حاشیه‌نویسی اسنیپ

SNP annotation حاشیه‌نویسی پلی مورفیسم تک نوکلئوتیدی(SNP) شامل مراحلی برای پیش بینی تاثیر 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.
مقدمه
first1=Rachel
بخاطر اینکه پلی مورفیسم تک نوکلئوتیدی بعنوان 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 تقریبا در همه جمعیت‌ها به تعداد زیاد وجود دارند. مکان این نشانگرها می‌تواند بشدت برای پیش بینی 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 بطوری 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 تاثیرات 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 بصورت عمومی طراحی شده‌اند و از داده‌های بدون مدل یک موجود خاص نیز پشتیبانی می‌کنند. بیشتر ابزارهای حاشیه‌نویسی SNP اثرات زیانبار پیش بینی 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 پیش بینی تاثیرات 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.
انواع حاشیه‌نویسی SNP
انواع مختلف حاشیه‌نویسی در ژنومیک
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.
حاشیه‌نویسی براساس ژن
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 بعنوان 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
حاشیه‌نویسی براساس دانش با استفاده از اطلاعات مربوط به ویژگی‌های ژن، عملکرد و متابولیسم پروتئین انجام می‌شود. در این نوع حاشیه‌نویسی تاکید 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، تقویت کننده و جداکننده می‌باشد که می‌تواند عملکرد پروتئین را تغییر دهد. جهش در DNA می‌تواند توالی RNA را تغییر دهد و سپس تاثیر بگذارد بر روی ساختار دوم RNA، تشخیص پروتئین اتصال شونده به RNA و فعالیت‌های اتصال miRNA.
حاشیه‌نویسی وظیفه‌ای
این روش عملکرد تغییر را براساس اینکه آیا محل تغییر در مکان‌های شناخته شده بعنوان هاربر ژنومیک یا اپی ژنومیک هستند یا خیر. عملکرد تغییرات غیر-کدشونده برای ناحیه ژنومیک تحت تاثیر بسیار وسیع می‌باشد و آنها در بیشتر فرایندهای تنظیمی ژن از رونویسی تا مراحل بعد از رونویسی دخالت دارند.
تنظیم رونویسی ژن
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 تاثیر قرار دهد که تعامل بین تقویت کننده‌ها و ژن هدف را مختلف می‌کند.
پیرایش جایگزین
پیرایش جایگزین یکی از مولفه‌های مهم می‌باشد که پیچیدگی عملکردی ژنوم را نشان می‌دهد. پیرایش تغییر یافته تاثیر بسزایی در در فنوتیپ‌ها دارد که به متابولیسم بیماری‌ها یا داروها مرتب است. یک تغییر در پیرایش می‌تواند توسط تغییر هر کدام از مولفه‌های 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 تقریبا 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 قبلا 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.
پردازش RNA و تنظیمات بعد از رونویسی
جهش‌ها در ناحیه‌های ترجمه نشده(UTR) بر روی بیشتر تنظیمات بعد از رونویسی تاثیر می‌گذارند. ویژگی‌های ساختاری متمایز برای بیشتر مولکول‌های RNA و فعالیت‌های المان‌های سیس تنظیمی، لازم می‌باشد تا بتوانند عملکردهای خود را بطور تاثیرگذار در طول تنظیم ژن انجام دهند. SNVها می‌توانند ساختار دوم مولکول RNAها را تغییر دهند و فولد مناسب RNA را مختلف کنند.
ترجمه و تغییرات بعد از ترجمه
تغییر تک نکلوئیدی می‌تواند بر روی فعالیت المان‌های تنظیمی سیس در mRNAها در راستای مهار یا ترویج شروع ترجمه تاثیر بگذارد. تغییر مترادف در ناحیه کدن بخاطر جهش می‌تواند روی راندمان ترجمه تاثیر 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 تاثیر تغییرات در این زمینه بسیار پیچیده می‌باشد و ابزارهای محدودی برای پیش بینی تاثیر تغییرات ژنتیکی بر روی تغییرهای مرتبط با ترجمه در دسترس است.
عملکرد پروتئین
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. تاثیر تغییرات غیرمترادف برروی پروتئین بسیار مورد بررسی قرار گرفته‌است و الگوریتم‌های زیادی برای پیش بینی زیان آوری و پاتوژنز تغییرات تک نکلئوتیدی توسعه یافته‌است. ابزارهای کلاسیک بیوانفورماتیک مانند SIFT, Polyphen و Mutation Taster تاثیرات جایگزینی غیرمترادف را بدرستی پیش بینی کرده‌اند.
حفاظت تکاملی و انتخاب طبیعی
Comparative genomics روش استفاده شد برای پیش بینی 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 پیش بینی از انواع اثر در فرآیندهای مختلف بیولوژیکی محوری به دقت اشاره کردن مکانیسم مولکولی بیماری‌ها/صفات مستقیم و تجربی اعتبار سنجی.
لیست ابزارهای حاشیه‌نویسی SNP
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.
Tools
Description
External resources use
WebsiteURL
References
SNPeff
SnpEff annotates variants based on their genomic locations and predicts coding effects. Uses an interval forest approach
ENSEMBL, UCSC and organism based e.g. FlyBase, WormBase and TAIR
http://snpeff.sourceforge.net/SnpEff_manual.htm
VEP
Provides the location of specific variants in individuals. Variants are calculated using sanger-style resequencing data
dbSNP, Ensembl, UCSC and NCBI
http://www.ensembl.org/
ANNOVAR
This tool is suitable for pinpointing a small subset of functionally important variants. Uses mutation prediction approach for annotation
UCSC, RefSeq and Ensembl
http://www.openbioinformatics.org/annovar/
Jannovar
This is a tool and library for genome annotation
RefSeq, Ensembl, UCSC, etc.
https://github.com/charite/jannovar
PhD-SNP
SVM-based method using sequence information retrieved by BLAST algorithm.
UniRef90
http://snps.biofold.org/phd-snp/
PolyPhen-2
Suitable for predicting damaging effects of missense mutations. Uses sequence conservation, structure to model position of amino acid substitution, and SWISS-PROT annotation
UniPort
http://genetics.bwh.harvard.edu/pph2/
MutationTaster
Suitable for predicting damaging effects of all intragenic mutations (DNA and protein level), including InDels.
Ensembl, 1000 Genomes Project, ExAC, UniProt, ClinVar, phyloP, phastCons, nnsplice, polyadq (…)
http://www.mutationtaster.org/
SuSPect
An SVM-trained predictor of the damaging effects of missense mutations. Uses sequence conservation, structure and network (interactome) information to model phenotypic effect of amino acid substitution. Accepts VCF file
UniProt, PDB, for predicted structures, DOMINE and STRING for interactome
http://www.sbg.bio.ic.ac.uk/suspect/index.html
F-SNP
Computationally predicts functional SNPs for disease association studies.
PolyPhen, SIFT, SNPeffect, SNPs3D, LS-SNP, ESEfinder, RescueESE, ESRSearch, PESX, Ensembl, TFSearch, Consite, GoldenPath, Ensembl, KinasePhos, OGPET, Sulfinator, GoldenPath
http://compbio.cs.queensu.ca/F-SNP/
AnnTools
Design to Identify novel and SNP/SNV, INDEL and SV/CNV. AnnTools searches for overlaps with regulatory elements, disease/trait associated loci, known segmental duplications and artifact prone regions
dbSNP, UCSC, GATK refGene, GAD, published lists of common structural genomic variation, Database of Genomic Variants, lists of conserved TFBs, miRNA
http://anntools.sourceforge.net/
SNPit
Analyses the potential functional significance of SNPs derived from genome wide association studies
dbSNP, EntrezGene, UCSC Browser, HGMD, ECR Browser, Haplotter, SIFT
SCAN
Uses physical and functional based annotation to categorize according to their position relative to genes and according to linkage disequilibrium (LD) patterns and effects on expression levels
http://www.scandb.org/newinterface/about.html
SNAP
A neural network-based method for the prediction of the functional effects of non-synonymous SNPs
Ensembl, UCSC, Uniprot, UniProt, Pfam, DAS-CBS, MINT, BIND, KEGG, TreeFam
http://www.rostlab.org/services/SNAP
SNPs-GO
SVM-based method using sequence information, Gene Ontology annotation and when available protein structure.
UniRef90, GO, PANTHER, PDB
http://snps.biofold.org/snps-and-go/
LS-SNP
Maps nsSNPs onto protein sequences, functional pathways and comparative protein structure models
UniProtKB, Genome Browser, dbSNP, PD
http://www.salilab.org/LS-SNP
TREAT
TREAT is a tool for facile navigation and mining of the variants from both targeted resequencing and whole exome sequencing
http://ndc.mayo.edu/mayo/research/biostat/stand-alone-packages.cfm
SNPdat
Suitable for species non-specific or support non-model organism data. SNPdat does not require the creation of any local relational databases or pre-processing of any mandatory input files
https://code.google.com/p/snpdat/downloads/
NGS – SNP
Annotate SNPs comparing the reference amino acid and the non-reference amino acid to each orthologue
Ensembl, NCBI and UniProt
http://stothard.afns.ualberta.ca/downloads/NGS-SNP/
SVA
Predicted biological function to variants identified
NCBI RefSeq, Ensembl, variation databases, UCSC, HGNC, GO, KEGG, HapMap, 1000 Genomes Project and DG
http://www.svaproject.org/
VARIANT
VARIANT increases the information scope outside the coding regions by including all the available information on regulation, DNA structure, conservation, evolutionary pressures, etc. Regulatory variants constitute a recognized, but still unexplored, cause of pathologies
dbSNP,1000 genomes, disease-related variants from GWAS,OMIM, COSMIC
http://variant.bioinfo.cipf.es/
SIFT
SIFT is a program that predicts whether an amino acid substitution affects protein function. SIFT uses sequence homology to predict whether an amino acid substitution will affect protein function
PROT/TrEMBL, or NCBIs
http://blocks.fhcrc.org/sift/SIFT.html
FAST-SNP
A web server that allows users to efficiently identify and prioritize high-risk SNPs according to their phenotypic risks and putative functional effects
NCBI dbSNP, Ensembl, TFSearch, PolyPhen, ESEfinder, RescueESE, FAS-ESS, SwissProt, UCSC Golden Path, NCBI Blast and HapMap
http://fastsnp.ibms.sinica.edu.tw/
PANTHER
PANTHER relate protein sequence evolution to the evolution of specific protein functions and biological roles. The source of protein sequences used to build the protein family trees and used a computer-assisted manual curation step to better define the protein family clusters
STKE, KEGG, MetaCyc, FREX and Reactome
http://www.pantherdb.org/
Meta-SNP
SVM-based meta predictor including 4 different methods.
PhD-SNP, PANTHER, SIFT, SNAP
http://snps.biofold.org/meta-snp
الگوریتم‌های استفاده شده در ابزارهای حاشیه‌نویسی
ابزارهای حاشیه‌نویسی تغییرات از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش بینی استفاده می‌کنند. ابزارهای مختلف از الگوریتم‌های مختلف استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های معمول عبارتند از:
فاصله/جنگل تصادفی-به عنوان مثال.MutPredهای SNPeff
شبکه‌های عصبی-به عنوان مثال. ضربه محکم و ناگهانی
Support Vector Machines-به عنوان مثال دکترا-SNPهای SNPs و برو
بیزی طبقه‌بندی-به عنوان مثال.PolyPhen-2
مقایسه ابزارهای حاشیه‌نویسی تغییرات
ابزارهای زیادی برای حاشیه‌نویسی تغییرات وجود دارد، ولی در برخی مواقع پیش بینی‌های بدست آمده از ابزارها با یکدیگر همخوانی ندارد، زیرا که قوانینی که در ابزارها تعریف شده‌است تفاوت‌های اندکی دارد. مقایسه بی‌عیب بین ابزارها ممکن نیست زیرا که همه ابزارهای ورودی، خروجی و عملکرد مشابهی ندارند. در جدول زیر ابزارهای اصلی و حوزه کاری آنها آمده‌است:
ابزار
فایل ورودی
فایل خروجی
SNP
INDEL
CNV
وب سایت یا برنامه
منبع
AnnoVar
VCF pileupهای
CompleteGenomicsهای
GFF3-جامد
SOAPsnpهای MAQهای
CASAVA
TXT
بله
بله
بله
برنامه
Jannovar
VCF
VCF
بله
بله
بله
برنامه‌های جاوا
SNPeff
VCF pileup/TXT
VCF, TXT, HTML
بله
بله
هیچ
برنامه
VEP
VCF pileupهای HGVSهای
TXT
TXT VCF اچ تی‌ام ال
بله
بله
هیچ
وب/برنامه
AnnTools
VCF pileup TXT
VCF
بله
بله
هیچ
هیچ
SeattleSeq
VVCFهای MAQهای CASAVAهای
GATK تخت
VCF SeattleSeq
بله
بله
هیچ
وب
نوع
VCF GFF2, تخت
وب سایت گزارش TXT
بله
بله
بله
وب
نتیجه‌گیری
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.