Analysis of in silico prediction application concerning the importance of biological impact of point mutations.

Searching for genetic variants, which cause the disorder phenotype of the patient, is the purpose of medical genetic diagnosis. Each single human genome contains thousands of genetic changes. Only a few of them lead to phenotypic changes. That is why prognostic assessment of their biological and clinical consequences is so important. Misinterpretation of the meaning of the detected variant can cause serious consequences for the patient and his family. The number and variety of diagnosed variants makes the assessment of their functional consequences require support through multi-elemental computational analysis. Today there are avaliable many in silico prediction tools. They use a variety of computational models and genetic databases. As part of this work, the possibilities of practical application of three selected programs in forecasting the biological significance of nucleotide sequence variants were analyzed. For this purpose 10 sequence variants, identified in the Laboratory of Cytogenetics and Molecular Genetics at the University Children's Hospital in Krakow, were analyzed. To study included 5 variants described in the Ensembl database and 5 previously unidentified genetic changes. Three different widely available programs were used to carry out the analyzes: Variant Effect Predictor, MutationTaster and Varsome. Individual analyzes were carried out for each of the tested variants using selected tools. This work was aimed at presenting practical aspects of the use of selected in silico prediction programs by comparing the principles of their operation, efficiency and compliance in the obtained results. The conducted research allowed to determine the suitability of individual algorithms to classify the meaning of the variants. They showed positive and negative aspects of the programs. The results obtained indicate that in silico prediction can not be the only determinant of the clinical consequences of the mutation. It is only an auxiliary factor in the interpretation of the obtained data.

Diagnostyka genetyczna ma na celu poszukiwanie wariantów genetycznych będących przyczyną zaburzeń fenotypowych pacjenta. Każdy pojedynczy genom ludzki zawiera tysiące zmian genetycznych. Tylko nieliczne z nich prowadzą do zmian fenotypowych. Dlatego tak ważna jest ocena prognostyczna ich konsekwencji biologicznych oraz klinicznych. Błędna interpretacja znaczenia wykrytego wariantu może spowodować poważne konsekwencje dla pacjenta oraz jego rodziny. Liczba i różnorodność diagnozowanych wariantów sprawia, że ocena ich konsekwencji funkcjonalnych wymaga wsparcia przez wieloelementową analizę obliczeniową. Obecnie dostępnych jest wiele narzędzi predykcji in silico. Wykorzystują one różnorodne modele obliczeniowe oraz źródła danych genetycznych. W ramach niniejszej pracy poddano analizie możliwości praktycznego zastosowania trzech wybranych programów w prognozowaniu znaczenia biologicznego wariantów sekwencji nukleotydowej. W tym celu przeanalizowano 10 wariantów sekwencji DNA zidentyfikowanych w Laboratorium Cytogenetyki i Genetyki Molekularnej Uniwersyteckiego Szpitala Dziecięcego w Krakowie. Do badania włączono 5 wariantów opisanych w bazie Ensembl oraz 5 nieopisanych dotychczas zmian genetycznych. Do przeprowadzenia analiz wykorzystano trzy różne, powszechnie dostępne programy: Variant Effect Predictor, MutationTaster oraz Varsome. Dla każdego z badanych wariantów przeprowadzono indywidualne analizy z zastosowaniem wybranych narzędzi. Niniejsza praca miała na celu przedstawienie praktycznych aspektów użytkowania wybranych programów predykcji in silico poprzez porównanie zasad ich działania, wydajności oraz zgodności w otrzymywanych wynikach. Przeprowadzone badania pozwoliły określić przydatność poszczególnych algorytmów do sklasyfikowania znaczenia wariantów. Wykazały pozytywne oraz negatywne aspekty działania programów. Uzyskane wyniki wskazują, że predykcja in silico nie może być jedynym wyznacznikiem oceny klinicznych konsekwencji mutacji. Stanowi jedynie czynnik pomocniczy w interpretacji uzyskanych danych.