【破解遺傳疾病、評估大眾用藥風險─全基因組分析1】
每個人的身體狀況會因為居住環境、生活習慣而有相當大的差異。但對於同一家族裡的成員來說,相似的基因存在親戚手足之間,彼此未來健康與否,可以從家族病史中看出一些端倪。不過,或許在不久的將來,就可以透過個人的基因資訊,直接評估患病風險,還能篩選適合自己的用藥。
∎詢問家族病史
身體不舒服去看醫生時,會填一張病歷表,其中一項常見的問題是:家族有哪些病史。詢問家族病史的目的在於,相似的基因自祖父母、雙親,再傳到子代,想知道罕見遺傳疾病、甚或癌症、心血管疾病、糖尿病等發生的機會,過往是透過詢問「家族病史」來瞭解。但未來將有更精確的方式預估患病風險 -「直接查看基因資訊」。
∎罕見遺傳疾病:分析單一基因變異
這類罕見遺傳疾病,包含先天性異常 (congenital anomalies) 、神經退化性疾病 (neurodegenerative disease) 等等。全基因組遺傳分析分成兩個部分,只要從血液、口水取得可供分析的 DNA,就可以進行「全基因體定序 (whole genome sequencing)」,了解該 DNA 片段的鹼基如何排列;以及「繪製全基因體圖譜 (whole genome mapping)」,了解該 DNA 片段在染色體上的位置。
➤「全基因體定序」: 是將已發病患者的 23 對染色體中,每一個基因全部都定序。定序完成後,參考已知的生物學、基因組學、醫學等知識,確認影響發病的基因;或是藉由比對健康雙親的基因,從可能的序列中搜尋基因變異處,再找出罕見遺傳疾病的發病機制。
➤「全基因體圖譜繪製」: 接著,再利用「全基因體圖譜繪製」,來組裝長片段的 DNA,以提高基因排列的正確性、以及偵測結構性變異的靈敏度。藉由這兩個方式,「中研院生物醫學科學研究所」所長郭沛恩與研究團隊得以進行全基因組遺傳分析 (full genome analysis) ,進而探討罕見遺傳疾病的致病因子。
「DNA 裡充滿重複的序列,讓重建工程增添難度。但如果找到特殊的序列,對定序會很有幫助。」相較於小片段 DNA,團隊所使用的較大 DNA 片段有更多序列線索,可以辨認、拼湊出基因原本排列的順序。將辨認大片段 DNA 得到的基因圖譜拼在一起,就能重組整條染色體。
【Reference】
【國衛院論壇2019年度議題】簡介
➤「臺灣腦組織資源聯盟(臺灣腦庫)」: http://bit.ly/2xaOZTK
➤「發展多元、整合、友善、復元為導向的社區精神病人照護體系」: http://bit.ly/2ZQdiCq
➤「臺灣護理人力發展之前瞻策略規劃」: http://bit.ly/2klhew0
➤「探究弱勢兒少保護個案之風險管理與身心發展」: http://bit.ly/2WzkOk3
➤「預防接種服務財務解決對策」: http://bit.ly/2I2cw0B
➤「人口高齡化與社會福利-社會投資的反思」: http://bit.ly/2YXEXSz
1.來源:
➤➤資料
∎(中央研究院 Academia Sinica) - 研之有物【破解遺傳疾病、評估大眾用藥風險──全基因組分析】: http://bit.ly/2rMxDgc
➤➤照片
∎「全基因體圖譜繪製流程」: (中央研究院 Academia Sinica) - 研之有物【破解遺傳疾病、評估大眾用藥風險──全基因組分析】: http://bit.ly/2rMxDgc
2. 【國衛院論壇出版品 免費閱覽】
∎國家衛生研究院論壇出版品-電子書(PDF)-線上閱覽: http://forum.nhri.org.tw/forum/book/
#國家衛生研究院 #國衛院 #國家衛生研究院論壇 #國衛院論壇 #衛生福利部 #國民健康署 #健保署 #中央健康保險署 #五南圖書 #國家書店 #五南網路書店
#基因檢測 #DNA #遺傳疾病 #用藥風險 #全基因組分析 #家族病史 #基因資訊 #全基因體定序 #全基因體圖譜繪製 #郭沛恩
衛生福利部
中央研究院 Academia Sinica
中研院生物醫學研究所
財團法人國家衛生研究院
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國家衛生研究院-論壇
重組dna順序 在 國家衛生研究院-論壇 Facebook 的最佳解答
【破解遺傳疾病、評估大眾用藥風險─全基因組分析1】
每個人的身體狀況會因為居住環境、生活習慣而有相當大的差異。但對於同一家族裡的成員來說,相似的基因存在親戚手足之間,彼此未來健康與否,可以從家族病史中看出一些端倪。不過,或許在不久的將來,就可以透過個人的基因資訊,直接評估患病風險,還能篩選適合自己的用藥。
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∎罕見遺傳疾病:分析單一基因變異
這類罕見遺傳疾病,包含先天性異常 (congenital anomalies) 、神經退化性疾病 (neurodegenerative disease) 等等。全基因組遺傳分析分成兩個部分,只要從血液、口水取得可供分析的 DNA,就可以進行「全基因體定序 (whole genome sequencing)」,了解該 DNA 片段的鹼基如何排列;以及「繪製全基因體圖譜 (whole genome mapping)」,了解該 DNA 片段在染色體上的位置。
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「DNA 裡充滿重複的序列,讓重建工程增添難度。但如果找到特殊的序列,對定序會很有幫助。」相較於小片段 DNA,團隊所使用的較大 DNA 片段有更多序列線索,可以辨認、拼湊出基因原本排列的順序。將辨認大片段 DNA 得到的基因圖譜拼在一起,就能重組整條染色體。
【Reference】
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重組dna順序 在 台灣國際醫療暨健康照護展 Medical Taiwan Facebook 的最讚貼文
【精準醫學的起源與興起】
1977年sanger發表了sanger定序法後解開了DNA排列順序之謎,揭開基因體定序的序幕,使分子生物學與基因體學快速發展。之後美國結合各國科學家花費了15年,30億美金完成了一項與阿波羅登月計畫齊名的計畫-人類基因體計畫。
人類基因體計畫的出現最先改變的就是定序方法的精進,次世代定序儀的新式儀器的出現使得基因體定序的速度與花費的金額得以大大降低,基因體解密後所帶動的另一個概念便是醫療客製化的概念,也就是精準醫學,精準醫學的三大核心「精準預防」、「精準預測」與「精準治療」來達到個人化醫療的服務。
但是次世代定序並不是沒有缺點,由於基因體的序列很長,次世代定序採取將常片段基因切成小片段後與帶有不同序列引子(primer)的晶片上,使切成小片段的基因與引子互補後利用聚合酶連鎖反應,再將小片段重新組裝成長片段。然而重新組裝的過程有時會產生錯誤使得機器判讀時解讀錯誤,造成誤判。
現在為了解決因為重新組裝而造成的誤判,google與生命科學公司Verily Life Sciences所合作研發的DeepVariant利用CNN 預測了單核苷酸多型性的變異區,剔除在重組時缺失的位點,減少錯誤率的產生。
現在市面上有許多統計與修正軟體,但是每一種有有其侷限,利用AI來建立修正模型或許是一種可以思考的解決方案,基因體除了有單核苷酸多型性的變異區外還有其他原因可以造成次世代定續儀的解讀出錯,因此只要誰的演算法考慮的夠完整就很有機會在精準醫學的領域中傳有一席之地。
生物醫學的發展以前是儀器上的限制造成,但是現在的競爭是在誰對於資料判讀的準確性夠強誰就有機會領先,AI與生物醫學的結合把生物醫學領域推向一個更高的層次,台灣一直以來有很強的高科技產業,對於如何與生醫產業連結在一起需要很多領域共同協助,使台灣在未來能在生醫產業占有一席之地。
6/22在世貿中心有場生醫領域與人工智慧結合的應用與價值共創,歡迎大家藝起來聆聽。
參考資料、圖片來源:Creating a universal SNP and small indel variant caller with deep neural networks
https://www.biorxiv.org/content/early/2018/03/20/092890
【活動時間/地點】
時間:2018年6月22日(五)
地點:台北世貿中心一館2樓(台北市信義區信義路五段5號)
【活動議程】
09:00-10:00 來賓報到、活動開幕
10:00~10:20 洞析生醫產學界、談雙方合作共創價值
10:30~12:00 漫談AI人工智慧應用於生醫產業之國際市場布局
12:20~14:00 醫材潛力企業Demo show暨交流餐會
14:00~16:50 國際醫材廠商媒合時間 (接受一對一媒合安排)
【報名資訊】
費用:完全免費!
報名期間:即日起至2018年6月18日止
網路報名去→ http://pcse.pw/EBOSBI
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【聯絡窗口】
│余先生 電話:0919546918
信箱:fish@meyanstudio.com