Methods for improving clinical diagnostic by detection, prediction, interpretation and prioritization of aberrant transcriptome variations

通过异常转录组变异的检测、预测、解释和优先排序来改进临床诊断的方法

基本信息

批准号：
10674723
负责人：
Yoseph Barash
金额：
$ 33.99万
依托单位：
UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA
依托单位国家：
美国
项目类别：
财政年份：
2020
资助国家：
美国
起止时间：
2020-08-03 至 2025-07-31
项目状态：
未结题

项目摘要

The goal of this research program project is to develop methods to improve clinical diagnosis of children with rare Mendelian disorders. Even with the most advanced standard-of-care genetic test of exome sequencing (ES) diagnostic rate is still below 50%. One reason for this rate is that mutations in non-protein coding regions or those that are synonymous (code for the same protein) are generally discarded even though these could be deleterious due to their effect on the processing of RNA transcribed from the underlying gene. We propose 2 complementary methods to help improve clinical diagnosis: The first is “RNA-first”, where our algorithms suggest which clinically accessible tissue (CAT) to use for RNA sequencing, then compare the results to a larger pool of donors to detect which RNA processing variations may be deleterious. The second is a “DNA-first” approach where we develop “RNA splicing code” models that predict the effect of genetic variations on RNA processing in a given tissue of interest. The two approaches, “RNA-first” and “DNA-first”, will be combined into a clinical diagnostic pipeline at the Children Hospital of Philadelphia (CHOP) and applied to solve undiagnosed cases at CHOP and other centers, including the NIH’s Undiagnosed Disease Network (UDN).

该研究计划项目的目标是开发改进儿童临床诊断的方法即使使用最先进的外显子组测序（ES）标准护理基因测试。诊断率仍低于50%，原因之一是非蛋白质编码区或区域发生突变。那些同义的（相同蛋白质的代码）通常被丢弃，即使它们可能是由于它们对从基础基因转录的 RNA 的加工有影响，因此是有害的。我们建议 2。帮助改善临床诊断的补充方法：第一个是“RNA优先”，我们的算法建议用于 RNA 测序的临床可访问组织 (CAT)，然后将结果与更大的池进行比较第二种是“DNA优先”方法。我们开发了“RNA 剪接代码”模型，可以预测遗传变异对 RNA 加工的影响 “RNA优先”和“DNA优先”这两种方法将被结合到临床中。费城儿童医院 (CHOP) 的诊断流程，并应用于解决以下机构的未确诊病例 CHOP 和其他中心，包括 NIH 的未确诊疾病网络 (UDN)。

项目成果

期刊论文数量（6）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Contrasting and Combining Transcriptome Complexity Captured by Short and Long RNA Sequencing Reads.

对比和组合短和长 RNA 测序读取捕获的转录组复杂性。

DOI：
发表时间：
2023-11-21
期刊：
影响因子：
0
作者：
Han, Seong Woo;Jewell, San;Thomas;Barash, Yoseph
通讯作者：
Barash, Yoseph

Extensible benchmarking of methods that identify and quantify polyadenylation sites from RNA-seq data.

从 RNA-seq 数据中识别和量化多聚腺苷酸化位点的方法的可扩展基准测试。

DOI：
发表时间：
2023-12
期刊：
影响因子：
0
作者：
Bryce;Burri, Dominik;Gazzara, Matthew R;Herrmann, Christina J;Danecka, Weronika;Fitzsimmons, Christina M;Wan, Yuk Kei;Zhuang, Farica;Fansler, Mervin M;Fernández, José M;Ferret, Meritxell;Gonzalez;Haynes, Samuel;Herdm
通讯作者：
Herdm

Direct long-read RNA sequencing identifies a subset of questionable exitrons likely arising from reverse transcription artifacts.

直接长读长 RNA 测序可识别可能由逆转录伪影产生的可疑退出子子集。

DOI：
发表时间：
2021-06-28
期刊：
影响因子：
12.3
作者：
Schulz, Laura;Torres;Cortés;Hayer, Katharina E;Asnani, Mukta;Tasian, Sarah K;Barash, Yoseph;Sotillo, Elena;Zarnack, Kathi;König, Julian;Thomas
通讯作者：
Thomas

Extensible benchmarking of methods that identify and quantify polyadenylation sites from RNA-seq data.

从 RNA-seq 数据中识别和量化多聚腺苷酸化位点的方法的可扩展基准测试。

DOI：
发表时间：
2023-06-26
期刊：
影响因子：
0
作者：
Bryce;Burri, Dominik;Gazzara, Matthew R;Herrmann, Christina J;Danecka, Weronika;Fitzsimmons, Christina M;Wan, Yuk Kei;Zhuang, Farica;Fansler, Mervin M;Fernández, José M;Ferret, Meritxell;Gonzalez;Haynes, Samuel;Herdm
通讯作者：
Herdm

MAJIQlopedia: an encyclopedia of RNA splicing variations in human tissues and cancer.

MAJIQlopedia：人体组织和癌症中 RNA 剪接变异的百科全书。