将药物基因组测序数据转化为药物反应预测 - - 如何解释未知意义的变异
Roman Tremmel1,2, Sebastian Pirmann3,4,5, Yitian Zhou6
1Dr Margarete Fischer-Bosch Institute of Clinical Pharmacology, Stuttgart, Germany.
测序和计算方法的进步使药物基因组变异效应的准确预测成为可能. 将这些见解与实验验证相结合,可以预测个性化的药物反应.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 药物基因组学 药物基因组学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 人类基因组变异越来越多地通过先进的测序技术来识别.
- 药物基因表现出高的多态性,在人口数据中发现了许多变体.
- 大多数药物基因组变异对药物疗效和毒性的功能影响仍然在很大程度上未被描述.
研究的目的:
- 审查用于药物基因组变异解释的技术和计算进步.
- 讨论机器学习和omics集成等新兴策略,以实现个性化医疗.
- 概述用于in silico预测的实验和临床验证方法.
主要方法:
- 测序技术和生物信息管道的描述,用于变种识别.
- 突出解释药物基因组变异的计算算法.
- 机器学习和多学科整合策略的概述.
- 对实验和临床验证方法的审查.
主要成果:
- 技术进步使人类基因组变异的可靠识别成为可能.
- 计算工具和算法正在为药物基因组变异解释取得进展.
- 新兴策略显示了改进个性化药物反应预测的潜力.
结论:
- 计算预测和实验验证之间的代反是关键.
- 药物基因组预测模型的准确性正在迅速提高.
- 包含完整的药物遗传特征的个性化药物反应预测正在接近实现.
更多相关视频
11:35Screening for Functional Non-coding Genetic Variants Using Electrophoretic Mobility Shift Assay EMSA and DNA-affinity Precipitation Assay DAPA
Published on: August 21, 2016
08:46Implementation of In Vitro Drug Resistance Assays: Maximizing the Potential for Uncovering Clinically Relevant Resistance Mechanisms
Published on: December 9, 2015
相关概念视频
Analysis of Population Pharmacokinetic Data
Factors Affecting Drug Response: Overview
Genome-wide Association Studies-GWAS
GWAS does not require the identification of the target gene involved in...
Single Nucleotide Polymorphisms-SNPs
Drug Discovery: Overview
Pharmacokinetic Models: Overview
There are three primary types of models: empirical, compartment, and physiological. Empirical models, with minimal...
