было бы в противном случае.

В то время как консерваторы планируют повысить уровень, с которого сотрудники начинают платить национальному страхованию, SNP хочет как заморозить этот уровень, так и передать власть над этой системой, чтобы ее можно было интегрировать с полномочиями Холируд по подоходному налогу.

Другим большим изменением налогов и расходов было бы взять 8,5 млрд фунтов стерлингов в виде налоговых поступлений, прогнозируемых (Управлением по бюджетной ответственности) за пять лет от британских морских нефтегазовых месторождений, и применить их к «чистому нулю». фонд », чтобы помочь в переходе к использованию энергии. Это изменение по сравнению с прошлыми планами расходов SNP, которые ориентировались на доходы от нефти и газа для финансирования государственных услуг.

Большинство налогов принимает Вестминстер, включая национальное страхование.

5. Лом Трайдент

Избавьтесь от британских средств ядерного сдерживания и потратите деньги на общественные услуги.

SNP уже давно призывает к удалению британских подводных лодок с ядерным вооружением из шотландских вод. Никола Стерджен недавно заявила, что это станет красной линией для SNP, если она поддержит любое лейбористское правительство.

Джереми Корбин тоже долгое время был противником ядерного оружия, но официальная политика Лейбористской партии (изложенная в ее манифесте) — как и политика консерваторов — заключается в поддержке обновления Trident.

Либерал-демократы говорят, что они сохранят «Трайдент», но сократят ядерную позицию круглосуточного патрулирования с помощью трех вместо четырех подводных лодок.Проблема в том, что Вестминстерский парламент уже дал зеленый свет на строительство четырех новых подводных лодок с ракетами Trident стоимостью 35 миллиардов фунтов стерлингов. Эта работа уже идет полным ходом.

SNP по-прежнему считает, что утилизация Trident высвободит десятки миллиардов фунтов стерлингов для укрепления обычных вооруженных сил и их расходов на больницы и школы.

Но критики позиции SNP предупреждают, что утилизация Trident нанесет удар по местной экономике на Клайде, где базируются подводные лодки.Они также утверждают, что это может поставить под угрозу положение Великобритании как признанной ядерной державы и постоянного члена Совета Безопасности ООН.

Защита — это зарезервированная сила Вестминстера.

6. Защитите NHS

Внесите законопроект для защиты медицинских услуг от приватизации и будущих торговых сделок.

Будущее NHS — и ее участие в любых торговых сделках после Brexit — уже было основным полем битвы на этих выборах.

Хотя правительство Шотландии отвечает за работу службы здравоохранения в Шотландии, были опасения, что после Brexit торговые переговоры между Великобританией и США могут привести к тому, что американские компании будут участвовать в торгах на получение контрактов и увеличивать стоимость лекарств.

Закон SNP о защите NHS будет закреплять в законе, что NHS находится под защитой как государственная и управляется своими услугами, предоставляемыми государством.

SNP заявляет, что прекратит превращение службы здравоохранения в рычаг в любой международной торговой сделке.Крайне важно, что в законодательстве говорится, что любая торговая сделка потребует согласия всех делегированных парламентов и собраний, чтобы гарантировать, что она не повлияет на систему здравоохранения.

Однако консерваторы категорически отрицают, что NHS когда-либо будет использоваться в качестве инструмента торга. Ожидайте услышать об этом больше во время кампании.

Торговля — это зарезервированная власть, однако правительство обязалось задействовать переданные полномочия в переговорах.

7. Преодоление наркологического кризиса в Шотландии

Передать полномочия по классификации наркотиков Холируду.

В Шотландии кризис смерти от наркотиков. В Шотландии растет число смертей от наркотиков — в 2018 году это рекордное число — 1187. Уровень смертности в Шотландии самый низкий в ЕС и в три раза выше, чем в Великобритании в целом.

SNP выразила разочарование тем, что некоторые радикальные решения не могут быть исследованы. В настоящее время политика в отношении наркотиков закреплена за Вестминстером в соответствии с Законом о злоупотреблении наркотиками 1971 года. Манифест SNP требует от власти разрешить в Глазго комнату для употребления, где пользователи могут вводить или курить свои собственные запрещенные наркотики.Но это было приостановлено, потому что Министерство внутренних дел отказало в разрешении старшему должностному лицу Шотландии, лорду-адвокату, предоставить ему правовую защиту.

SNP утверждает, что это предложение соединит труднодоступных потребителей с услугами по лечению наркозависимости и поможет сократить число смертей среди пожилых наркоманов. Это громкое обещание, но они признают, что это лишь одна часть проблемы, которая потребует долгосрочных действий.

Политика в отношении лекарств закреплена за Вестминстером, в то время как общественное здравоохранение передано в компетенцию.

8. Преодолеть чрезвычайную климатическую ситуацию

Требовать от правительства Великобритании достижения целей Холируд в области изменения климата.

В то время как некоторые стороны придумывают новые сроки для достижения нулевых выбросов парниковых газов, SNP этого не сделал. Но тогда чернила на шотландском законодательстве, устанавливающем 2045 год в качестве нового целевого года, еще не закончились.

Вместо этого он поручает своим депутатам подтолкнуть новое правительство Великобритании к оказанию помощи Шотландии в достижении этой цели за счет ускорения развертывания улавливания, использования и хранения углерода — ключевой технологии для борьбы с климатическим кризисом — и согласования даты 2032 года для всех новых автомобилей Шотландии. быть наэлектризованным.

Он также хочет реформировать налогообложение, чтобы поддержать «более экологичный выбор», например, сделать наши дома более энергоэффективными.

Но SNP настаивает на том, чтобы Брекситу нельзя было позволить сходить с рельсов поезд, везущий нас к нулю. И, что неудивительно, предполагает, что ключом к дальнейшему решению проблемы изменения климата является … независимость.

Некоторая политика в области энергетики зарезервирована, однако Шотландия имеет ряд полномочий по сокращению выбросов в атмосферу.

9.Передать контроль над миграцией

Передать власть над иммиграцией парламенту Шотландии, чтобы у Шотландии была миграционная система, работающая на ее экономику и общество.

Шотландия сталкивается с более острыми проблемами из-за демографических изменений, чем остальная часть Великобритании. Поскольку прогнозируется сокращение рабочей силы и рост численности пожилого населения, приток иммигрантов из-за рубежа замедляется, чем из Англии. Существует политический консенсус в отношении необходимости решения этой проблемы с более доброжелательным отношением к иммигрантам.Опросы общественного мнения, однако, не показывают такой большой разницы между Шотландией и остальной частью Великобритании.

С прекращением свободного передвижения граждан ЕС Brexit ставит особые задачи перед несколькими секторами экономики, включая NHS, социальную помощь, строительство и сельское хозяйство. Проблемы с непропорциональным присутствием в Шотландии включают пищевую промышленность, туризм и университеты.

SNP хочет, чтобы Холируд имел полномочия по выдаче разрешений на работу иностранцам, исходя из особых потребностей шотландской экономики.Он хочет сократить расходы для работодателей на набор из-за границы и упростить процесс получения визы и гражданства. Партия также заявляет, что к просителям убежища следует относиться более приветливо.

Если Шотландия станет независимой и затем снова присоединится к Европейскому Союзу, считается, что членство потребует свободного передвижения граждан ЕС, что может привести к проблемам на границе между Шотландией и Англией.

Иммиграция зарезервирована в Вестминстер.

10. Увеличить отпуск по уходу за ребенком

Увеличить предоставление оплачиваемого отпуска родителям и побудить пап брать больше отпуска.

Все вечеринки делают какие-то предложения новым родителям. SNP идет дальше, чем большинство других.

Nicola Sturgeon заявляет, что ее предложение изменит правила игры — новый 12-недельный период «папины отпуск».

Родители в настоящее время имеют право преобразовать до 50 недель своего 52-недельного отпуска по беременности и родам в совместный отпуск по уходу за ребенком, но отцы «упорно не пользуются».SNP предлагает продлить это время до 64 недель с 12 неделями для отцов, чтобы побудить их взять отпуск со своими новорожденными.

Кроме того, он предлагает увеличить установленную законом заработную плату и ввести более строгие меры защиты от увольнения для новых родителей.

Каким образом SNP может ввести это, остается под вопросом. Отпуск по уходу за ребенком регулируется трудовым законодательством, и решение об этом принимает Вестминстер, а не Холируд, поэтому SNP необходимо будет заручиться поддержкой других сторон или внести законопроект частных членов, чтобы представить это предложение.

Отпуск по уходу за ребенком зарезервирован в Вестминстере.

11. Дальнейшая передача полномочий в сфере труда и социального обеспечения

Предоставить парламенту Шотландии контроль над трудовым законодательством и другие льготы.

SNP хочет, чтобы полномочия по трудовым правам были переданы Холируду. С ними или без них он хочет, чтобы установленный законом прожиточный минимум (который составляет 8,21 фунта стерлингов для лиц в возрасте от 25 лет и старше) повысился до «реальной прожиточного минимума», рассчитываемого на основе потребностей рабочих, путем увеличения его на 1 фунт стерлингов.09 в час по данным этого года.

Также существует призыв к лучшей защите для тех, кто имеет незащищенные трудовые контракты.

Что касается социального обеспечения, шотландское правительство собирает недавно переданные полномочия в Холируд, увеличивая бюджет, переведя в следующем году около 3 миллиардов фунтов стерлингов. Это используется для смягчения системы, применяемой Уайтхоллом, хотя сложность передачи полномочий оказывается проблематичной, и некоторые изменения были отложены с 2021 по 2024 год.

В отношении тех полномочий, которые все еще удерживаются в Вестминстере, SNP хочет приостановить к развертыванию универсального кредита.Он настаивает на отмене некоторых спорных мер в отношении прав на пособия, введенных в последние годы, включая замораживание пособий по трудоспособному возрасту.

Большинство льгот, включая пенсии и универсальный кредит, а также права работников принадлежат Вестминстеру.

12. Расширение транспортных полномочий

Предоставьте Холируду власть над железнодорожным транспортом для создания более качественного и экологичного общественного транспорта.

Может ли передача власти из Вестминстера в Холируд помочь сделать общественный транспорт более чистым и экологичным? В SNP так думают.

В нем говорится, что пассажиры поездов получат более выгодную сделку, если шотландский парламент будет контролировать и рельсы, и поезда, то есть оператором поездов, Scotrail и Network Rail, которые обслуживают линии, сигнализацию и многие станции.

В настоящий момент Network Rail полностью контролируется Вестминстером. SNP хочет, чтобы это изменилось.

Почему? Горький опыт показывает, что пассажиры устают от задержек, связанных с ремонтом и модернизацией, и часто винят Scotrail, независимо от того, виновата ли она.

Более тесное сотрудничество между путевыми инженерами и машинистами поездов, по мнению SNP, упростит планирование и уменьшит неудобства для пассажиров.

SNP отклонила планы лейбористов по национализации железных дорог. В нем говорится, что одна компания, охватывающая всю Великобританию, лишит Шотландию электроэнергии.

Но он оставил открытой возможность оператора государственного сектора, использующего услуги Scotrail в будущем.

Он уже доказывал это раньше, но политическая торговля после этих выборов может дать ему необходимый прорыв.

Большая часть железнодорожной политики зарезервирована для Вестминстера.

Что предлагают другие стороны?

Вот краткое руководство по позиции сторон по ключевым вопросам, таким как Brexit, образование и NHS.

28 ноября этот документ был обновлен, чтобы исправить цифру минимальной заработной платы для людей в возрасте 25 лет и старше.

Обширное влияние низкочастотных вариантов на фенотипический ландшафт в масштабе популяции

В вашей статье исследуется корреляция между частотами аллелей и их влиянием на количественные характеристики с использованием картирования QTL и анализа большого количества геномов.Вы обнаруживаете, что редкие варианты объясняют неожиданно большую долю фенотипической дисперсии. Ваше исследование — одно из первых, в котором эта связь рассматривается систематически. В целом рецензенты сочли работу интересной и потенциально важным вкладом. Одна из серьезных проблем, возникших в результате обзоров и обсуждений между рецензентами, заключается в том, что важность работы не будет очевидна для неспециалистов. Один рецензент также упоминает, что аналогичные выводы могли быть получены на основе метаанализа существующей литературы.

Мы провели такой анализ в рамках проекта «1002 Yeast Genomes Project», и этот анализ был упомянут в первой версии рукописи. Совсем недавно мы были вовлечены в более крупный анализ, но этот не был процитирован (Peltier et al., 2019), потому что в то время не был опубликован. Теперь правильная цитата была включена, и мы прокомментировали этот конкретный момент в Обсуждении.

Даже если такой анализ действительно проницателен, мы действительно думаем, что есть некоторые смещения в подмножестве обнаруженных QTN в дрожжах с использованием картирования сцепления по разным причинам: во-первых, с точки зрения изученного генетического фона, поскольку большинство исследований картирования сцепления проводились в основном на тот же набор изолятов.Во-вторых, экспериментально подтвержденные QTN часто имеют приоритет в зависимости от величины их эффекта.

Наше исследование допускает более глобальный и количественный подход, поскольку варианты взяты из репрезентативной, генетически разнообразной и более крупной популяции. Подмножество генетических вариантов также намного больше. В целом, этот набор данных дает точное, а также количественное глобальное представление о роли низкочастотных вариантов в фенотипическом разнообразии в популяции.

Поскольку eLife является журналом широкого профиля, крайне важно лучше сформулировать, почему исследование важно и как его результаты повлияют на область генетики и, возможно, на эволюцию в целом.Было бы полезно получить более теоретические сведения о том, почему варианты с большим влиянием на фенотипы должны быть редкими или наоборот. Рукопись в настоящее время очень короткая, поэтому у вас есть достаточно места, чтобы рассказать об этих моментах во Введении и в Обсуждении.

Как было предложено, мы изменили Введение, добавив дополнительные сведения об отсутствующей проблеме наследственности, а также о роли низкочастотных и редких вариантов в заболеваниях человека. Мы также расширили обсуждение, чтобы ответить на несколько вопросов, поднятых в процессе обзора (см. Ниже).

Один рецензент также предложил вам расширить анализ и текст о значении тестируемых условий для биологии дрожжей, что, как я полагаю, также укрепит статью с точки зрения воздействия.

Целью нашего исследования было изучение множества сложных черт. Следовательно, мы выбрали большое количество условий, для которых фенотипическая дисперсия была широкой в ​​нашей популяции. Эти условия уже были протестированы в рамках проекта 1002 Yeast Genomes Project (Peter et al., 2018). Большинство из них имеют нормальное распределение, что означает, что они соответствуют сложным признакам. Хорошее вскрытие и анализ значения тестируемых условий для биологии дрожжей требует дополнительного шага, а именно определения паттернов наследования в потомстве. Это на самом деле то, что задумано как логическое продолжение данного исследования.

Существенных изменений:

1) Для полигенного признака различие между доминированием и аддитивностью не имеет значения.Например, у вас может быть 100 локусов, каждый из которых является полностью доминирующим, но если они являются аддитивными между локусами, гибридный тест будет казаться аддитивным. Последние результаты GWAS предполагают, что многие варианты обладают доминирующим эффектом (по крайней мере, некоторые доминирующие компоненты). Я могу видеть, что авторы пытаются здесь сделать, то есть оценить вклад аддитивности по сравнению с другими неаддитивными эффектами, но я думаю, что пока существует много локусов и существует некоторая степень аддитивности между локусами, все будет появляться добавка.Я думаю, что различие между аддитивными и неаддитивными эффектами уместно только при обсуждении одного локуса. Если бы у вас была панель почти изогенных линий, эксперимент с диаллелем мог бы ответить на вопрос об аддитивности или неаддитивности. Результаты этого анализа по-прежнему полезны, и я бы посоветовал авторам просто сообщить о результатах, не прибегая к термину аддитивность против доминирования. В качестве альтернативы, четко сформулируйте предостережения, чтобы читатели не прочитали толкование неправильно.

Поскольку мы смотрим только на окончательный фенотип гибрида, мы согласны с тем, что различие между аддитивностью и аддитивностью.Доминирование — это только результат всех комбинированных эффектов генов, и невозможно провести различие между эффектами отдельных локусов. Однако можно утверждать, что если доминирование действительно обнаруживается как основной способ наследования, это может указывать на присутствие локуса с высоким фенотипическим воздействием, действующего доминантно. Также возможно, что если два гибрида демонстрируют полное доминирование по отношению к родителю, это не обязательно означает, что в обоих случаях задействован один и тот же локус. Как было предложено, мы четко сформулировали предостережения и, следовательно, добавили параграф в Обсуждение, чтобы прояснить этот момент.

2) У меня несколько иное толкование сравнения редких и обычных. Есть несколько красиво изложенных фактов.

1) хотя редких вариантов в диаллеле меньше, чем обычных, редкие варианты с большей вероятностью связаны с признаками. Это главный вывод.

Благодарим рецензента за этот комментарий. Это действительно правда, что низкочастотные варианты непропорционально связаны с признаком (т.е.они слишком представлены), и теперь мы более подробно остановились на этом моменте в разделе «Аннотация» и «Результаты».

2) Для отдельных вариантов общие и низкочастотные варианты объясняют примерно одинаковое количество вариаций. Это означает, что размер эффекта должен быть больше для редких вариантов, чем для обычных вариантов. Я не думаю, что статистическая значимость на Рисунке 4D заслуживает особого внимания, разница была минимальной (20,2% против 19,6% с большой дисперсией). Мощность пропорциональна объясненной дисперсии, поэтому ожидается, что эти две группы производят более или менее одинаковую дисперсию для каждого варианта при использовании одного и того же порога.Однако в диаллеле распространенных вариантов гораздо больше, чем редких. Это означает, что в диаллеле больше вариаций объясняется общими вариантами в целом. Я вижу, что если редкие варианты с большей вероятностью связаны с признаками, то в беспородной популяции они также могут быть непропорционально связаны с признаками, но их труднее обнаружить. Я был бы признателен за обсуждение вклада в разбивке по вариантам и в целом.

Благодарим рецензента за эти комментарии.Это верно только в том случае, если мы посмотрим на это в одной и той же популяции. Однако здесь, в нашей диаллельной панели, низкочастотные варианты в исходной популяции уже не являются редкостью из-за сдвига частоты аллелей. Например, вариант, имеющий MAF 3% в 1011, может подняться до 25% в диаллеле. Таким образом, фракция, указанная в диаллеле, не будет связана с MAF в исходной популяции.

Чтобы ответить на этот вопрос, мы вычислили размер эффекта значительно связанных вариантов.Размер эффекта — это показатель, не зависящий от частоты аллелей, что делает его более подверженным экстраполяции в другой популяции. Мы добавили абзац по этому поводу в раздел «Результаты», а также рисунок (рис. 3E) и в раздел «Обсуждение».

Что касается доли, объясняемой общими и низкочастотными связанными SNP, мы согласны с тем, что разница минимальна. Как было предложено, мы больше не выделяли этот момент в новой версии.

3) Главный вывод рукописи заключается в том, что редкие варианты вносят значительный вклад в генетическую изменчивость.На мой взгляд, это заключение необъективно, поскольку эти редкие причинные варианты анализируются на генетическом фоне, в котором они больше не являются редкостью; на самом деле эти варианты двуаллельны. Несколько исследований показали, что редкий вариант MKT1 (89A) вносит значительный вклад в фенотипические вариации всякий раз, когда он присутствует в сегрегированных популяциях. Однако аллель MKT1 (89A) вряд ли идентифицируется, если один из родителей не является штаммом S288c, который несет этот аллель. Таким образом, утверждение о том, что если редкий вариант оказывает значительный эффект в подгруппе населения, размер его эффекта будет аналогичным в большой гетерогенной популяции, является ложным.

Эта часть связана с тем, что мы упоминали ранее. Действительно, величина эффекта этого варианта будет примерно такой же в другой популяции, однако верно, что доля дисперсии, объясняемая таким вариантом, может быть другой. Следовательно, мы вычислили размер эффекта значительно связанных вариантов и показали, что размер эффекта низкочастотных вариантов не сильно отличается от обычных вариантов.

Кроме того, авторы заключают, что их более крупная популяция штаммов из 55, репрезентативное распределение коллекции из 1000 штаммов, большинство вариантов обладают аддитивными эффектами.Авторы утверждают, что это повторная проверка других предыдущих исследований (Bloom et al., 2013, 2015), в которых они определили, что большинство причинных вариантов между BYxRM имели аддитивные эффекты. Однако последующие статьи (Frosberg et al., 2017, PMID 28250458; Yadav et al., 2016) показали, что картирование дисперсии в сегрегантах BYxRM помогло учесть генетические взаимодействия, и показали, как неаддитивные взаимодействия также вносят значительный вклад в фенотипическую изменчивость. Один из результатов в рукописи, согласно которому неаддитивные эффекты вносят 1/3 в фенотипическую дисперсию, указывает на то, что аддитивные эффекты не объясняют все эффекты доминированием, а неаддитивное взаимодействие является существенным фактором.Кроме того, авторы не могут объяснить, почему доминирование так часто наблюдается в их диаллельной панели. Возможная причина может заключаться в том, что один вариант выбран по признаку лучше, чем другой, и в сочетании с более слабым или нейтральным аллелем он показывает доминирование.

Как и было предложено, мы добавили ссылки в текст. Одна из гипотез, которая может быть предложена для объяснения важности доминирования в нашем наборе данных, заключается в наличии генетических вариантов с сильным фенотипическим эффектом, доминирующих в некоторых штаммах и отвечающих за большую часть фенотипической дисперсии во всех кроссах, гетерозиготных в этом конкретном локусе.Теперь мы добавили этот пункт в раздел «Обсуждение».

4) Я считаю, что простое выполнение еще нескольких штаммов не делает эту рукопись значительным шагом вперед по сравнению с предыдущими исследованиями. Можно утверждать, что, принимая во внимание все выявленные к настоящему времени причинные варианты (Fay, 2013), можно определить, какая частота редких вариантов была идентифицирована, например типичным примером является аллель MKT1 (89A) как причинный, даже если размер их эффекта не будет идентифицирован с использованием этой стратегии. Пельтье и др., 2019, показывают, что на сегодняшний день идентифицировано 284 редких варианта QTN, и эти функциональные варианты являются частными для субпопуляции, возможно, из-за их адаптивной роли к конкретной среде. Более того, этот вывод можно сделать без этих обширных экспериментальных скрещиваний.

Как уже говорилось выше, мы твердо уверены, что наше исследование соответствует более глобальному и систематическому подходу, чем объединение различных результатов из различных исследований картирования связей.Мы тщательно просмотрели и сравнили долю объясненной дисперсии и размер эффекта от вариантов большого набора данных связанных генетических вариантов, которые не были выбраны на основе их размера эффекта.

CRISPR-SNP-чип обеспечивает электронное обнаружение одноточечных мутаций без амплификации

Keck Graduate Institute (KGI), доцент Калифорнийского университета в Беркли, приглашенный ученый д-р.Киана Аран впервые представила технологию CRISPR-Chip в 2019 году. Теперь, всего два года спустя, она расширила ее применение, разработав CRISPR-SNP-Chip, который позволяет обнаруживать одноточечные мутации без амплификации при серповидноклеточной болезни и боковом амиотрофическом склерозе ( ALS).

«Область диагностики на основе CRISPR быстро развивается благодаря программируемости и простоте использования CRISPR, — говорит Аран.«Однако большинство диагностических платформ на основе CRISPR по-прежнему полагаются на усиление цели или оптическое обнаружение. Возможность перепрограммирования CRISPR в сочетании с не имеющими оптики высокомасштабируемыми графеновыми транзисторами позволит нам полностью раскрыть диагностические возможности CRISPR.

«Способность обнаруживать однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) лежит в основе генетики здоровья человека, но обнаружение SNP также очень важно в фармакологии и сельском хозяйстве, и является движущей силой эволюционных изменений, таких как мутации, придающие устойчивость к антибиотикам.Устранение необходимости в амплификации и оптике сделает генотипирование SNP легкодоступным ».

Аран руководил исследовательской группой, ответственной за работу, описанную в статье «Транзисторы на основе CRISPR для электронного обнаружения одноточечных мутаций без усиления», которая будет опубликована в журнале Nature Biomedical Engineering 5 апреля 2021 года. совместная работа Cardea Bio, KGI, UC Berkeley, UC Irvine, Вильнюсского университета и CasZyme.

Технология SNP-Chip является расширением ранее описанной CRISPR-Chip TM, технологии, способной обнаруживать большие вставки и удаления. Он занял место на обложке Nature Biomedical Engineering в июне 2019 года.

Используя графеновые транзисторы, авторы теперь использовали несколько версий ферментов CAS и конструкций гРНК и контролировали различные электрические сигналы, полученные от графеновых транзисторов, для создания новой версии CRISPR-Chip TM, которая в конечном итоге позволила обнаруживать SNP без амплификации. Недавно разработанный набор CRISPR-Chip, названный SNP-Chip, является еще одной важной вехой в изменении методов обнаружения на основе нуклеиновых кислот.

«Объединение разнообразия биологии CRISPR-Cas с электроникой с помощью транзисторов Карда открывает совершенно новый диапазон возможностей для диагностических приложений», — сказал д-р.Вирджинюс Сикснис, основатель и председатель правления CasZyme, профессор Вильнюсского университета, Литва, и соавтор статьи. «Использование ортолога Cas9 для обнаружения SNP — это лишь верхушка айсберга».

В этой статье была подтверждена пригодность SNP-Chip для тестирования мутации SNP в образцах, полученных от пациентов с серповидноклеточной болезнью и БАС.В обеих этих клинических моделях платформа была способна отличать здоровый ген от мутировавшего в пределах всего генома человека без амплификации и путем простой замены гРНК на целевые последовательности ДНК, что указывает на легкость реконфигурации платформы для различных ДНК-мишеней.

SNP-Chip может значительно повлиять на медицинскую диагностику и фундаментальные исследования, поскольку он может значительно сократить время и стоимость геотипирования SNP, контролировать эффективность конструкций гРНК и облегчить процесс контроля качества, связанный с редактированием генов на основе CRISPR.

«Цифровой, прямой, быстрый и точный SNP-анализ SNP-Chip произведет революцию в скрининге генетических мутаций», — сказала Ирина Конбой, доктор философии, профессор биоинженерии Калифорнийского университета в Беркли и соавтор статьи. «Эта новая технология будет способствовать открытию процессов, лежащих в основе болезней и старения, и обеспечит более быстрый и эффективный клинический перевод».

Обнаружение целевого гена со специфичностью несоответствия единичных нуклеотидов без амплификации может упростить генетические исследования и диагностику.Кроме того, это обеспечило бы большую гибкость для приложений биодатчика, ранее ограниченных лабораторными условиями.

Предоставлено Институт Кека

Ссылка : CRISPR-SNP-чип обеспечивает электронное обнаружение одиночных мутаций без амплификации (5 апреля 2021 г.) получено 28 мая 2021 г. с https: // физ.org / news / 2021-04-crispr-snp-chip-includes-ampification-free-electronic-mutations.html

Этот документ защищен авторским правом. За исключением честных сделок с целью частного изучения или исследования, никакие часть может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в информационных целях.

вариантов энхансеров, ассоциированных с болезнью Альцгеймера, влияют на экспрессию генов за счет образования петель хроматина | BMC Medical Genomics

Молекулярное моделирование и исследование динамики nsSNP в гене STXBP1 при ранней детской эпилептической энцефалопатии

Ранняя детская эпилептическая энцефалопатия (известная как синдром Охтахара) — одна из самых тяжелых и самых ранних форм эпилепсии на ранней стадии.Поражает новорожденных и детей от двух до шести лет. Среди генов, которые были связаны с ранней детской эпилептической энцефалопатией, ген STXBP1, который кодирует синтаксин-связывающий белок 1a, который участвует в образовании комплекса SNARE, способствует экзоцитозу синаптических везикул. Целью данного исследования было выявление наиболее патогенных полиморфизмов гена STXBP1 и определение их влияния на структуру и стабильность белка Stxbp1 . Несинонимичные однонуклеотидные полиморфизмы высокого риска (nsSNP) в гене STXBP1 были предсказаны с использованием 13 инструментов биоинформатики.Анализ сохранения был проведен веб-сервером CONSURF. Анализ влияния патогенных SNP на структуру белка Stxbp1 был проведен с помощью программы YASARA, а моделирование молекулярной динамики — с помощью программы GROMACS. Из 245 nsSNP мы идентифицировали 11 (S42P, h203D R190W, R235G, D238E, L256P, P335S, C354Y, L365V, R406C и G544D) как вредные, используя инструменты прогнозирования in silico. Результаты анализа консервации показали, что все эти nsSNP расположены в консервативных регионах.Сравнение водородных и гидрофобных взаимодействий в структуре Stxbp1 дикого типа и его мутантных формах показало, что все эти nsSNP влияют на структуру белка на разных уровнях. Моделирование молекулярной динамики показало, что общее количество nsSNP влияет на стабильность белка, остаточную флуктуацию и уплотнение на разных уровнях. Это исследование предоставляет полезную информацию о nsSNP высокого риска, которые могут влиять на структуру и функцию белка Stxbp1 .Таким образом, эти варианты следует учитывать при генетическом скрининге пациентов, страдающих ранней детской эпилептической энцефалопатией.

1. Введение

Эпилепсия — это церебральное заболевание, определяемое повторяющимися рецидивирующими или спонтанными эпилептическими припадками, вызванными дисбалансом между возбуждающим и тормозящим механизмом нервной системы [1]. По данным Всемирной организации здравоохранения, во всем мире этим заболеванием страдают более 50 миллионов человек, из них 0.6% мировой заболеваемости.

Существуют разные типы эпилепсии в зависимости от клинического описания, результатов электроэнцефалограммы и возраста начала. Таким образом, можно диагностировать различные эпилептические формы, в том числе раннюю детскую эпилептическую энцефалопатию (EIEE) [2].

Ранняя детская эпилептическая энцефалопатия, также известная как синдром Охтахара, является неонатальным возрастным неврологическим расстройством, которое было впервые описано Охтахарой ​​в 1976 году как разрушительное заболевание, поражающее новорожденных / младенцев, отсюда и его название [3].Эта редкая форма эпилепсии характеризуется преимущественно ранним возрастом начала, тоническими припадками и младенческими спазмами в течение первых 3 месяцев жизни, что в большинстве случаев приводит к нарушению регуляции функций мозга и явным отклонениям на электроэнцефалограмме [4]. Это клиническое проявление включает два синдрома: первый, названный синдромом Веста (также известный как детский спазм или генерализованная рефлексивная эпилепсия), известен как редкая форма эпилепсии, которая поражает детей в возрасте 3–12 месяцев и характеризуется возникновением спазмов, сопровождается прогрессирующим снижением нейрокогнитивного функционирования и развития.Этот синдром обычно возникает из-за церебральной аномалии (пороки развития головного мозга, поражения головного мозга и т. Д.) Или генетических аномалий (трисомия 21, мутация гена ARX или STK9) [5, 6]; Второй, называемый синдромом Леннокса-гастанта, представляет собой тяжелую форму эпилептической энцефалопатии, которая поражает детей от 2 до 6 лет, это состояние характеризуется задержкой психомоторного развития, сопровождающейся различными типами частых кризов (тонический, осевой, дневной и ночной и т. .) [7].

Несколько причин могут препятствовать развитию ранней детской эпилептической энцефалопатии, включая структурные аномалии головного мозга, а также другие генетические факторы, включающие варианты генов KCNQ2, ARX, CDKL5 и STXBP1 [8, 9].

STXBP1 (также известный как Munc18) — это ген, расположенный на длинном плече хромосомы 9 в положении 34.11 [10] и состоящий из 20 экзонов [11], который кодирует белок, связывающий Syntaxin1a ( Stxbp1 ), a белок семейства SEC1. Stxbp1 состоит из 603 аминокислот, распределенных по 3 доменам [12]. Первый домен содержит пептидную последовательность от 4-го до 134-го остатка, которая состоит из пятицепочечного параллельного β -листа, фланкированного пятью α -спиралями [12].Второй домен, который содержит остатки в положениях 135–245 и 480–592, принимает шестицепочечный β -лист с пятью параллельными и одной антипараллельной структурой. Третий домен, который состоит из остатков с 246 по 479, подразделяется на 2 субдомена: 3a и 3b [12].

Stxbp1 обильно экспрессируется в головном мозге и предположительно участвует в экзоцитозе синаптических пузырьков [13]. Действительно, высвобождение нейротрансмиттеров в синаптическом пространстве требует регулируемого слияния синаптического пузырька с плазматической мембраной; этот механизм называется стыковкой и праймингом пузырьков [14].Среди наиболее важных белков, участвующих в этом процессе, является синаптический комплекс SNARE (рецептор белка прикрепления растворимого N-этилмалеимид-чувствительного фактора). Этот комплекс состоит из белка Synaptobrevin синаптического пузырька и белков пресинаптических мембран SNAP25 и Syntaxines1a. Эти 3 белка образуют спиральный пучок, создавая связь между синаптическим пузырьком и пресинаптической мембраной [15]. Stxbp1 является критическим для образования комплекса SNARE после установления связи с Syntaxines1a, способствуя изменению его конформации [16].

Мутации, затрагивающие ген STXBP1, приводят к нефункциональному белку, неспособному связывать syntaxin1a, оставляя его неактивным и неспособным, в свою очередь, связывать синаптобревин и белки, связанные с синаптосомным белком 25 ( SNAP25 ). Отсутствие комплекса SNARE больше не позволит синаптическому пузырьку связываться с пресинаптической мембраной, таким образом, блокируя секрецию ингибирующих нейротрансмиттеров и вызывая гипервозбуждение нейронов, что, как следствие, приводит к запуску приступа судорог [17].

Чтобы подчеркнуть важность гена STXBP1 в экзоцитозе, Веймер и его сотрудники провели ультраструктурный анализ пресинаптических окончаний в мутантном белке. Они продемонстрировали, что синаптические везикулы более доминируют и меньше связаны с плазматической мембраной [18]. Кроме того, для определения роли STXBP1 в ранней детской эпилептической энцефалопатии Saitsu et al. идентифицировали четыре гетерозиготные миссенс-мутации: V48D (экзон 5), C180Y (экзон 7), M443R (экзон 15) и G544D (экзон 18), вызывающие заболевание, у одной женщины и трех мужчин [9].Недавно миссенс-мутации были идентифицированы в нескольких исследованиях, включая R292H, M262T и C354Y у трех пациентов с энцефалопатией, связанной с бруксизмом в сознании [19]. Кроме того, мутация M252T была идентифицирована у человека с клоническими припадками и эпилептическими спазмами [20], в то время как мутация R551C описана в систематическом обзоре Stamberger [21].

Биоинформатика становится все более важной частью нескольких областей биологии, по существу включающих молекулярную биологию, информатику, статистику и генетику, которые играют решающую роль в анализе экспрессии и регуляции генов и белков [22].Вычислительные инструменты помогают понять значение геномной изменчивости, в частности, nsSNP, предсказывая их влияние на изменение аминокислотных остатков в белках. Другими словами, инструменты прогнозирования nsSNP выполняются для прогнозирования потенциального структурного и функционального воздействия, вызванного этими вариантами [23]. Для более точной оценки структурного воздействия, вызванного аминокислотными изменениями, может быть выполнено моделирование молекулярной динамики, позволяющее наблюдать изменения многих параметров, таких как стабильность и гибкость белка [24].

Целью этого исследования является выявление наиболее вредных nsSNP и оценка их патогенного воздействия на структуру белка с использованием молекулярного моделирования и моделирования молекулярной динамики.

2. Данные и методы

2.1. Источник данных

Поиск литературы по гену STXBP1 проводился с использованием баз данных PubMed, Science Direct и Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM), выбирая только публикации, которые доказывают функциональную связь мутаций гена STXBP1 с ранней детской эпилептической энцефалопатией.Наша стратегия исследования была основана на ключевых словах (Человек и STXBP1) и (Ранняя детская эпилептическая энцефалопатия и эпилептические заболевания).

Аминокислотная последовательность Stxbp1 была получена из базы данных Uniprot (https://www.uniprot.org) [P61764].

Трехмерная структура нативного белка Stxbp1 сервера. Модель, принятая для формирования трехмерного стандарта, была выбрана на основе идентификации последовательности и функции QMEAN [25–29].Трехмерные структуры мутантных форм были сгенерированы на одном сервере с целью минимизации всех структур программой GROMACS 5.1.4 [30].

SNP для STXBP1 были предоставлены Национальным центром биотехнологической информации (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/?term=STXBP1) и базой данных Ensembl https://www.ensembl.org / Homo_sapiens / Gene / Variation_Gene / Table? Db = core; g = ENSG00000136854; r = 9: 127579370-127696027).

2.2. Анализ и идентификация наиболее разрушительных SNP

Для определения влияния SNP на структуру Stxbp1 были применены тринадцать вычислительных инструментов (Таблица 1).Эти алгоритмические анализы включают: SIFT [31], POLYPHEN [32], Provean [33], Mcap [34], SNAP [35], Phd-SNP [36], MAPP [37], Condel [38], LRT [39]). ], Mutation Assaror [40], Mutation Taster [41] , PANTHER [42] и PredictSNP [43]. Были изучены только вредоносные SNP, предсказанные восемью алгоритмами.

2.3. Анализ сохранения

Вариабельные и консервативные области STXBP1 были охарактеризованы с использованием веб-сервера Consurf (https://consurf.tau.ac.il/). На основе гомологии этот алгоритм оценивает степень сохранения аминокислотных сайтов [44].

2.4. Влияние вредных SNP на водород и гидрофобные взаимодействия Stxbp1

Анализ разницы в водородных и гидрофобных связях между аминокислотами белка дикого типа и его мутантных форм проводили с помощью программы YASARA [45].

2,5. Моделирование молекулярной динамики

Моделирование структуры WT- Stxbp1 и ее вариантов методом молекулярной динамики было выполнено с использованием программного пакета GROMACS 5.1.4 с силовым полем CHARMM 27 [46].

Атомы белка были помещены в кубический ящик, и другие периодические граничные условия были оптимизированы для выполнения моделирования. Для сольватации и нейтрализации системы добавляли ионы натрия. Минимизация энергии была выполнена с использованием метода крутого спуска из 5000 шагов для получения стабильной конформации.

После минимизации были выполнены канонические ансамбли (NVT) и изобарные изотермические ансамбли (NPT), соответственно, с постоянной температурой 300 K в течение 100 пс для NVT с последующей постоянной температурой 300 K и постоянным давлением 1 атм. 100 пс для NPT.

Моделирование молекулярной динамики проводилось при 300 k в течение 5000 пс. Среднеквадратичное отклонение (RMSD), среднеквадратичное отклонение (RMSF) и радиус инерции (Rg) были рассчитаны с помощью g-rmsd, g-rmsf и g-Rg, соответственно [47] . Полученные графики для этих параметров были разработаны с помощью программы QtGrace.22.

3. Результаты

3.1. Распределение SNP

Набор SNP STXBP1, полученных из базы данных dbSNP, достиг 18 534 SNP. Распределение SNP показано на рисунке 1.Большинство SNP локализованы в интронной части, тогда как недостающие варианты, присутствующие в кодирующей части, составляют 1,32%.