Вариомный анализ геномной патологии у детей с эпилепсией

Вариомный анализ представляет собой оценку вариома (совокупности вариаций генома отдельного индивиду- ума или специфического заболевания) с помощью геномного сканирования. В настоящей работе проведен анализ вариома вариаций числа копий последовательности ДНК (CNV) у 139 детей с умственной отсталостью и эпилепсией. Хромосомные аномалии обнаружены у 24 (17,3 %) детей, хромосомная нестабильность — у 18 (12,9 %) детей, геномная нестабильность (хромохелкозис) — у 7 (5 %) детей, частичная унипарентальная дисомия, затрагивающая импринтированные участки хромосом, — у 15 (10,8 %) детей. Пять детей (3,6 %) были рождены от кровнородственных браков. CNV, которые можно ассоциировать с возможными функциональными последствиями, выявлены у всех детей. Анализ генов, затронутых геномными вариациями, позволил определить процессы-кандидаты эпилепсии, среди которых преобладали те, что участвуют в регуляции клеточного цикла и сохранности стабильности генома.

1. Iourov I. y., vorsanova S. g ., yurov y . B. The variome concept: focus on CN variome. mol Cytogenet. 2019;12:52. https://doi.org/10.1186/s13039-019-0467-8

2. girirajan S., e ichler e. e. phenotypic variability and genetic susceptibility to genomic disorders. Hum mol genet. 2010;19( r 2): r 176–r 187. https://doi.org/10.1093/hmg/ddq366

3. Iourov I. y., vorsanova S. g ., Kurinnaia o . S., Zelenova m. A., Silvanovich A. p ., yurov y. B. molecular karyotyping by array C gH in a russian cohort of children with intellectual disability, autism, epilepsy and congenital anomalies. m ol Cytogenet. 2012;5(1):46. https://doi.org/10.1186/1755-8166-5-46

4. girirajan S., Brkanac Z., Coe B. p ., Baker C., vives l., vu T. H., Shafer N., Bernier r., Ferrero g . B., Silengo m., Warren S. T., moreno C. S., Fichera m., romano C., raskind W. H., eichler e . e . r elative burden of large CN vs on a range of neurodevelopmental phenotypes. ploS genet. 2011;7(11): e1002334. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1002334

5. Andrews T., Honti F., pfundt r., de leeuw N., Hehir-Kwa j., vulto-van Silfhout A., de vries B., Webber C. The clustering of functionally related genes contributes to CN v-mediated disease. g enome r es. 2015;25(6):802–813. https://doi.org/10.1101/gr.184325.114

6. Hawe j.S., Theis F. j ., Heinig m. Inferring interaction networks from multi-omics data. Front genet. 2019;10:535. https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00535

7. Iourov I. y., vorsanova S. g ., yurov y . B. In silico molecular cytogenetics: a bioinformatic approach to prioritization of candidate genes and copy number variations for basic and clinical genome research. mol Cytogenet. 2014;7(1):98. https://doi.org/10.1186/s13039–014–0098-z

8. Zelenova m.A., yurov y. B., vorsanova S. g., Iourov I. y . laundering CNv data for candidate process prioritization in brain disorders. mol Cytogenet. 2019;12:54. https://doi.org/10.1186/s13039-019-0468-7

9. li y., mcgrail d. j., latysheva N., yi S., Babu m. m., Sahni N. pathway perturbations in signaling networks: linking genotype to phenotype. Semin Cell d ev Biol. 2020;99:3–11. https://doi.org/10.1016/j.semcdb.2018.05.001

10. Iourov I. y., vorsanova S. g ., Zelenova m. A., Korostelev S. A., yurov y . B. genomic copy number variation affecting genes involved in the cell cycle pathway: implications for somatic mosaicism. Int j genomics. 2015;2015:757680. https://doi.org/10.1155/2015/757680