【佳学基因检测】如何清楚注释基因检测中的意义未明突变？

基因解码技术导读：

在基因检测，这里包括致病基因鉴定基因检测、用药指导基因检测、风险评估基因检测及天赋基因检测，都需要对个体中出现的基因序列变化做出生理和功能学意义的解释。这种解释又叫做注释一种是数据库比对策略，这种策略依赖于病例和案例的积累，遵循证医学方面的证据要求。一种是基因解码策略，采用智能化数据分析。前者无法解释个体特异性突变，而后者提供了可以穷尽所有突变可能的潜力。但是基因解码技术仅在少数基因分析机构中得到使用。 

基因解码技术开发中大量饲喂数据的获取

在进行基因解码基因检测技术的开发与验证中，采用来自各种数据库（如dbSNP、ENSEMBL、SNP500 cancer、GeneCards和UniPort）的单核苷酸多态性（SNP）数据库。使用这些数据库的好处是，它们定期更新信息，并且可以获得与其他方式方法进行比较的一致性数据。特别地，ENSEMBL数据库用于根据早期研究者的方法获取与HRAS基因相关的核苷酸和蛋白质序列，可以探索基因变异及其潜在影响提供前景。

如何分析nsSNPs基因突变对人体结构功能蛋白质的有害性影响

使用SIFT工具对非同义SNP对突变蛋白的影响进行预测。该技术根据同源比对将SNP分为两类：不耐受和耐受。具体而言，归一化概率值低于指定阈值的氨基酸被确定为不耐受，而耐受指数大于0.05的被认为是耐受的。这种方法的意义在于评估基因变异及其产生的表型结果的影响。

采用结构同源性的分析方法分析nsSNPs突变的病学意义

利用PolyPhen2工具预测nsSNPs对蛋白质结构和功能的有害影响。这种预测基于朴素贝叶斯算法，涉及将分数分类为0到1之间。根据分数的大小将突变被分为三类，其中分数最接近1的被确定为可能有害，并对蛋白质结构产生显著影响。采用这一认知模型可以研究遗传变异及其对蛋白质构象和功能的影响。

对nsSNPs基因突变的生理功能进行分析

采用在线分析功具（包括SNP&GO、PhD-SNP、PROVEAN、PANTHER和P-Mut）来识别功能性nsSNPs。特别地，PhD-SNP依靠支持向量系统对非同义SNPs对蛋白质的影响进行分类和描述。这种方法将nsSNPs分为有害或中性两类。此外，ROVEAN工具通过将突变根据-2.5的阈值分数分类为有害或中性，用于识别有害SNPs。同时，SNP&GO依靠支持向量机算法。P-MUT利用神经网络算法根据序列的概率统计将突变体分为疾病或中性。这些技术在遗传变异及其对蛋白质功能和结构的影响方面进行评估。

蛋白编码区的nsSNPs鉴定

使用SNP SnpEff和SnpSift工具包（http://pcingola.github.io/SnpEff/）根据早期研究者的方法，预测nsSNPs对HRAS蛋白编码区的影响。除了展示保守性分数的结果外，该程序还确定了蛋白质稳态的情况。SNP效应使用了多种软件和工具来发现突变体的聚集倾向，例如通过TANGO评估变异体的聚集倾向，通过WALTZ评估淀粉样倾向，以及通过LIMBO评估伴侣结合情况。这些复杂的方法可以从遗传变异与蛋白质稳态之间的复杂相互作用来解释基因检测突变的影响。

 非同义突变对蛋白稳定性的影响（INPS）

使用I-MUTANT 3.0套件（https://bio.tools/i-mutant_suite）来预测突变对HRAS蛋白稳定性的影响，使用MUpro程序（https://mupro.proteomics.ics.uci.edu/）进一步进行验证性分析。这两个认知模型依靠相同的算法，旨在评估突变对蛋白质稳定性的影响，即可以发现增强的影响也可以评估降低的结果。
 

突变蛋白的保守性分析

使用ConSurf服务器（https://consurf.tau.ac.il/consurf_index.php）对发生了突变的蛋白中每个氨基酸的保守性和进化特征进行了全面分析。结果以不同的保守性分数呈现，范围从1到9。分数从1到3对应可变位置，而分数从4到6表示适度保守的氨基酸位置。此外，分数在7到9的范围内表示高度保守的氨基酸位置。利用这一先进技术可以进一步的分析突变位置在蛋白质进化和保守性进行评估，从而扩展加强基因解码基因检测对遗传与蛋白质功能之间复杂相互作用的认识。

分子对接

佳学基因解码通过分子对接分析研究突变对含有突变的蛋白质的结构和功能的影响。为了实现这一目标，基因解码从蛋白质数据库中获取了发生了突变的蛋白质的三维结构。按照早期研究者的方法，将其转换为MOE软件（https://www.chemcomp.com/Products.htm）的格式。在对接过程中，基因解码从结构中排除了异原子、配体和水分子。使用确定的参数进行结构优化，包括能量最小化（梯度为0.1）、添加氢原子以及使用MMFF94X力场。进一步确定蛋白质内的一个活性位点，包括参与关键的相互作用的氨基酸残基。

利用MOE软件，基因解码基因检测对标准和突变分子进行了分子对接模拟，并将结果以mdb格式存储以供进一步分析。评分最高的构象经过进一步优化，并利用评分函数（GBVI/WSA dg）计算结合自由能（ΔG）。评分函数基于多种分子相互作用，如π键、氢键和疏水相互作用。它提供了可靠的评分方法，可以得到正确结合构象的对接评分。

佳学基因解码仔细研究对接复合物的MOE数据库，以了解野生型和突变复合物的结合相互作用模式。这一分析方法使基因解码能够确定突变对蛋白质结构和功能的可能影响，为进一步的描述突变对致病性、用药指导及天赋评估提供依据。

分子动力学（MD）模拟

人工智能使用Schrodinger 2021.2软件套件进行计算研究。初始结构是使用Maestro 12.8绘制的，并且在pH 7.4下使用Epik 3.2程序进行了离子化处理，使用Ligprep 3.4（https://www.schrodinger.com/products/ligprep）进行分析。这一分析流程是为分子动力学（MD）模拟生成所需的起始结构。

在模拟运行过程中进行计算，以生成不同时间间隔的MD模拟轨迹。在对接后，使用MacroModel 10.8模块进行了三个复合物的构象研究。该模块采用蒙特卡洛多重最小值方法，使用扭转采样方法进行构象搜索。使用21 kJ mol1的能量限制去除了能量最高的构象。每个构象最多经过2,000步的Polak-Ribiere共轭梯度技术缩小，梯度收敛阈值为0.001 kJ mol1 A˚1，并且在此过程中使用了OPLS3力场。OPLS3力场对于小分子非常有优势，因为它提供了准确的能量最小化潜能函数。

研究团队采用MD模拟评估酶-抑制剂复合物的稳定性并探索蛋白质-配体相互作用的构象特征。利用数据缩减技术（如均方根偏差（RMSD）、均方根波动（RMSF）、旋转半径（Rg）和β因子值）评估模拟复合物的二级结构组分的构象变化和稳定性指数。佳学基因使用一套计算软件进行分子动力学模拟，并详细研究蛋白质-配体相互作用的构象特征。采用多种技术评估模拟复合物的稳定性和构象变化。