Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares
- Autores
- Carcione, María Micaela; Mazzanti, Chiara; Luce, Leonela Natalia; Giliberto, Florencia
- Año de publicación
- 2020
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Las distrofias musculares (DM) son un grupo de enfermedades hereditarias poco frecuentes que causan debilidad y degeneración progresiva del tejido muscular. Entre ellas, las distrofinopatías son el tipo más frecuente de DM y son causadas por variantes patogénicas en el gen DMD. Los estudios moleculares son el gold standard para alcanzar un diagnóstico diferencial de DM, para ello las alteraciones moleculares en los genes asociados con DM pueden detectarse mediante la secuenciación de exoma completo (WES). Uno de los principales desafíos de la interpretación de datos de secuenciación masiva en paralelo (NGS) es la aparición de variantes de significado incierto (VUS). El presente trabajo tiene como objetivo proporcionar una estrategia exhaustiva para analizar el efecto de las VUS, aplicando diferentes softwares predictores, herramientas de conservación/evolución y modelado de proteínas. Una cohorte de 141 pacientes, con diagnóstico clínico presuntivo de distrofinopatía y resultado negativo de MLPA, fue analizada por WES. Profundizamos el screening a todos los genes asociados con DM incluidos en la Tabla de Genes de Trastornos Neuromusculares. En un subconjunto de 6 individuos, detectamos VUS en los siguientes genes: DMD (2/6), FKRP (2/6) y POMT2 (2/6). La estrategia implementada proporcionó alternativas para predecir con mayor precisión el efecto de las variantes de secuencia identificadas. Finalmente, este trabajo proporciona enfoques alternativos para el análisis de variantes de secuencia, especialmente cuando no se pueden realizar estudios funcionales, para determinar el efecto de las VUS.
Fil: Carcione, María Micaela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; Argentina
Fil: Mazzanti, Chiara. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; Argentina
Fil: Luce, Leonela Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; Argentina
Fil: Giliberto, Florencia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; Argentina
XLVIII Congreso Argentino de Genética
Argentina
Sociedad Argentina de Genética - Materia
-
DISTROFIA MUSCULAR
NGS
VUS
ANALISIS BIOINFORMATICO - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
- OAI Identificador
- oai:ri.conicet.gov.ar:11336/153650
Ver los metadatos del registro completo
id |
CONICETDig_2ae30150ac7e6a544f3ad02258fa80a1 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/153650 |
network_acronym_str |
CONICETDig |
repository_id_str |
3498 |
network_name_str |
CONICET Digital (CONICET) |
spelling |
Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias muscularesCarcione, María MicaelaMazzanti, ChiaraLuce, Leonela NataliaGiliberto, FlorenciaDISTROFIA MUSCULARNGSVUSANALISIS BIOINFORMATICOhttps://purl.org/becyt/ford/1.6https://purl.org/becyt/ford/1Las distrofias musculares (DM) son un grupo de enfermedades hereditarias poco frecuentes que causan debilidad y degeneración progresiva del tejido muscular. Entre ellas, las distrofinopatías son el tipo más frecuente de DM y son causadas por variantes patogénicas en el gen DMD. Los estudios moleculares son el gold standard para alcanzar un diagnóstico diferencial de DM, para ello las alteraciones moleculares en los genes asociados con DM pueden detectarse mediante la secuenciación de exoma completo (WES). Uno de los principales desafíos de la interpretación de datos de secuenciación masiva en paralelo (NGS) es la aparición de variantes de significado incierto (VUS). El presente trabajo tiene como objetivo proporcionar una estrategia exhaustiva para analizar el efecto de las VUS, aplicando diferentes softwares predictores, herramientas de conservación/evolución y modelado de proteínas. Una cohorte de 141 pacientes, con diagnóstico clínico presuntivo de distrofinopatía y resultado negativo de MLPA, fue analizada por WES. Profundizamos el screening a todos los genes asociados con DM incluidos en la Tabla de Genes de Trastornos Neuromusculares. En un subconjunto de 6 individuos, detectamos VUS en los siguientes genes: DMD (2/6), FKRP (2/6) y POMT2 (2/6). La estrategia implementada proporcionó alternativas para predecir con mayor precisión el efecto de las variantes de secuencia identificadas. Finalmente, este trabajo proporciona enfoques alternativos para el análisis de variantes de secuencia, especialmente cuando no se pueden realizar estudios funcionales, para determinar el efecto de las VUS.Fil: Carcione, María Micaela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; ArgentinaFil: Mazzanti, Chiara. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; ArgentinaFil: Luce, Leonela Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; ArgentinaFil: Giliberto, Florencia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; ArgentinaXLVIII Congreso Argentino de GenéticaArgentinaSociedad Argentina de GenéticaSociedad Argentina de Genética2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectCongresoJournalhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.documentapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/153650Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares; XLVIII Congreso Argentino de Genética; Argentina; 2020; 1-51852-6322CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://sag.org.ar/jbag/project/vol-xxxi-suppl-1/Nacionalinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-03T09:52:36Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/153650instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-03 09:52:36.923CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares |
title |
Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares |
spellingShingle |
Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares Carcione, María Micaela DISTROFIA MUSCULAR NGS VUS ANALISIS BIOINFORMATICO |
title_short |
Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares |
title_full |
Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares |
title_fullStr |
Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares |
title_full_unstemmed |
Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares |
title_sort |
Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Carcione, María Micaela Mazzanti, Chiara Luce, Leonela Natalia Giliberto, Florencia |
author |
Carcione, María Micaela |
author_facet |
Carcione, María Micaela Mazzanti, Chiara Luce, Leonela Natalia Giliberto, Florencia |
author_role |
author |
author2 |
Mazzanti, Chiara Luce, Leonela Natalia Giliberto, Florencia |
author2_role |
author author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
DISTROFIA MUSCULAR NGS VUS ANALISIS BIOINFORMATICO |
topic |
DISTROFIA MUSCULAR NGS VUS ANALISIS BIOINFORMATICO |
purl_subject.fl_str_mv |
https://purl.org/becyt/ford/1.6 https://purl.org/becyt/ford/1 |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Las distrofias musculares (DM) son un grupo de enfermedades hereditarias poco frecuentes que causan debilidad y degeneración progresiva del tejido muscular. Entre ellas, las distrofinopatías son el tipo más frecuente de DM y son causadas por variantes patogénicas en el gen DMD. Los estudios moleculares son el gold standard para alcanzar un diagnóstico diferencial de DM, para ello las alteraciones moleculares en los genes asociados con DM pueden detectarse mediante la secuenciación de exoma completo (WES). Uno de los principales desafíos de la interpretación de datos de secuenciación masiva en paralelo (NGS) es la aparición de variantes de significado incierto (VUS). El presente trabajo tiene como objetivo proporcionar una estrategia exhaustiva para analizar el efecto de las VUS, aplicando diferentes softwares predictores, herramientas de conservación/evolución y modelado de proteínas. Una cohorte de 141 pacientes, con diagnóstico clínico presuntivo de distrofinopatía y resultado negativo de MLPA, fue analizada por WES. Profundizamos el screening a todos los genes asociados con DM incluidos en la Tabla de Genes de Trastornos Neuromusculares. En un subconjunto de 6 individuos, detectamos VUS en los siguientes genes: DMD (2/6), FKRP (2/6) y POMT2 (2/6). La estrategia implementada proporcionó alternativas para predecir con mayor precisión el efecto de las variantes de secuencia identificadas. Finalmente, este trabajo proporciona enfoques alternativos para el análisis de variantes de secuencia, especialmente cuando no se pueden realizar estudios funcionales, para determinar el efecto de las VUS. Fil: Carcione, María Micaela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; Argentina Fil: Mazzanti, Chiara. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; Argentina Fil: Luce, Leonela Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; Argentina Fil: Giliberto, Florencia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Departamento de Microbiología, Inmunología y Biotecnología. Cátedra de Genética y Biología Molecular; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Inmunología, Genética y Metabolismo; Argentina XLVIII Congreso Argentino de Genética Argentina Sociedad Argentina de Genética |
description |
Las distrofias musculares (DM) son un grupo de enfermedades hereditarias poco frecuentes que causan debilidad y degeneración progresiva del tejido muscular. Entre ellas, las distrofinopatías son el tipo más frecuente de DM y son causadas por variantes patogénicas en el gen DMD. Los estudios moleculares son el gold standard para alcanzar un diagnóstico diferencial de DM, para ello las alteraciones moleculares en los genes asociados con DM pueden detectarse mediante la secuenciación de exoma completo (WES). Uno de los principales desafíos de la interpretación de datos de secuenciación masiva en paralelo (NGS) es la aparición de variantes de significado incierto (VUS). El presente trabajo tiene como objetivo proporcionar una estrategia exhaustiva para analizar el efecto de las VUS, aplicando diferentes softwares predictores, herramientas de conservación/evolución y modelado de proteínas. Una cohorte de 141 pacientes, con diagnóstico clínico presuntivo de distrofinopatía y resultado negativo de MLPA, fue analizada por WES. Profundizamos el screening a todos los genes asociados con DM incluidos en la Tabla de Genes de Trastornos Neuromusculares. En un subconjunto de 6 individuos, detectamos VUS en los siguientes genes: DMD (2/6), FKRP (2/6) y POMT2 (2/6). La estrategia implementada proporcionó alternativas para predecir con mayor precisión el efecto de las variantes de secuencia identificadas. Finalmente, este trabajo proporciona enfoques alternativos para el análisis de variantes de secuencia, especialmente cuando no se pueden realizar estudios funcionales, para determinar el efecto de las VUS. |
publishDate |
2020 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2020 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/conferenceObject Congreso Journal http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
status_str |
publishedVersion |
format |
conferenceObject |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11336/153650 Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares; XLVIII Congreso Argentino de Genética; Argentina; 2020; 1-5 1852-6322 CONICET Digital CONICET |
url |
http://hdl.handle.net/11336/153650 |
identifier_str_mv |
Análisis bioinformático de variantes pequeñas en genes asociados con distrofias musculares; XLVIII Congreso Argentino de Genética; Argentina; 2020; 1-5 1852-6322 CONICET Digital CONICET |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://sag.org.ar/jbag/project/vol-xxxi-suppl-1/ |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document application/pdf |
dc.coverage.none.fl_str_mv |
Nacional |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Sociedad Argentina de Genética |
publisher.none.fl_str_mv |
Sociedad Argentina de Genética |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:CONICET Digital (CONICET) instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
reponame_str |
CONICET Digital (CONICET) |
collection |
CONICET Digital (CONICET) |
instname_str |
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
repository.name.fl_str_mv |
CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
repository.mail.fl_str_mv |
dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar |
_version_ |
1842269170470748160 |
score |
13.13397 |