? 白紙黑字，還有中文版，其實也沒啥好看不懂的，讀懂它理解它并沒有那么難，而我想的是怎么去實現(xiàn)它，限于本人專業(yè)水平有限，若有錯誤還請包容。</br>

? 解讀的多數(shù)內(nèi)容基于ANNOVAR的注釋！！！</br>

• 原文不貼了，大體的意思我理解的就是，這個突變導致基因功能完全被破壞，那么就定義為PVS1（pathogenic very strong ，這里的數(shù)字不代表等級，只是表示序號，以示區(qū)分），同時指南也提了幾個注意的點。</br>
• 既然想要腳本實現(xiàn)，那么比較直觀的方法就是流程圖了，下面直接貼出這個證據(jù)實現(xiàn)的流程圖：</br>

流程圖

• 這是基于InterVar源碼理出來的邏輯圖</br>
• 來理解一下：</br>
  • frameshift，stopgain包含了指南中的無義突變、移碼突變，說明一下，源碼中還有‘nonsense’，但是該詞條在ANNOVAR注釋結(jié)果中是沒有的（InterVar的篩選是基于ANNOVAR的），‘stopgain’可認為是‘nonsense’；同時“起始密碼子變異”這一類變異在ANNOVAR中也是沒有的，起始密碼子在真核生物中可以認為只有AUG一種，如果發(fā)生變異了，只有一種情況，就是無法轉(zhuǎn)錄了，這種情況2/3能被檢測出來并標為"exonic,splicing"，畢竟起始密碼子就在RNA剪切位點上；“單個或多個外顯子缺失”可以包含在上一種情況里；還有一個問題就是論文中作者提到了stop_less，但是在源碼中似乎沒有體現(xiàn)。</br>
  • 第二點就是要判斷這些變異會不會導致功能喪失，這一點直接判斷是很不好判斷的，InterVar的做法是對ClinVar數(shù)據(jù)進行處理，挑出存在于MedGen數(shù)據(jù)庫中的相關變異，過濾掉高頻變異（頻率大于5%）以及一些結(jié)果矛盾的變異。最后挑出的基因列表里，每個gene中至少有一個變異在Clinvar中為“pathogenic”，并與ExAC對LOF容忍度打分很低的基因取了并集，最后得到了這么一個list（掛在github上了）。</br>
  • 第三點，如果是在經(jīng)典的剪接位點發(fā)生突變，這一點判斷方法，主要是基于dbscSNV的打分來判斷的，閾值是0.6，數(shù)據(jù)庫在ANNOVAR上直接可以下載。</br>
  • 同時指南有幾個附加注意點：</br>
    • 第一點我的解讀就是判斷某些突變的特異性，比如只有雜合錯義突變時才致病, 而雜合無功能變異卻是良性的，這個例子本身就是很特殊的，如果真碰到這個情況，且這種情況已知，那么一開始就可以特異性找出來或篩掉相關變異，如果一開始不知道，這一步也只是讓某些變異有害性增強，在復查的時候也可以篩掉，所以影響不大。</br>
    • 第二點主要體現(xiàn)在對于exon的選取，作者篩掉了在第一和最后一個exon上的變異，并在下一步過濾了倒數(shù)第一個exon（InterVar提供了相關列表，掛在github上了）上靠近3‘端50bp的變異，這里不太明白的是為什么要篩掉第一個exon上的變異，指南中似乎沒有提到相關的要求，而InterVar論文中也沒有相關說明；同樣的指南有提到倒數(shù)第二個exon，這里也沒有體現(xiàn)。</br>
    • 第三點的一部分通過dbscSNV體現(xiàn)，其余的無法比較好的直接判斷，所以沒有體現(xiàn)，第四點，第五點同理，不好判斷。</br>
• 從上面的分析可以得到，對于ACMG指南，解讀和判斷經(jīng)常是很難面面俱到的，有些時候只能盡量通過一些方法來輔助判斷，但是在使用這些輔助手段的時候就要慎重，輔助手段本身是存在一定的偏差的。</br>
• 總結(jié)一下我的問題和我覺得可以改進的地方：</br>
  1. 起始密碼子第三個堿基發(fā)生突變的時候，這種情況InterVar是如何考慮的，不知道是我沒看明白還是InterVar沒有考慮到，如果是后者，那么就可以針對改進了（即使這種情況可能性可能很低）。</br>
  2. stop_less這種變異是不是可能會造成功能喪失，作者論文中提到了，從我的邏輯來說應該是不太可能會的。</br>
  3. 功能缺失基因列表如果能采用Clinvar結(jié)合HGMD，那么應該能更準確一點，這一點有條件的小伙伴完全可以考慮一下，更新list的。</br>
  4. 不太明白為什么要過濾掉第一個exon上的變異，以及為什么沒有過濾掉倒數(shù)第二個exon上的靠近3‘端50bp的變異。</br>
• 以上問題非常歡迎各位交流指導！！！</br>

水平有限，要是存在什么錯誤請指出，可發(fā)送郵件至shiyuant@outlook.com！請大家多多批評指正，相互交流，共同成長，謝謝！！！</br>