项目名称: 基于二代测序的视网膜变性基因研究

项目编号: No.81470669

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 医药、卫生

项目作者: 睢瑞芳

作者单位: 中国医学科学院北京协和医院

项目金额: 73万元

中文摘要: 视网膜变性(retinal degeneration, RD)包含一类遗传性视网膜病变,是目前不可逆致盲性眼病的最主要原因。RD有多种类型及遗传方式,其中视网膜色素变性(RP)是常见类型。RD临床表现多样,通常仅有眼部受累,也可是多系统病的眼部表现;发病可从出生至成年。由于不同类型的RD患病率从1/4000至1/80000,均为罕见病,这些类型特别容易被混淆。目前已知的和遗传性视网膜变性相关的基因超过100个。这给视网膜变性的临床诊断和基因研究带来巨大挑战。本课题组基于数千例视网膜变性的诊断经验总结出实用的诊断策略,在国内领先。我们采用目标DNA捕获及二代测序技术对RP的小样本研究,一次性可筛查163个相关基因,获得成功。本次申请课题将研究基因扩大至200个以上,针对 300名不同类型的RD,将发现RD新的基因型和表型的相关性,确定我国RD的基因突变谱。

中文关键词: 基因突变;二代测序;视网膜变性;临床表型

英文摘要: Retinal degeneration(RD), which includes a group of inherited retinal diseases,is the leading cause of irreversible blindness.Most of RD is inherited in diffrent modes and have many clinical types. Retinitis pigmentosa is the most common type of RD.The clinical manifestations of RD are highly heterogeneous. Usually,only eye is involved. It also may be part of systemic syndromes.The prevalence of RD ranges from 1/4000 to 1/80000 according to the specific type.It is hard to differentiate different type of RD.To date,over 100 genes have been linked to RD.The clinical and genetic studies on RD is made challenging by the large number of disease genes and diversity of clinical apprances of RD.Our expertise in RD diagnosis gained from thousands of cases places us to the leading position in this field. Our recent research paper about RP study using targeted DNA capture and next-generation sequencing technology is a successful example and strong foundation for future study. In this proposal,we will upgrade the retinal gene panal to cover more than RD and candidate 200 genes and to expand sample size to 300 RD probands. Novel genotype-phynotype correlations will be characterized.Whole picture of Chinese RD mutation spectrum will be illustrated.

英文关键词: gene mutation;next-generation sequencing;retinal degeneration;phenotype

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【PKDD 2021】PaGNN:基于交互结构学习的链路预测
专知会员服务
17+阅读 · 2021年11月26日
基于表格数据的深度学习方法
专知会员服务
37+阅读 · 2021年10月19日
专知会员服务
68+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
35+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
47+阅读 · 2020年12月4日
专知会员服务
142+阅读 · 2020年9月6日
【新加坡国立大学】深度学习时代数据库:挑战与机会
专知会员服务
33+阅读 · 2020年3月6日
金融时序预测中的深度学习方法:2005到2019
专知会员服务
166+阅读 · 2019年12月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【PKDD 2021】PaGNN:基于交互结构学习的链路预测
专知会员服务
17+阅读 · 2021年11月26日
基于表格数据的深度学习方法
专知会员服务
37+阅读 · 2021年10月19日
专知会员服务
68+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
35+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
47+阅读 · 2020年12月4日
专知会员服务
142+阅读 · 2020年9月6日
【新加坡国立大学】深度学习时代数据库:挑战与机会
专知会员服务
33+阅读 · 2020年3月6日
金融时序预测中的深度学习方法:2005到2019
专知会员服务
166+阅读 · 2019年12月4日
微信扫码咨询专知VIP会员