Interpretação da patogenicidade e estabelecimento de um banco de dados de variações de número de cópias (cnvs) em uma amostra da população brasileira
Data
2019-04-25
Autores
Godoy, Victoria Cabral Silveira Monteiro De 
Orientadores
Melaragno, Maria Isabel De Souza Aranha
Tipo
Dissertação de mestrado
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Resumo
To survey and classify CNVs, previously identified from arrays performed in our laboratory, in order to build a CNV database of a Brazilian cohort. Methods: A Brazilian cohort of 284 individuals was analyzed, including patients with phenotypic alterations and their unaffected parents. The following array platforms were used: Genome-Wide Human Array 6.0 SNP array (n= 66 individuals), CytoScan High-Density SNP array (n= 163 individuals) and CytoScan 750K (n= 55 individuals), from Affymetrix. Array analyses were performed using the Chromosome Analysis Suite software (ChAS), (Affymetrix, Santa Clara, CA, USA). All arrays that met the QC parameters were included in the analysis and, by using a flowchart, the CNVs were classified according to their pathogenicity. Results: A total of 1,792 CNVs (1,380 gains and 412 losses) were classified as benign (82%), likely benign (3.1%), VUS (5.5%), likely pathogenic (0.2%) and pathogenic (9.2%). Some of the CNVs classified as likely benign or VUS were recurrent and presented an increased frequency. These CNVs could be considered benign in our Brazilian sample, changing the interpretation of their clinical impact. Conclusions: We constructed an internal CNV database of a Brazilian cohort that will be useful for future genomic analyzes in our laboratory. Our study described a high frequency of specific CNVs classified as possibly benign and VUS, and therefore those events were reclassified as benign. In addition, our study established a novel analysis flowchart that was highly effective in classifying the CNVs, even without a phenotype-based classification method.
Realizar o levantamento e a classificação de variações de número de cópias (CNVs), identificadas previamente a partir de arrays realizados em nosso laboratório, de forma a construir um banco de dados de CNVs em uma amostra da população brasileira. Métodos: Analisar arrays de uma coorte composta por 284 indivíduos brasileiros, incluindo pacientes com alterações fenotípicas e seus pais sem alterações fenotípicas. As plataformas utilizadas para a realização dos arrays foram: Genome-Wide Human Array 6.0 SNP array (n= 66 indivíduos), CytoScan High-Density SNP array (n= 163 indivíduos) e CytoScan 750K (n= 55 indivíduos), da Affymetrix. A análise dos arrays foi realizada por meio do software Chromosome Analysis Suite (ChAS) e a plataforma online UCSC. Todos os arrays que passaram pelo controle de qualidade foram incluídos na análise e, utilizando um fluxograma de análise, as CNVs foram classificadas de acordo com a patogenicidade. Resultados: Um total de 1.792 CNVs (1.380 ganhos e 412 perdas) foram classificadas como benignas (82%), possivelmente benignas (3,1%), VUS (5,5%), possivelmente patogênicas (0,2%) e patogênicas (9,2%). Algumas das CNVs classificadas como benignas, possivelmente benignas ou variante de significado incerto (VUS) foram recorrentes e com alta frequência em nossa amostra. Esses CNVs recorrentes, inicialmente classificadas como possivelmente benignas ou VUS, foram reclassificadas como benignas em nossa amostra. Conclusões: Construímos um banco de dados interno de CNVs presentes em uma amostra de indivíduos brasileiros, o qual será útil para análises genômicas futuras em nosso laboratório. Algumas CNVs classificadas como possivelmente benignas e VUS, por estarem presentes em alta frequência em nossa amostra, foram reclassificadas como benignas. Além disso, nosso estudo estabeleceu um fluxograma de análise próprio que foi altamente eficaz na classificação das CNVs, apesar de não termos utilizado informações fenotípicas na análise.
Realizar o levantamento e a classificação de variações de número de cópias (CNVs), identificadas previamente a partir de arrays realizados em nosso laboratório, de forma a construir um banco de dados de CNVs em uma amostra da população brasileira. Métodos: Analisar arrays de uma coorte composta por 284 indivíduos brasileiros, incluindo pacientes com alterações fenotípicas e seus pais sem alterações fenotípicas. As plataformas utilizadas para a realização dos arrays foram: Genome-Wide Human Array 6.0 SNP array (n= 66 indivíduos), CytoScan High-Density SNP array (n= 163 indivíduos) e CytoScan 750K (n= 55 indivíduos), da Affymetrix. A análise dos arrays foi realizada por meio do software Chromosome Analysis Suite (ChAS) e a plataforma online UCSC. Todos os arrays que passaram pelo controle de qualidade foram incluídos na análise e, utilizando um fluxograma de análise, as CNVs foram classificadas de acordo com a patogenicidade. Resultados: Um total de 1.792 CNVs (1.380 ganhos e 412 perdas) foram classificadas como benignas (82%), possivelmente benignas (3,1%), VUS (5,5%), possivelmente patogênicas (0,2%) e patogênicas (9,2%). Algumas das CNVs classificadas como benignas, possivelmente benignas ou variante de significado incerto (VUS) foram recorrentes e com alta frequência em nossa amostra. Esses CNVs recorrentes, inicialmente classificadas como possivelmente benignas ou VUS, foram reclassificadas como benignas em nossa amostra. Conclusões: Construímos um banco de dados interno de CNVs presentes em uma amostra de indivíduos brasileiros, o qual será útil para análises genômicas futuras em nosso laboratório. Algumas CNVs classificadas como possivelmente benignas e VUS, por estarem presentes em alta frequência em nossa amostra, foram reclassificadas como benignas. Além disso, nosso estudo estabeleceu um fluxograma de análise próprio que foi altamente eficaz na classificação das CNVs, apesar de não termos utilizado informações fenotípicas na análise.
Descrição
Citação
GODOY, V.C.S.M. Interpretação da patogenicidade e estabelecimento de um banco de dados de variações de número de cópias (CNVs) em uma amostra da população brasileira. 2019. 118f. Dissertação ( Mestrado em Biologia Estrutural e Funcional) – Escola Paulista de Medicina, Universidade Federal de São Paulo. São Paulo, 2019.