주요 선천성 기형에서의 게놈 구조 변이 매핑
2026년 4월 2일 업데이트: Peking Union Medical College Hospital
주요 선천성 결손의 게놈 구조 변이 매핑
복잡한 산전 유전자 진단이 모호한 경우를 대상으로, 이 프로젝트는 선천성 기형 사례와 가족 샘플에 대해 롱-리드 DNA 시퀀싱 데이터 분석을 수행할 계획입니다.
중점은 개인별 특정 유전체 특성의 추출 및 식별과 복잡한 구조 변이(SV)를 포함한 모든 범주의 구조 변이에 대한 검출 알고리즘 개발에 있습니다.
이 프로젝트는 중국 인구에 특화된 범-유전체 참조 지도를 구축하여 중국 인구의 선천성 기형 사례와 가족 샘플에서 병원성 구조 변이를 식별하는 데 기여하고, 중국 인구의 주요 선천성 기형에 대한 상세한 구조 변이 스펙트럼을 규명할 것입니다.
또한, 이 프로젝트는 선천성 기형에서 다양한 유형의 구조 변이가 갖는 유전적 및 병원성 역할에 대한 심층 분석을 수행하여, 중국의 주요 선천성 기형에 대한 조기 경고, 중재 및 예방을 촉진하기 위한 이론적 기반을 제공할 것입니다.
연구 개요
상세 설명
프로젝트 주제 1과 3에서 수행된 사례의 롱 리드 DNA 시퀀싱을 기반으로, 본 연구는 사례 및 대조군 샘플과 그들의 롱 리드 시퀀싱 데이터를 통합합니다. 롱 리드 DNA 시퀀싱을 위해 PacBio Revio 플랫폼이 선택되었으며, 50건의 사례에 대해 표준 전장 유전체 롱 리드 시퀀싱 분석이 수행되었습니다. 이미 구축된 1단계 중국 인구 범 유전체 참조 지도를 기반으로, 50개의 대표적인 대조군 샘플을 추가하여 롱 리드 시퀀싱을 수행하여 새로운 중국 인구 범 유전체 참조 지도를 구축합니다. 구체적인 세부 사항은 다음과 같습니다:
- 구조 변이(SV) 특성 추출 및 출생 결함 사례 유전체 인코딩, 그리고 특성 인코딩 기반 SV 검출 방법 수립. 서열 이미징을 활용하여 부위 정렬 신호의 배경 반복 정보를 제거하여 복잡한 유전체 영역에서의 SV 검출을 용이하게 합니다. "이미지 압축" 인코딩 방법을 탐구하여, 단일 이미지 내에서 출생 결함 사례와 부모 대조군 또는 인구 대조군 간의 비정상 서열 특성을 "스태킹" 접근법으로 특징화합니다. 전장 유전체 정렬 결과를 기반으로, 출생 결함 사례에서 비정상 서열을 포함하는 유전체 영역을 식별합니다. 공선성 세그먼트 기반의 국소 절단점 민감 재정렬 방법을 수립하여, 출생 결함 사례와 부모 대조군 또는 인구 대조군 간 시퀀싱 리드에 포함된 SV 단편 특성을 추출합니다. 본 연구는 동시에 대상 분할 및 분류가 가능한 동형 합성곱 신경망 프레임워크를 연구하는 데 중점을 두어, SV 검출에서 두 가지를 모두 달성합니다.
- 롱 리드 DNA 시퀀싱 데이터 기반 중국 인구 범 유전체 참조 지도 구축. 3세대 전장 유전체 시퀀싱 기술을 활용하여, 중국의 여러 민족의 DNA 샘플을 시퀀싱하고, 범 유전체 조립의 시각화를 실현합니다. 민족 특이적 참조 유전체를 구축하여 범 유전체 그래프를 형성하고, 다양한 인구 집단의 DNA 서열을 통합합니다. 차이가 있는 유전적 변이 또는 서열을 노드로 간주하고, 인접 서열을 에지로 연결하여 중국 인구의 핵심 및 특정 유전자 서열을 식별합니다. 이러한 노력은 중국 인구에 독점적인 고품질 범 유전체 참조 지도를 수립하는 것을 목표로 하며, 출생 결함에서 드물거나 새로운 SV의 정밀한 분석을 지원하기 위해 전장 유전체 구조 변이(SV) 지도 연구에 중점을 둡니다.
- 중국 인구 주요 출생 결함의 세밀한 SV 지도 매핑. SV 검출은 선형 유전체 접근법과 범 유전체 접근법 두 가지 방법으로 수행됩니다. 선형 유전체 접근법은 기존의 선형 검출 방법을 사용하여 유전적 변이를 식별합니다. 범 유전체 접근법은 de novo 조립된 유전체, 보편적 인간 참조 유전체(GRCh38), 그리고 중국 인구에서 발견된 유전적 변이 및 출생 결함 사례 샘플을 사용하여 유전체 지도를 구축하는 것을 포함합니다. 이 두 접근법은 상호 검증 및 보완하여 획득된 SV 결과를 통합합니다. 변이 위치 및 서열 유사성과 같은 기준에 따라 임계값을 설정하고, 중복 결과를 제거합니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
100
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
베이징 협화의학원 병원의 임신 환자
설명
포함 기준:
- 단일 임신으로 초음파 검사에서 태아 구조적 이상 소견이 있는 경우
- 산전 WES, 핵형 분석, CMA 등의 검사 결과가 음성인 경우
- 의심되는 열성 유전성 질환에서 이형접합 병원성 변이 하나만 검출되고, 두 번째 의심 병원성 변이가 확인되지 않은 경우
제외 기준:
- 쌍둥이/다태 임신
- 중재적 산전 진단이 시행되지 않은 경우
- 추가 검사를 거부하는 경우
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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사례
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샘플 DNA는 장거리 판독 DNA 시퀀싱 기술을 사용하여 시퀀싱되었습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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복잡한 유전체 구조적 이상
기간: 검사가 완료되면 최대 6주
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검사 결과, 대상자는 복잡한 유전체 구조적 이상을 보유하고 있음이 확인되었습니다.
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검사가 완료되면 최대 6주
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
2026년 5월 1일
기본 완료 (추정된)
2027년 5월 31일
연구 완료 (추정된)
2027년 11월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 3월 10일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 4월 2일
처음 게시됨 (실제)
2026년 4월 7일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 4월 7일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 4월 2일
마지막으로 확인됨
2026년 2월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
기타 연구 ID 번호
- K7861
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
IPD는 윤리적 및 법적 제한으로 인해 공개적으로 공유되지 않습니다.
데이터에는 민감한 유전 정보가 포함되어 있으며, 동의서에는 공개 데이터 보관에 대한 허가가 포함되어 있지 않습니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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산전진단에 대한 임상 시험
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University of Arkansas완전한