Таргетное секвенирование с длинными чтениями позволяет всесторонне анализировать генетический и эпигенетический ландшафт наследственных миопатий

Targeted long-read sequencing enables comprehensive analysis of the genetic and epigenetic landscape of inherited myopathies
Michael Fahey, Danqing Zhu, Stephanie L. Barnes, Igor Stevanovski, Sanjog R. Chintalaphani, Michel Tchan, Karl Ng, Marina Kennerson, Kishore R. Kumar, Ira W. Deveson, Andre L. M. Reis, Pamela McCombe, Carolyn M. Sue, Stephen Reddel, Neil G. Simon, Simon Hawke, Katrina Morris, Christina Liang, Kate Ahmad, Ryan L. Davis, Dennis Yeow, Neysa Njo, Laura Ivete Rudaks, Bianca R. Grosz, Joanne Sy, Leah Kemp, Michael T. Chin, Marion Stoll, Andrew Hannaford, Ehsan Esmaili Shandiz, Shadi El‐Wahsh, Robert Boland‐Freitas, Roula Ghaoui, Jonathan Sturm, Anna Willard, Mahi Jasinarachchi, Lisa Worgan, David Manser, Neil Griffith, Pak Leng Cheong
2026-07-04

эпигенетические сигнатурынаследственные миопатииповторные экспансииструктурные вариантытаргетный длинночит-совое секвенирование
Генетические варианты, вызывающие наследственные миопатии, сильно различаются по типу, размеру и последовательностному контексту и включают мелкие последовательностные варианты, крупные структурные варианты, расширения повторов и более сложные события, такие как контаркция макросателлита D4Z4 и гипометилирование, вызывающие фасциоскулопереднюю мышечную дистрофию. Многие из этих вариантов трудно охарактеризовать с помощью секвенирования следующего поколения и других более старых молекулярных технологий. Для решения этой задачи мы разработали таргетный анализ методом секвенирования с длинными чтениями и биоинформатическую аналитическую платформу, охватывающие полный набор генов, вариантов и эпигенетических сигнатур, в настоящее время вовлечённых в наследственные миопатии. Применяя этот подход к когортe пациентов с миопатиями, мы демонстрируем аналитическую валидность метода и его повышенную точность и разрешающую способность по сравнению с существующими методами. Наш анализ привёл к новым генетическим диагнозам у 35,5% (11/31) пациентов, оставшихся без диагноза после стандартного клинического генетического тестирования. Эта методология представляет собой единый упрощённый тест для всесторонней генетической и эпигенетической характеристики наследственных миопатий.
1
Разработан таргетный метод длинного секвенирования и биоинформатический фреймворк для захвата генов, вариантов и эпигенетических сигнатур, связанных с наследственными миопатиями.
2
При применении к когорте пациентов с миопатиями метод показал аналитическую валидность и повышенную точность и разрешающую способность по сравнению с существующими методами.
3
Метод способен характеризовать широкий спектр типов вариантов, трудных для короткого NGS, включая мелкие варианты, крупные структурные варианты, экспансии повторов и сложные события, такие как сокращение макросателлита D4Z4 и гипометилирование.
4
Метод обеспечил новые генетические диагнозы у 35,5% (11/31) пациентов, оставшихся недиагностированными после стандартного клинического генетического тестирования.
5
Единый оптимизированный тест позволяет всесторонне генетически и эпигенетически характеризовать наследственные миопатии в рамках одного рабочего процесса.

Целевая длинночтующая секвенирующая методика и биоинформатический аналитический фреймворк для генов, вовлечённых в наследственные миопатии

Комплексное выявление и характеристика генетических вариантов (мелкие варианты, крупные структурные варианты, экспансии повторов, сложные события) и эпигенетических сигнатур (например, метилирование/гипометилирование D4Z4), лежащих в основе наследственных миопатий, а также аналитическая валидность методики и диагностическая эффективность по сравнению со стандартными методами

Publication Details
Publication Date
2026-07-04
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
0
Access Type
Author Information
Authors
Michael Fahey
Danqing Zhu
Stephanie L. Barnes
Igor Stevanovski
Sanjog R. Chintalaphani
Michel Tchan
Karl Ng
Marina Kennerson
Kishore R. Kumar
Ira W. Deveson
Andre L. M. Reis
Pamela McCombe
Carolyn M. Sue
Stephen Reddel
Neil G. Simon
Simon Hawke
Katrina Morris
Christina Liang
Kate Ahmad
Ryan L. Davis
Dennis Yeow
Neysa Njo
Laura Ivete Rudaks
Bianca R. Grosz
Joanne Sy
Leah Kemp
Michael T. Chin
Marion Stoll
Andrew Hannaford
Ehsan Esmaili Shandiz
Shadi El‐Wahsh
Robert Boland‐Freitas
Roula Ghaoui
Jonathan Sturm
Anna Willard
Mahi Jasinarachchi
Lisa Worgan
David Manser
Neil Griffith
Pak Leng Cheong
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%