حاشیه‌نویسی اسنیپ
حاشیه‌نویسی پلی مورفیسم تک نوکلئوتیدی(SNP) شامل مراحلی برای پیش‌بینی تأثیر یا عملکرد یک SNP منحصربفرد با استفاده از ابزارهای حاشیه‌نویسی SNP می‌باشد. در حاشیه‌نویسی SNP اطلاعات بیولوژیکی به فرمت صریحی استخراج، جمع‌آوری و نمایش داده می‌شوند که برای انجام پرس و جو مناسب می‌باشد. حاشیه‌نویسی عملکردی SNP براساس اطلاعات قابل دسترس برای اسیدنوکلئیک و توالی پروتئین انجام می‌شود.
بخاطر اینکه پلی مورفیسم تک نوکلئوتیدی به عنوان اصلی‌ترین نشانگر زیستی شناخته می‌شود در نتیجه یک نقش اساسی در تحقیقات مرتبط با کل ژنوم ایفا می‌کند. SNPها هم‌اکنون نشانگر قابل انتخاب می‌باشند زیرا که تقریباً در همه جمعیت‌ها به تعداد زیاد وجود دارند. مکان این نشانگرها می‌تواند بشدت برای پیش‌بینی اهمیت کاربردی، نقشه ژنتیکی و ژنتیک جمعیت مهم باشد. هر SNP یک تغییر در نوکلئوتید بین دو فرد در یک مکان مشخص را نشان می‌دهد. SNPها فراگیرترین تغییر ژنتیکی شناخته شده بین افراد هستند به‌طوری که در برخی موجودات هر ۱۰۰–۳۰۰ بیس یک SNP وجود دارد. بخاطر اینکه تعداد زیادی SNP در کل ژنوم وجود دارد پس لازم می‌باشد که SNPها را بر اساس تأثیرات آن‌ها اولیت بندی کرد تا بتوان ژنوتیپ و آنلایز آن‌ها را تسریع بخشید.
حاشیه‌نویسی تعداد زیادی SNP یک فرایند مشکل و پیچیده می‌باشد، که برای پشتیبانی از این حجم عظیم داده نیاز به روش‌های محاسباتی می‌باشد. ابزارهای زیادی برای حاشیه‌نویسی SNP در موجودات مختلف توسعه داده شده و در دسترس هستند، برخی از آن‌ها فقط برای یک موجود خاص بهینه‌سازی شده‌اند و تعداد اندکی نیز می‌باشند که به صورت عمومی طراحی شده‌اند و از داده‌های بدون مدل یک موجود خاص نیز پشتیبانی می‌کنند. بیشتر ابزارهای حاشیه‌نویسی SNP اثرات زیانبار پیش‌بینی شده توسط محاسبات برای SNPها را نمایش می‌دهند. این ابزارها با توجه به مکانی که SNP در آن اتفاق استفاده است مانند اگزون‌ها، محل‌های برش یا محل‌های تنظیمی رونویسی به پیش‌بینی تأثیرات عملکردی مرتبط با آن SNP را با استفاده از الگوریتم‌های گوناگون یادگیری ماشین انجام می‌دهند. اما ابزارها و سیستم‌هایی که به عملکردهای قابل توجه SNPها اولیت می‌دهند دارای محدودیت‌هایی هستند.
برای حاشیه‌نویسی SNP اطلاعات ژنتیکی و ژنومیک زیادی استفاده می‌شود. براساس ویژگی مختلفی که ابزار حاشیه‌نویسی استفاده می‌کند می‌توان این ابزارها را به گروه‌های زیر دسته‌بندی کرد.
اطلاعات ژنومیک بدست آمده از المان‌های اطراف ژنوم جزو بهترین اطلاعات برای بررسی عملکرد زیستی یک تغییر مشاهده شده هستند. اطلاعات مربوط به یک ژن به عنوان یک منبع برای تشخیص اینکه تغییر مشاهده شده در داخل یا نزدیکی آن ژن می‌باشد استفاده می‌شود و همچنین مشخص می‌کند که آیا آن تغییر پتانسیل برهم زدن توالی یا عملکرد پروتئین ایجاد شده از آن ژن را دارد یا نه. حاشیه‌نویسی براساس ژن بر این اساس است که جهش‌های غیرمترادف می‌توانند توالی پروتئین را تغییر دهند و جهش‌های محل برش می‌توانند الگوهای برش در رونویسی را برهم بزنند.
حاشیه‌نویسی براساس دانش با استفاده از اطلاعات مربوط به ویژگی‌های ژن، عملکرد و متابولیسم پروتئین انجام می‌شود. در این نوع حاشیه‌نویسی تأکید بیشتری بر تغییرات ژنتیکی است که دامین‌های عملکردی پروتئین، تراکنش پروتئین-پروتئین و گذرگاه‌های بیولوژیکی را برهم می‌زنند. ناحیه غیر-کدشونده از یک ژن شامل عوامل تنظیمی مهمی مانند پروموتر، تقویت‌کننده و جداکننده می‌باشد که می‌تواند عملکرد پروتئین را تغییر دهد. جهش در DNA می‌تواند توالی RNA را تغییر دهد و سپس تأثیر بگذارد بر روی ساختار دوم RNA، تشخیص پروتئین اتصال شونده به RNA و فعالیت‌های اتصال miRNA.
این روش عملکرد تغییر را براساس اینکه آیا محل تغییر در مکان‌های شناخته شده به عنوان هاربر ژنومیک یا اپی ژنومیک هستند یا خیر. عملکرد تغییرات غیر-کدشونده برای ناحیه ژنومیک تحت تأثیر بسیار وسیع می‌باشد و آن‌ها در بیشتر فرایندهای تنظیمی ژن از رونویسی تا مراحل بعد از رونویسی دخالت دارند.
فرایند تنظیم رونویسی ژن به فاکتورهای فضایی و زمانی زیادی در هسته مانند وضعیت سراسری و محلی کرماتین، موقعیت نوکلزوم، اتصال TF و فعالیت‌های پروموتر بستگی دارد. تغییراتی که باعث عوض شدن عملکرد یکی از این فرایندهای زیسی شود می‌تواند تنظیم ژن را تغییر داده و باعث ایجاد فنوتیپ‌های غیرعادی شود. تغییرات ژنتیکی که در محل‌های کناری تنظیمی ژن رخ می‌دهند می‌تواند اتصال موتیف TF، تنظیم کننده‌های کرماتین را تحت تأثیر قرار دهد که تعامل بین تقویت کننده‌ها و ژن هدف را مختلف می‌کند.
پیرایش جایگزین یکی از مؤلفه‌های مهم می‌باشد که پیچیدگی عملکردی ژنوم را نشان می‌دهد. پیرایش تغییر یافته تأثیر بسزایی در در فنوتیپ‌ها دارد که به متابولیسم بیماری‌ها یا داروها مرتب است. یک تغییر در پیرایش می‌تواند توسط تغییر هر کدام از مؤلفه‌های ماشین پیرایش مانند محل‌های پیرایش و تقویت کننده‌های پیرایش انجام شود. تغییر در محل پیرایش جایگزین می‌تواند به فرم متفاوتی از پروتیئن منجر شود که عملکرد متفاوتی را خواهد داشت. انسان‌ها تقریباً از ۱۰۰ هزار پروتئین متفاوت استفاده می‌کنند، پس باید برخی از ژن توانایی تولید بیش از یک پروتئین را داشته باشند. پیرایش جایگزین بیشتر از آنچه قبلاً تصور می‌شود رخ می‌دهد و کنترل آن بسیار سخت است، ژن‌ها می‌توانند ده‌ها هزار رونوشت متفاوت تولید کنند، که ایجاد یک مدل ژن برای پیرایش‌های جایگزین را لازم می‌کند.
جهش‌ها در ناحیه‌های ترجمه نشده(UTR) بر روی بیشتر تنظیمات بعد از رونویسی تأثیر می‌گذارند. ویژگی‌های ساختاری متمایز برای بیشتر مولکول‌های RNA و فعالیت‌های المان‌های سیس تنظیمی، لازم می‌باشد تا بتوانند عملکردهای خود را به‌طور تأثیرگذار در طول تنظیم ژن انجام دهند. SNVها می‌توانند ساختار دوم مولکول RNAها را تغییر دهند و فولد مناسب RNA را مختلف کنند.
تغییر تک نکلوئیدی می‌تواند بر روی فعالیت المان‌های تنظیمی سیس در mRNAها در راستای مهار یا ترویج شروع ترجمه تأثیر بگذارد. تغییر مترادف در ناحیه کدن بخاطر جهش می‌تواند روی راندمان ترجمه تأثیر بگذارد. طول عمر ترجمه نیز می‌تواند توسط جهش در هنگام عبور از پیچ‌های ریبوزم به عقب بیفتد. در مراحل بعد از ترجمه، تغییرات ژنتیکی می‌تواند باعث پروتوئستاز یا تغییرات آمینواسیدی بشود. هرچند مکانیسم‌های تأثیر تغییرات در این زمینه بسیار پیچیده می‌باشد و ابزارهای محدودی برای پیش‌بینی تأثیر تغییرات ژنتیکی بر روی تغییرهای مرتبط با ترجمه در دسترس است.
تغییرات غیرمترادف در اگزون‌ها رخ می‌دهند که توالی امینواسیدی که توسط ژن تولید می‌شود را تغییر می‌دهند، که شامل تغییر یک بیس یا حذف و اضافه‌هایی که باعث تغییر فریم نمی‌شوند است. تأثیر تغییرات غیرمترادف بر روی پروتئین بسیار مورد بررسی قرار گرفته‌است و الگوریتم‌های زیادی برای پیش‌بینی زیان آوری و پاتوژنز تغییرات تک نکلئوتیدی توسعه یافته‌است. ابزارهای کلاسیک بیوانفورماتیک مانند SIFT, Polyphen و Mutation Taster تأثیرات جایگزینی غیرمترادف را به‌درستی پیش‌بینی کرده‌اند.
Comparative genomics روش استفاده شد برای پیش‌بینی عملکرد مربوط به انواع تحت این فرض که عملکردی ژنتیکی منبع باید حفظ سراسر گونه‌های مختلف در یک گسترده فیلوژنتیک فاصله است. از سوی دیگر برخی تطبیقی صفات و جمعیت تفاوت رانده مثبت انتخاب سودمند انواع و این جهش‌های ژنتیکی هستند و عملکرد مربوط به جمعیت خاص فنوتیپ. کاربردی پیش‌بینی از انواع' اثر در فرآیندهای مختلف بیولوژیکی محوری به دقت اشاره کردن مکانیسم مولکولی بیماری ها/صفات مستقیم و تجربی اعتبار سنجی.
امروزه ابزارهای حاشیه‌نویسی SNP زیادی برای حاشیه‌نویسی تعداد زیادی داده NGS وجود دارد. عملکردها و روش‌های استفاده شده در این ابزارها در جدول زیر آمده‌است. ابزارهای حاشیه‌نویسی تغییرات از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی استفاده می‌کنند. ابزارهای مختلف از الگوریتم‌های مختلف استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های معمول عبارتند از:
ابزارهای زیادی برای حاشیه‌نویسی تغییرات وجود دارد، ولی در برخی مواقع پیش‌بینی‌های بدست آمده از ابزارها با یکدیگر همخوانی ندارد، زیرا که قوانینی که در ابزارها تعریف شده‌است تفاوت‌های اندکی دارد. مقایسه بی عیب بین ابزارها ممکن نیست زیرا که همه ابزارهای ورودی، خروجی و عملکرد مشابهی ندارند. در جدول زیر ابزارهای اصلی و حوزه کاری آن‌ها آمده‌است: نصل بعدی وب سرورهای حاشیه‌نویسی SNP می‌توانند از افزایش داده‌ها در بیوانفورماتیک استفاده کنند و داده‌ها را از منابع مختلف در صورت نیاز بدست بیاورند. از دید کاربر بدست آوردن نتایج با استفاده از ارسال SNP در یک گام بسیار کارا می‌باشد.