数据库 | 新生突变研究，突变速率不容忽视 | mirDNMR

ActionFree 

一个追求高品质生活异想天开的浪漫疯子，一只研究精神疾病与脑的遗传的科研汪...生活不该只停留在想法而无实际行动，做一个勇敢的行动者，去尝试去努力。 此公众号旨在分享本汪在科研及生活中的一些实践报告、学习笔记，期待与你的交流与合作。戳这里ActionFree公众号原文，请多关注哦~

新生突变(de novo mutation 又叫新发突变)是指父母中没有的，但在孩子新发生的突变，它在散发性遗传疾病的研究中扮演重要角色。有研究证明，人类基因组上平均每代人自发发生74个新生单核苷酸突变和3个新生插入缺失，而这些突变中只有极少数会致病。从如此多的新生突变中准确找到致病突变并筛选致病基因具有重要意义。

以往的研究通过寻找在基因中频发的突变（即在多个家系中出现的突变）筛选致病基因。然而，新生突变可能会随机地在某个基因中出现多次。而且，出现这种现象的概率会随着基因长度的增长而增大。因此，仅仅基于频发突变筛选致病基因存在极大的假阳性，并且缺乏统计方法的支持。也有研究采用case-control的方式筛选致病基因。然而，由于在某些基因上新生突变的分布极其稀少，仍然难以应用统计学方法进行研究。并且，大规模地对control进行测序耗资巨大。如果对每个基因的背景突变速率有个准确的估计，则可以在不对control进行测序的前提下准确地筛选致病基因。实际上，目前已经有多个研究应用不同的方法计算了每个基因的背景突变速率，并且应用该背景值找到了候选致病基因。

mirDNMR数据库(https://www.wzgenomics.cn/mirdnmr/index.php)收集了人类新生突变的背景突变速率。该数据库可供用户浏览和搜索不同基因的背景突变速率，同时还可以基于背景突变速率筛选候选致病基因。该数据库还可供用户搜索不同人群的突变频率，包括：ExAC、ESP6500、UK10K、1000G和dbSNP。 

浏览背景突变速率

搜索背景突变速率

搜索突变的人群频率MAF

筛选候选致病基因

参考文献

Yi Jiang, Zhongshan Li,Zhenwei Liu et al.mirDNMR: a gene-centered database of background de novo mutation rates in human. Nucleic Acids Res (2017) 45 (D1): D796-D803.

网址：http://nar.oxfordjournals.org/content/early/2016/10/30/nar.gkw1044.abstract参考文献

生信草堂将会与更多的优秀微信公众号合作，把最优秀的微信推文呈现给大家，希望可以帮助读者更多的了解生信技术，培养和提高读者的生信分析能力！

学术手拉手

 

长按关注生信草堂

长按关注ActionFree