Identification of susceptibility genes in non-syndromic cleft lip with or without cleft palate using whole-exome sequencing

BACKGROUND: Non-syndromic cleft lip with or without cleft palate (NSCL/P) is among the most common congenital malformations. The etiology of NSCL/P remains poorly characterized owing to its complex genetic heterogeneity. The objective of this study was to identify genetic variants that increase susceptibility to NSCL/P. MATERIAL AND METHODS: Whole-exome sequencing (WES) was performed in 8 fetuses with NSCL/P in China. Bioinformatics analysis was performed using commercially available software. Variants detected by WES were validated by Sanger sequencing. RESULTS: By filtering out synonymous variants in exons, we identified average 8575 nonsynonymous single nucleotide variants (SNVs). We subsequently compared the SNVs against public databases including NCBI dbSNP build 135 and 1000 Genomes Project and obtained an average of 203 SNVs. Total 12 reported candidate genes were verified by Sanger sequencing. Sanger sequencing also confirmed 16 novel SNVs shared by two or more samples. CONCLUSIONS: We have found and confirmed 16 susceptibility genes responsible for NSCL/P, which may play important role in the etiology of NSCL/P. The susceptibility genes identified in this study will not only be useful in revealing the etiology of NSCL/P but also in diagnosis and treatment of the patients with NSCL/P

Métodos computacionales en toxicología predictiva: aplicación a la reducción de ensayos con animales en el contexto de la legislación comunitaria REACH / Computational methods in predictive toxicology: application to the reduction of animal tests in the context of the EU REACH regulation

Los métodos de química informática y modelado molecular han sido utilizados desde hace décadas para la selección y optimización de nuevos compuestos con propiedades terapéuticas. Su aplicación en toxicología predictiva es más reciente, y dadas las nuevas necesidades regulatorias impuestas por la normativa europea REACH, estas técnicas gozan actualmente de un interés creciente. En efecto, el reglamento REACH supone a priori la necesidad de una cantidad ingente de ensayos con animales para demostrar la seguridad de los nuevos compuestos químicos sometidos a registro, ensayos que pueden reducirse mediante el uso de métodos alternativos como los estudios in vitro e in silico, siempre que cumplan ciertas condiciones específicas que garanticen su calidad y eficacia predictiva. La toxicología computacional es pues una subdisciplina de la toxicología que tiene como objetivo utilizar las matemáticas, la estadística, el modelado químico y las herramientas informáticas para predecir los efectos tóxicos de las sustancias químicas en la salud humana y/o el medio ambiente, y adicionalmente comprender mejor los mecanismos por los que un producto químico determinado induce daño. En esta revisión resumimos el estado del arte de los diferentes métodos existentes en materia de toxicología computacional, citamos las bases de datos y programas más adecuados para la generación de predicciones robustas y fiables, y se discuten sus limitaciones y el grado de aceptación en el ámbito normativo (AU)

Molecular modeling and chemoinformatics have been used for decades for the selection and optimization of new compounds with therapeutic properties. The application of these techniques in predictive toxicology is more recent, and they are experiencing an increasingly interest because of the new legal requirements imposed by the EU REACH regulation. Indeed, a large amount of animal testing is needed under REACH to demonstrate the safety of new chemical entities subjected to registration, and these assays can be significantly reduced by using alternative in vitro and in silico methods, provided they meet specific conditions to ensure their quality and predictive power. Computational toxicology is as a subdiscipline of toxicology that aims to use mathematics, statistics, chemistry and computer modeling tools to predict the toxic effects of chemicals on human health and/or environment. Additionally, computation studies can help also to better understand the mechanisms by which a given chemical induces harm. In this review we summarize the state of art of the main in silico methods, the toxicological databases and computer programs more suitable for the generation of robust and reliable predictions will be listed, and the limitations and acceptability of computational toxicology will be discussed in the context of the UE regulation (AU)

Public sphere and the sustainability of the bioinformatics promise

The literature about genomics and bioinformatics achievements in high-impact journals such as Nature and Science has raised disproportionate expectations amongst the general public about fast and revolutionary drugs and breakthroughs in biomedicine. However, the yield obtained by database mining activities has been modest, as reported in the February 2001 issues of these journals featuring the completion of human genome draft sequences by the Human Genome Project Consortium and the company Celera. I have compared changes in rethoric employed by molecular biologists in 2001 and in April 2003, when the final sequence was announced. The comparison suggests that researchers are concerned about the sustainability of society’s investment in this field, though not explicitly.

Farmacogenética II. Métodos moleculares de estudio, bioinformática y aspectos éticos / Pharmacogenetics II. Research molecular methods, bioinformatics and ethical concerns

La farmacogenética es el estudio de la respuesta farmacológica del individuo según el genotipo. Su objetivo es optimizar el tratamiento a nivel individual, ir a una terapia personalizada más segura y eficiente. En esta segunda parte de la revisión se analizan los métodos moleculares de estudio en farmacogenética que incluyen la tecnología de los microarrays o chips de ADN. Dentro de ellos destacan los microarrays para determinar la expresión génica, que detectan secuencias específicas de ARN, y los microarrays para determinar el genotipo, que detectan secuencias específicas de ADN, incluyendo los polimorfismos, especialmente los de un solo nucleótido (SNP). Se revisa la relación entre la farmacogenética, la bioinformática y sus aspectos éticos

Pharmacogenetics refers to the study of the individual pharmacological response based on the genotype. Its objective is to optimize treatment in an individual basis, thereby creating a more efficient and safe personalized therapy. In the second part of this review, the molecular methods of study in pharmacogenetics, including microarray technology or DNA chips, are discussed. Among them we highlight the microarrays used to determine the gene expression that detect specific RNA sequences, and the microarrays employed to determine the genotype that detect specific DNA sequences, including polymorphisms, particularly single nucleotide polymorphisms (SNPs). The relationship between pharmacogenetics, bioinformatics and ethical concerns is reviewed

Bioinformática Clínica: aplicación en el ámbito de la sanidad / Clinical Bioinformatics: application in the health sector

Los últimos avances que se han producido en el conocimiento del genoma humano van a tener en los próximos años un gran impacto en biomedicina y en Salud Pública. La informática ha sido uno de los objetivos esenciales del Proyecto Genoma Humano, debido a la gigantesca cantidad de datos que había que recoger, analizar, comparar, interpretar y distribuir. En la actualidad, ya se aplican parte de estos avances en la práctica asistencial, de forma que se obtienen datos genómicos como parte de la información de la historia clínica electrónica. Esto provoca una serie de nuevos problemas que demandan nuevos enfoques disciplinarios. Uno de ellos es la Bioinformática Clínica, como la evolución de la Bioinformática en el ámbito sanitario, pero incluyendo áreas de la informática Médica y la Informática Biomédica. En este trabajo se pretende caracterizar la nueva disciplina, tanto desde el punto de vista funcional como profesional (AU)

Automatic data processing has been one of the essential goals of the Human Genome Project due to the large quantity of data which had to be collected. The authors explain that currently a large part of these breakthroughs are already being applied in nursing practice so that genomic data is obtained as part of the information of the Electronic Medical Record (AU)