Finding Articles Using a Database at FGCU Library

주제에 대한 저널 기사를 찾으려면 가장 좋은 방법 중 하나는 도서관 온라인 조사 데이터베이스 도서관은 연구 및 정보에 대한 액세스를 제공하기 위해 데이터베이스를 선택하고 구매합니다

많은 주제의 저널에서 기사에 대한 데이터베이스 검색을 시작하려면 다음에서 "데이터베이스"를 클릭하십시오 도서관의 홈페이지 여기에서 FGCU 학생 교직원 및 교수진이 이용할 수있는 수백 가지 데이터베이스 중 하나를 선택할 수 있습니다 캠퍼스 밖일 경우, 14 자리 FGCU ID 번호 또는 FGCU 이메일을 요청할 것입니다 및 암호를 사용하여 라이브러리가 제공하는 온라인 리소스에 액세스 할 수 있습니다

당신이 당신의 주제에 대한 기사를 가질 가능성이있는 데이터베이스의 이름을 안다면, 다음을 입력하십시오 검색 상자의 제목은 데이터베이스에 대한 링크를 표시합니다 주제를 다루는 데이터베이스를 선택하는 데 도움이 필요하면 주제를 선택하거나 연구 안내서를 사용하여 주제 영역에 제안 된 데이터베이스를 찾으십시오 연구 주제가 어떤 주제 분야에 속하는 지 잘 모를 경우에는 여러 주제를 사용해보십시오 우리의 다중 주제 데이터베이스리스트는 저널과 다른 데이터베이스를 제안했습니다 광범위한 주제에 대한 간행물

데이터베이스의 검색 화면에 도달하면 기사 검색을 시작할 수 있습니다 하나 이상의 검색어를 입력하여 대부분의 데이터베이스에서 날짜별로 결과를 제한 할 수 있습니다 또는 학술 및 동료 심사 저널의 기사 만 포함 할 수 있습니다 여기에서 가장 관련성이 높은 기사를 찾기 위해 결과 목록을 살펴볼 수 있습니다 옆에 표시된 옵션을 사용하여 검색을 더욱 세분화 할 수 있습니다 이 검색에서 얻은 많은 결과는 전체 기사가 첨부되어 있습니다

"전체 텍스트"라고하는 링크에서 볼 수 있습니다 전체 기사를 보려면 기사 제목이나 전체 텍스트 링크를 클릭하십시오 일반적으로 전체 기사를 저장, 인쇄 또는 이메일로 보낼 수 있습니다 모든 데이터베이스가 전문을 제공하는 것은 아니며 모든 기사가 전문이 아닐 수 있음을 기억하십시오 사용 가능한 온라인

현재 데이터베이스에 전체 텍스트가 첨부되지 않은 경우 "전체 확인"을 클릭하십시오 텍스트 "링크를 클릭하면 모든 도서관의 데이터베이스를 검색 할 수 있습니다 조 다른 데이터베이스에서 사용할 수있는 경우 여기에 표시됩니다 해당 데이터베이스의 전체 텍스트 기사로 이동하려면 제공된 링크 중 하나를 클릭하십시오

Migrate SQL Server data by using Azure SQL Database Managed Instance | T142

안녕하세요 저는 데이터 플랫폼 팀에서 작업하여 하나의 문제 관리자입니다 이 비디오에서 나는 푸른 속편이 인스턴스를 관리 무엇인지 보여 드리겠습니다

첫째, 우리가 볼 수 왜 우리는 우리의 속편 인스턴스를 관리 한 다음에 인스턴스를 관리하는 것을 볼 필요합니까? 어떻게 당신은 그것을 사용할 수 있습니까? 속편이 인스턴스를 관리 우리가 그것을 해결하고자하는 문제는 무엇인가? 우리는 푸른 클라우드로 애플리케이션 및 데이터베이스를 이동하려는 많은 고객을 가지고있다 그들은 또 다른 우리에게 작업을 유지 패치 백업을 위임 할 수 있기 때문에 플랫폼은 서비스입니다 선호합니다 그러나 클라우드로 여행이 어려울 수 있습니다 같은 SQL 에이전트와 같은 인스턴스 레벨 기능의 부재 우리는 표면적의 lation 간격이 응용 프로그램 재 작성을 많이 필요할 수있다 필요합니다

그러므로 우리는 쉽게 클라우드 데이터베이스를 마이그레이션 할 수 있도록하는 새로운 속편 데이터 서비스를 설계했다 당신은 속편 있습니까? 관리 인스턴스는 기존의 단일 데이터베이스 비탄성 풀처럼 제공하는 과거의 다른 속편 데이터베이스의 또 다른 맛이다? 나는 동일한 측정 인스턴스가 제몫입니다 볼 수 있습니다 행성에 SQL 서버와 거의 100 %의 호환성 SQL 인스턴스입니다 그것은 당신이 쉽게 들어 올려 다른 클라우드로 속편 서버 데이터베이스를 이동 할 수 있습니다 관리 인스턴스는 다른 속편 데이터베이스와 동일한 인프라를 구축하고, 같은 시간에 자동으로 배치 포인트가 복원 자동 백업으로 모든 파스코 능력을 제공한다

데이터베이스의 성능을 향상 지능 내장 당신이 할당 된 개인 IPEA 주소로 venet에 배치에이는 의기 양양하고 최선을 다하고 있습니다 우리는 클라우드하는 마찰 마이그레이션입니다 수 있도록 산스크리트어 비즈니스 모델에서 경쟁력이있다 관리되는 인스턴스로, 당신은 우리가 다른 속편 데이터베이스를 제공하는 최신 성능의 보안 언어 향상을 받고 있습니다 다른 속편 매너는, 인스턴스는 과거의 데이터베이스 인스턴스가 주최하고 푸른 구름에 의해 관리되고 있습니다

아이거는 데이터베이스 인스턴스 인의 백업 상태 및 가용성에 대한 돌봐 당신은 링크 서버로 모든 속편 서버 기능을 사용할 수 있습니다 SQL 에이전트 또는 시리즈 브로커는 다른 속편 관리 인스턴스를 연결합니다 조치 인스턴스는 완전히 다른 다른 자원으로부터 절연되어있다 스토리지 및 컴퓨팅은 완전히 전념하고 있습니다

그리고 쉽게 다른 모든 클라이언트에 당신은 네트워크 보안 그룹을 사용하여 인스턴스에 대한 액세스를 제어 할 수있는 팔의 ravinet에이 배치됩니다 당신이 개인 IPEA을 할당 중 하나를 그녀 야 수있는 서브넷에이 배치됩니다 당신은 당신의 기존 데이터 센터의 확장으로 다른 속편 관리 인스턴스를 사용할 수 있습니다 당신은 우리가 표준 VPN 급행 노선 게이트웨이를 사용하여 인스턴스를 호스팅하는 푸른 Venet, 연결을 설정할 수 있습니다

당신은 당신의 인프라에서 기존 데이터베이스 나 응용 프로그램이있는 경우 당신은 인터넷에 액세스 할 수 있도록 할 수있다, 당신은 당신의 다른 속편 관리 인스턴스를 배치하고 다른 속편을 사용했다 네트워크에있는 다른 데이터베이스 자원 등의 매너 인스턴스 액세스 할 수있는 응용 프로그램이 표준 차를 사용하여 인스턴스를 관리 할 수 ​​있습니다 SQL 언어와 인스턴스는 표준 링크 서버를 사용하여 연결할 수 있습니다

당신은 또한 다른 클라우드 애플리케이션에서 데이터베이스를 마이그레이션하고 다른 속편을 사용할 수 있습니다 기타 다른 자원으로 인스턴스를 관리 할 수 ​​있습니다 우리는 다른 속편 관리 인스턴스가 귀하의 속편 워크로드에 가장 적합한 경로를이 나라 믿습니다 그것은 쉽게 리프트를 가능하게하고 그녀는 다른 클라우드로 마이그레이션합니다 그것은 전체에 푸른에서 제공하는 SQL 서버 전체 관리 기능과 높은 호환성 그물에 의기 양양하다 있습니다

나는 곧 미리보기에있을 것입니다 관리 인스턴스를 속편하지 않습니다 그래서 우리는 그들을 시도 당신을 초대합니다 당신은 우리의 SQL 데이터베이스의 숙박 시설에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다 또는 다른 속편 데이터베이스를 사용하여 트위터에 우리를 따라, 그리고 인스턴스를 관리 할 수 ​​있습니다 시청 해주셔서 감사합니다

Using the Cross Database Search

캐스퍼 대학 도서관에 오신 것을 환영합니다! 여기에 크로스 데이터베이스 검색을 사용하여 피어 – 검토 및 학술 기사를 찾는 방법 도서관은 당신이 하나를 사용하는 확실하지 않으면 압도 할 수 있습니다 거의 300 기사, 비디오 및 음악 데이터베이스에 액세스 할 수 있습니다

우리는 우리가 한 번에 그 모든 데이터베이스를 검색합니다 "상호 데이터베이스 검색"전화 도구를 가지고있다 이 기사를 찾는 시작하는 좋은 장소입니다! 당신이 caspercollegeedu/library에서 찾을 수 있습니다 홈페이지에 시작, 빠른 링크 섹션 아래에 아래로 스크롤 여기서 "기사를 찾을 수 있습니다"라고 표시된 검색 상자가있다 검색을 수행 할 때, 당신은 결과의 긴 목록이 표시됩니다 우리는 학술, 신문, 잡지 기사를 포함하여 제품의 많은 종류에 액세스 할 수 있습니다 그러나 오늘 우리는 학술 및 피어 – 검토하는 우리의 검색 범위를 좁힐 것입니다

그것은 동료 검토 연구 논문은 학술 있음을 주목할 필요가 전부는 아니지만 학술 기사는 동료 검토 연구하고, 그것은 우리는 피어 리뷰에 우리의 결과를 좁힐 수없는 이유입니다 이 결과 목록에, 우리는 결과의 수를 줄이기 위해 좀 더 많은 선택을 할 수 있습니다 첫째, "검색을 구체화"의 학술 및 피어 – 검토 옵션을 클릭하겠습니다 과학 관련 기사를 들면, 그것은 지난 5 년에 결과를 제한하는 것이 일반적이다, 이는 내가 오른쪽 위에 게시 날짜의 왼쪽 빨간 점을 드래그하여 할 것입니다 각 기사 제목에서 미리보기 링크가있다

정보가 포함됩니다 미리보기 위로 마우스를 이 찾았다 같은 저널 제목과 페이지 번호와 기사에 대한, 하지만 자주뿐만 아니라 추상적 포함됩니다 당신이 제목을 클릭하지 않고도 전체 기사를 읽고 싶은 경우에 당신이 결정하기 위해이 더 효율적 그리고 지금 당신은 당신의 주제를 가장 잘 보이는 기사를 선택할 수 있습니다! 당신은 제목이나 "전문 온라인"전체 기사를 액세스 할 수있는 링크 중 하나를 클릭 할 수 있습니다 결과 목록에서 당신은 또한 영구 링크를 저장할 수 있습니다, 인용을 찾아, 그리고 자신에게 기사의 링크를 이메일, 당신은 기사 자체 내에서 그 같은 기회를 가질 것입니다 당신이 캠퍼스 인 경우, 기사를 클릭하면 먼저 사용자 이름과 암호로를 입력해야합니다 로그인 페이지로 이동합니다 이것은 당신이 무에 액세스하는 데 사용하는 것과 동일한 사용자 이름과 암호입니다

그리고 그게 다야! 혹시 발생하거나 문의 사항이있는 경우, 캐스퍼 대학 도서관 사서에게 문의하시기 바랍니다!

Creating database, table and use insert, sql* query using My SQL

안녕하세요 이 강의에서 우리는 테이블을 만드는 방법에 대해 논의 할 것이다, 데이터베이스를 생성하는 방법, 어떻게 데이터베이스에 값을 삽입합니다

첫째, 데이터베이스를 만들 수 있습니다 데이터베이스 이름은 직원입니다 테이블 employeedata을 만들 수있는 것은의 이름입니다 구성된 테이블 3 열 이제 테이블의 구조를 정의합니다 그래서, 지금 당신 필요 삽입합니다

이제, 우리는 테이블을 삭제할 수있는 방법을 볼 수 있습니다 이제, 우리는 할 수 있습니다 우리가 원하지 않는이 데이터베이스를 놓습니다 이것은 내 SQL 수행하는 방법 SQL 쿼리입니다 즉 오늘은 여기까지 고맙습니다!

Update and Delete Row From Database Table Using My SQL

안녕 좋은 저녁이야! 우리는 내 SQL에 대해 보았다 이 강의에서 우리는 테이블에 데이터를 삽입하는 방법을 볼 것이다, 어떻게 테이블과 방법 테이블에서 데이터 행을 삭제하는 방법을 업데이트합니다

이미 테이블이 만들어집니다 이제 우리는 다른 레코드를 삽입 할 이제 우리는 테이블을 업데이트합니다 이제 참조 탁자 이제, 수 학생에서 삭제 테이블 곳 학생 ID가 1입니다

첫 번째 행이 삭제됩니다 그래서, 우리는 우리 자신의 모든 SQL 쿼리를 작성할 수 있습니다

How to Display Data from MySQL Database into HTML Table using PHP – 2017

이봐 프로그래머는 오늘이 튜토리얼에서 우리는 HTML에서 데이터베이스의 데이터를 표시하는 방법을 배우게됩니다 표는이 테이블의 데이터를 어디에서처럼 우리는 테이블을 만들려고하는 PHP를 사용하여 가득 여기에 코딩 PHP를 사용하여 데이터베이스의 데이터에 의해 I가 만든 데이터베이스입니다 내가 설명에 그 비디오의 링크를 뒀다 이전 비디오로이 시작을 할 수 당신은 HTML에 대해 배우고 싶다면 있도록 기본 HTML 형식으로 우리는 HTML 테이블을 만들려고하고 있습니다 표는 제목의 표를 줄이 비디오의 오른쪽 상단 모서리에있는 내가 아이콘을 클릭 데이터베이스와 이제 테이블을 만들고 그 이후 테이블의 각 열 머리글 제공 이 테이블 데이터에 대해 우리는 이제 PHP 코드로 시작 데이터베이스에 연결해야 서버 이름이 MySQL의 사용자 이름을 localhost입니다 데이터베이스 연결 루트 암호입니다 비어 있고 오류가 우리가 보여이 연결 중에 발생하는 경우 데이터베이스 이름은 회사 오류 메시지가 지금 우리가 ID 사용자 이름 암호를 표시하려는 SQL 변수에 쿼리를 할당 테이블의 테이블 이름 로그인에서 해당 ID를 선택 사용자 이름 암호 어디 ID 사용자 이름 및 암호는 데이터베이스 테이블에 향하고있다 그리고 우리가있는이 쿼리를 실행 우리는 테이블 데이터베이스 테이블에서 데이터를 인쇄 할 결과 변수에 할당이 결과를 얻을 수 적어도 하나 개의 행을 포함해야하며 쿼리는 적어도 하나의 행 후 추출 동안을 실행해야합니다 이 상태까지 루프는 충실하고 나는 우리가 실행 위하여려고하고 있다고 말하고 싶다 즉 ID 폐쇄 TAD 제 TD위한 TR 제 TD위한 시작되도록 각 루프의 한 행 사용자 이름은 다시 암호를 마지막 TD에 태그를 폐쇄하고 TD의 태그를 폐쇄하고 그럴 경우 TR TD 따옴표하지만 행은 다음 TR TD는 PHP 코드없는 따옴표없는 이유 당신은 질문이 하지만 행은 PHP 코드는 그래서 그들 중 일부는 따옴표가 있으며 그들 중 일부는 외부 다음 아니라는 것을 이 조건이 거짓 제로 행 다음 있다는 것을 의미하는 경우 while 루프의 우리 테이블을 닫 우리 데이터베이스 연결은 만들기 위해 수행하는 방법을 볼 수 있습니다 우리가 닫 마지막에서 0 결과를 인쇄의 더 잘 스타일로 일부 CSS 코드의 시작을 추가를 복사하고 새로 고침 저장 여기에 붙여 넣습니다 테이블의 사용에 얼룩말 줄무늬를 만드는 번째에이 제목 다채로운 추가 CSS 코드를 만들려면 TR에 n 번째의 아이는 당신이 작별 인사를 즐길 경우 같은 코멘트 섹션 기자가 질문이 있습니다 프로그램 제작자

Using Large Scale Genomic Databases to Improve Disease Variant Interpretation

그래서 다니엘 맥아더를 소개합니다 내 기쁨이야, 누가 바로 길 아래로하고에 쓸모있다 극단적으로 귀중한 자원을 생성, 그의 이야기의 제목을 기준으로하는 것이, 나는 그가 말하려고 생각 우리에 대해 아마 그렇게 큰 세상을 변화 어떻게 >> 쿨, 당신에게 제니퍼를 감사 덕분에 기회가 오늘 여기하는 것이 큰 기쁨 물론, 여기에 있습니다

그래서 제니퍼는 그냥 길에서 아래로 작동 언급 브로드 연구소 (Broad Institute) 나는 실험실을 가지고 있지만, 또한 질량 종합 병원에서 시간의 공정한 조금 이상 보낸다 우리는 두 개의 초점을 맞추고있다, 하나는 드문 질환 진단에 인 당신에 대해 많이 들었어요와 오늘에 대한 거 얘기 아니에요 두 번째는 제니퍼 언급로서 우리는 매우 큰 구축 할 수있는 방법에 대해 생각 일반 인구에서 유전 적 변이의 컬렉션 주로 사용의 초점 참조 데이터베이스와 같은 이러한 변형이하는 일을 이해하고, 어떤 사람은 드문 질환의 원인에 대한 가장 중요하다

그리고 난 그냥 일반적으로 시작하고 싶어 생각 내가 그렇게 해요 이유의 감각을 프레임 인간 유전학에 대한 흥분 우리가 지금 서있다 나는 그것이 실제로의 가장 흥미로운 분야라고 생각 순간에 일어나고 그리고 그것은 인간 유전학에서 작업에 가장 흥미로운 시간이다 인간 유전학은 우리의 방법을 제공하기 때문에 그건 매우 다른 두 사이 진퇴 정보의 강력한 종류 그래서 우리는 점점 좋아지고있다 오늘 다른 스피커에서 들었어요, 게놈에 걸쳐 정보를 레이어링에

그래서 여기에서이 임의의 스크린 샷 USOC 게놈 브라우저, 우리는 게놈의 일부 덩어리를 가지고있다 그리고 인간 게놈의 각 거점, 우리는이 유전자 여부에 존재인지에 대한 정보가 있습니다 그렇다면, 그 유전자가 실제로 표현된다 이 비 코딩 영역에 있다면, 그 여부를 재생할 수있는 규제 지역도 유전자 발현 조절에 일부 역할 그리고이 정보는 정보 덕분에 증가 ENCODE 후성 유전학 로드맵 및 GTEx와 같은 다른 자원

정보 그리고 또 다른 유형이 우리와 같은 광범위한 생물 의학 사회는 아주 잘되었다 수집은 인간의 표현형에 대한 정보입니다 우리는 지금되었습니다 전 세계 수백만의 사람들이 큰, 수시로 전국 규모의 바이오 뱅크에 모았습니다 그리고이 사람들은 다른의 전체 다양한 있습니다 정보 비트들은 그들에 대해 수집 그리고이 특정에 대한 정보에 이르기까지 다양 그들은 진단을받은 한 질병, 이는 더 또는 덜 포맷 방식으로 저장 될 수있다 그래서 전자 의료 기록 데이터의 모든 종류, 처방 레지스터, 양적 무역 데이터와 설문 조사

그리고 많은 경우, 흥미롭고 풍부한의 전체 무리 성적 증명서 믹스와 같은 생물학적 기능 게놈 데이터, 의 생물학에 우리에게 통찰력을 제공 할 수 있습니다 metabeilomix 그 개인 그리고 인간 유전학, 멋진 부분적으로는 다시 이동하는 방법을 우리에게 제공하고 있기 때문에 기재 내용이 두 가지 사이 전통적인 그래서, 인간 유전학 일을 앞으로 유전학 방법, 우리가 표현형의 기지에 사람들을 수집하는 것입니다 그래서, 길 그냥 무슨 얘기를 같이 할 몇 가지 흥미로운가 특정 가족을 식별 매우 드문 질환으로, 그룹 사람들과 그들은 공통점이 무엇인지 DNA 조각을 참조하십시오 즉 공통점이 있고, 확대 할 것을 사용하는 것을 변형입니다 특정 유전자에 자신의 질병을 밑받침 수

이 믿을 수 없을만큼 생산적인 접근하고있다 우리는 지금과 관련된 4,000 개 이상의 유전자를 알고 멘델의 질병 그리고 관련된 게놈 지역의 수천 제 2 형 당뇨병과 같은 일반적인 복잡한 질환에 대한과 예 그러나 우리는이 큰 바이오 뱅크 구축을 시작으로하고, 우리는 순서에 시작, 그 이상에, DNA 시퀀싱을 할 것입니다 그 바이오 뱅크에있는 사람들, 그것은을 가능하게 뿐만 아니라 반대 방향으로 이동에 대해 생각하기 시작 즉, 사람을 찾을 것입니다 및 자신의 유전자형을 기준으로 그룹을

특히이 그래서 예를 들어, 발견, 모든 사람 특정 유전자의 파괴적인 돌연변이에 그룹을 그 근거는 다음 그들이에 공통점이 무엇인지보기 위해 찾아 그들의 특성의 관점, 우리는 유전학 역이라고 부르는 것입니다 이 모델 생물에서 일을하는 매우 일반적인 접근 방식 여기서 우리가 실제로 유 전적으로 특정 엔지니어 수 마우스는 예를 들어, 특정 유전자가 부족하고 우리는 그 유전자를 노크 할 때 그들에게 무슨 일이 일어 나는지 지금은 물론, 인간, 우리는 유전 공학을 할 수 없습니다 그러나 우리가 할 수있는 것은 엄청난 금액을 활용하다 일반 인구에 존재하는 유전 적 변이의 그리고 존재하는 변화의 양이 진정으로 압도적이다

당신은에 따라 비교적 쉽게 실제로 계산할 수있는 우리의 분포에 대해 알고 돌연변이 게놈에 걸쳐 요금과 얼마나 많은 사람들이 존재합니다 효과적으로, 어떤 주어진 단일 뉴클레오티드 치환, 즉 게놈에서 특정 위치에서 또는 는 A 또는 C 또는 G로 변경, 거의 확실히 존재한다는 이 인구에 존재하는 7,000,000,000명들 그래서 효과 인류가 자연의 거대한 나타내는 의미 우리가 시도 실험, 확실히 전체 인간 게놈 시퀀스의 공간 만, 게놈의 여러 지역에 걸쳐 섭동 그리고 우리가해야 할 일은 어떤 영향을 정확히 이해하기 이들 섭동들 각각은 게놈 서열이다 한 행성의 얼굴에 모든 70억명 큰 전자 의료 기록에 그 후크 우리가 돌아가서 할 수 있습니다 시스템 그 정보를 기반으로 사람을 다시 연락

그리고 체계적으로 예를 들어, 수집, 특정 유전자의 녹아웃 및 모든 그들은 공통점이 무엇인지를 참조하십시오 너희들도 알다시피 지금, 우리는하지 않습니다, 어디서든 아직 70 억 게놈 염기 서열을 할 수있는 가까운 그것은 결국 일어날 것입니다 있지만 그러나 우리가 할 수있는 것은 정보를 축적하기 시작하는 것입니다 그는 이제 잘 2 백만 명 이상에 걸쳐 수집 된 누가 했어 중 하나를 자신의 전체 게놈 염기 서열 또는 많은 경우에 자신의 exomes 즉 우리가 볼 수있는 특정 기술입니다 단지 게놈의 단백질 코딩 비트로 그래서이 2 백만 숫자는 낮은 야구장 추정의 종류

이 2백만명는 전체를 통해 염기 서열되었다 다른 학문과 상업 벤처 기업이의 호스트 정보는 전 세계 사이트에서 생성되는 다른 프로젝트의 전체 다양한 수집 그러나 당신에게 얼마나 빨리 정보에 대한 아이디어를 제공합니다 나는 확실히 앞서 제시되었다있어 다음과 같이 곡선, 성장 오늘, 그러나 이것은 정보를 한 곳에서입니다 브로드 연구소 (Broad Institute), 다시, 길 아래로 몇 블록 당신은왔다 게놈의 수의 증가를 볼 수 있습니다 2009 년 2016 서열 이 정보의에 대해, 나는 약 8 개월 추측 구식 10개월 여기에 우리는 서열 exomes 수 있습니다

그리고 정보의 두 비트는 이러한에서 복용해야 곡선은 첫째는 우리에게 알려줍니다 상단에있는 숫자입니다 약 70,000 게놈 염기 서열을 지난해 말했다 그리고 만 인간의 exomes의 내무반 이상 그것은, 데이터의 엄청난 양의 만 이 곡선의 형상 2016 년에 우리는 몇 년 동안보다 더 많은 게놈 염기 서열을 이전에 결합했다 그리고 궤적이있는 우리는이 데이터가 생성된다 정말 엄청난 자, 이상적으로 우리가 할 싶어하는 것은 모든을하는 것입니다 2000000 시퀀스 개인과 하나 개의 큰 통합 바이오 뱅크에 모두 함께 수용하는 것 우리가 유전자형과 표현형 사이에 연결할 수 있지만, 이 이유로 모든 종류의 어려운 것으로 밝혀졌습니다

데이터 이동과 관련된 일상적인 장애물이있다 다른 한 곳 이 샘플을 통해 수집 된 때문 밝혀 수십 년, 종종 아니라 그들이 순서가되기 전에, 동의 정당화하기 위해 종종 부적절한에서 그들이 동의 한 것으로 매우 큰 규모의 데이터 공유 그리고 사실, 내 인생의 많은 부적절한 동의를 다루고 데이터 권한을 사용합니다 이 데이터의 너무 많은 데이터 공유에 대한 반대가있다 산업 환경에서 발생되었으며, 그는 종종 영업 비밀로 간주됩니다 너희들, 내가 확신은 배울 충격을받을 것입니다 보드에 완전히없는 경우에도 일부 학자가있다 데이터를 공유 아이디어, 그래서이 어려울 수 있습니다

그리고 우리가 직면 최종 문제는 다른 사실이다 이 데이터를 생성 센터가 처리하는 경향이 특이한 방법으로 데이터를 통해 변형 폴링을 수행합니다 그래서 만약 우리는 단지 이들 각각의 모든 출력을했다 다른 센터와 함께 2의 매트릭스를 병합하려고 유전자형 만 개 세트, 우리는 지배했습니다 변형 코어 세트로 끝날 것 반대로 중심 사이의 기술적 차이에 의해 사람 사이의 흥미로운 생물학적 차이, 물론 어떤 것은 유용하지 않습니다 그래서 우리가왔다 이러한 문제의 적어도 일부를 해결하기 위해 내가 구축에 지난 4 년에 대해 대한 추측 작업 인간의 많은 변형 기준 데이터베이스 전문 지식과 폭 넓은에 존재하는 데이터를 활용 우리는 2012 년이 운동을 다시 시작했을 때 그래서 두 가지가 있었다 인간의 큰 변화 공용 데이터 세트 우리는 1000 게놈 프로젝트가 있었다

어떤이 포함 된 약 2 절반 만, 낮은 범위에서 전체 인간 게놈 다른 집단의 다양한 이 환상적인 프로젝트입니다 우리는 또한 가지고 NHLBI의 엑솜 시퀀싱 프로젝트가 약 6 반 만에서 발생 엑솜 시퀀싱 유럽 ​​또는 아프리카 중 미국의 하강에서 개인 그리고 매우 긴 이야기를 짧게 잘라, 우리는 희귀 분석 시작 빠른 속도로 이러한 리소스를 사용하여 질병 환자는 발견 그들이 너무 작으며, 많은 경우에, 너무 오래된 좋은 것으로 비교 데이터는 우리의 드문 질환 환자에 대한 설정합니다 그래서 우리는 상대적으로 고통스러운 18개월 동안, 내장, 우리의 첫 번째 큰 핵심은 인간의 exomes 설정합니다

이것은 엑솜 집계 컨소시엄라고, 또는 2014 년에 다시 출시 된 ExAC 데이터 세트 그리고 그것은 단지 60,000여 정보를 포함 인간의 exomes 그리고 거의 하루에 2 년 후 10 월 마지막에서 올해, 우리는 ExAC의 업데이트 버전을 릴리스 이 이제 게놈 집계 데이터베이스 또는 gnomAD라고합니다 우리는 약간의 호기심을 좋아하기 때문에 기이 한 대문자 이름 그리고 이것은 지금 인간의 exomes의 약 2 배 수를 포함 그리고 유목민에서 처음으로, 우리는 또한 인간 게놈의 전체 집합을 포함 시켰습니다

그래서 변화의 분포에 대한 정보를 제공 비 암호화에서, 즉 게놈의 코딩 비트 비 단백질이다 그래서 우리는 이러한 염기 서열을하지 않도록주의하는 것이 중요합니다 견본 이 데이터는 모든 다양한 연구에서오고, 나는 목록거야 연구 책임자와 이러한 샘플은 분 어디에서 온 여러 가지 연구를 들면, 우리가 데이터를 집계하고 우리는 같은 처리 파이프 라인을 통해 넣어 그리고 우리는 우리가 부르는 수행 모든 샘플을 동시에 이하에서 공동 변형 코딩

그리고 우리가 조화 된 코드에서 설정 얻을 수 있습니다 샘플이 다수 그리고 이것은 엔지니어링의 증거이며, 브로드 연구소에서 해본 적이 확장 작업 그래서 이것은 파이프 라인의 간단한 요약이다 나는 거 어떻게 변형에 대한 세부 사항을 통과하지거야 파이프 라인 작업을 호출 나는이 청중에 대한 상당히 관련이 있다고 생각하지 않습니다

나는 그것이이 슬라이드에서 강조하는 가치가있다 생각 우리는 원시 데이터로 시작합니다 우리는 각각의 샘플 변형을 통해 이동, 접근 방식을 호출 유전자형 변형 우리는 다음 샘플의 많은 수에 걸쳐 공동 유전자형을한다 변형 재 교정 방법이있다 그리고 우리는이 마지막 통화가 설정되어, 이 매우 큰 변형 호출 파일 또는 VCF 파일, 즉, 이러한 샘플에서 모든 데이터를 저장합니다

그래서 일이 나는,하지만 싶어 언급했다 이 많은 양의 데이터입니다 엑솜 데이터를 통해이 프로젝트에 사라 졌어요 그래서 원시 데이터 이는 좌측에, 상기의 유전체 데이터 우측은 로우 시퀀스 데이터에 대한 세 페타이다 그리고 약 40 테라 바이트 변형 코어 파일에 아래로 응축 이는 아직 실제로 비틀 거리며 큰 파일입니다 우리 작업을해야합니다 많은 사람들이 생성에 관여하고 이러한 데이터를 분석 그리고 나는 특히 불러 내고 싶어 도구를 구축하기위한 광범위한 데이터 과학 플랫폼이 이 규모 변종을 호출하는 우리를 허용했다

그러나 또한 매우 중요한 도구 키트라는 브로드 연구소 (Broad Institute)에 내장 된 헤일 시스템 어떤 여기 방에 알렉스는 헤일 팀의 대표입니다 그리고 헤일이 40에서 갈 수있는 절대적으로 중요했다 테라 바이트 VCF, 그리고 실제로 품질 관리와 같은 그것으로 중요한 일을 수행 및 변형을 평가하고 대중에게 유용한 방법으로 데이터를 놓습니다 그리고 큰 감사 뿐만 아니라이에 기여 팀의 모든 구성원한다 그래서 사실에 결국 누가 강조 가치 이러한 데이터베이스

그래서 우리는 exomes에서 이러한 거친, 135,000 명 이상이 그리고 gnomAD 데이터베이스에 있던 게놈 이 사람들은 반드시 잘되지 않습니다 그들은의 경우 제어 연구에서 주로 온 비교적 흔한 복잡한 성인 발병 질환 주요 질병의 측면에서 큰 타자에 포함 데이터베이스는 제 2 형 당뇨병이다 발병 초기 심근 경색이나 심장 마비, 정신 분열증 및 양극성 같은 신경 조건 그래서 절반 정도의 사람들이 그 연구를위한 컨트롤하고 절반의 사람들은 경우입니다

이제 우리는 최선을 우리는이 자원을 소모 할 수있다 심각한 소아 질환이 알려져 사람들 길가에 대해 이야기 기저 질환의 그래서 유형 뿐만 아니라 자신의 첫 번째 학위 친척 등 그러나 물론이 일대의 일부 사람들은 여전히 ​​것 아픈 나 갈 것입니다 나중에 병이되기 위해 성인 발병 희귀 질환 통해 그러나, 우리는 생각 심각한 질병의 수준에서 이 인구는 아마 대체로 대등 전체 일반 인구 당신이 있다면 그래서이 합리적인 참조 데이터의 집합이다 경우, 파악 관심에 존재하는 변형하여 희귀 질환 환자는 일반 인구에 존재한다

그리고 만약 그렇다면, 어떤 주파수는 그 집단 내에있다 그리고 일부 작업에 대한 세부 사항으로 가지 않을 것이다 우리는 여기에서하고 있습니다 그러나 샘플의 약 40 %는 일부 임상 데이터가 유효한 사실, 샘플의 3 분의 1은 동의를 다시 연락과 일치 이 개인의 부분 집합에 대한 그래서, 우리는 실제로 돌아갈 수 있습니다

우리는 흥미로운 유전자형을 찾을 경우, 우리는 실제로 돌아갈 수 있습니다 그들은 적어도, 또는 표현형 어떤 종류의 참조 임상 상태에 대한 일부 제한된 정보를 얻을 수 있습니다 그래서 나는이 인 것을 나타낸다 순전히이 슬라이드를 보여주는거야 엄청난 숫자에 참여 프로젝트이었다 데이터 기부자의, 그래서 수사 반장에게이있는 사람 데이터는이 과정에서 사용할 수 있도록 허용했다 나는 우리가 서명에 대한 107의 PI까지있어 마지막 카운트에서 생각 데이터를 허용하는 양해 각서 (MOU)는이 프로젝트에 사용된다 그래서 물론 거대한 그들에게 감사하고, 이것이 가능 만들기위한 우리의 자금 제공자에 그래서이있다 우리가 gnomAD 데이터 세트를 통해 한 최초의 것들 중 하나

그것은 주성분 분석이다, 기본적으로 그냥 처음 세 개의 주요 구성 요소를 보여 넓게하는 말하기 대응 gnomAD 개인에 걸쳐 지리적 조상에 여기에서 우리는이에 대해 단지 50,000 기반으로 생성 한 단일 염기 변이를 잘했다 그리고 우리는 무작위를 사용 인구 레이블을 추정 한 약 4 사람들의 집합 숲 접근 소위의 알려진 조상 그래서 우리는이 도표에서 볼 수있는 것은 우리가 꽤 다양한을 가지고있다 여기 염기 서열을 한 개인으로 설정합니다 유럽 ​​가계의 개인의 큰 구름, 우리는 핀란드어 조상에 해당하는 클러스터가와 아시 케 나지 유대인

큰 여기까지 남아시아 개인의 구름, 우리는 또한이 라틴 조상의 개인에 대응하는 클러스터 아프리카, 아프리카 계 미국인뿐만 아니라 동아시아의 조상 어떤 인간의 포괄적 인 샘플링을 꼭 그래서는 없다 유전 적 다양성 사실 우리는 근처에도 아니에요 우리는, 예를 들어,이 누락 아프리카에서 다양성의 엄청난 붕대 중동가 없습니다, 이 때문에 가지고있는 확인의 악이다 로 갈하고자하는 샘플을 생성으로 사라 이 데이터 집합

그러나 우리가하는 일은위한 개인의 수천이다 상대적으로 큰 대륙 그룹의 세트의 각 우리가 싶어한다면이 정말 중요하다 상대적으로 자신 인구 주파수를 할당 할 수 우리가 찾을 변종에 대한 추정 그 대륙에서 드문 질환 환자 그리고 당신은 데이터를 액세스에 관심이 있다면, ExAc 및 gnomAD의 주요 원칙 중 하나, 실제로는 바로 맨 처음 우리가이 리소스가되고 싶어이었다에서, 뿐만 아니라 우리를 위해,하지만에 대한 찾아 싶었 사람이 환자에 변형 그래서 당신은 gnomadbroadinstitute

org에 갈 수 있습니다 당신은 당신의 마음에 드는 유전자를 찾아 볼 수 있습니다 나는 너희들이 모두 좋아하는 유전자를 가지고 확신합니다 당신이 할 경우에 해당이 블루 피크를 찾을 것입니다 exomes에 걸쳐 적용 범위 그리고 녹색 선은 게놈에서 범위를 나타내며, 특정 유전자의 exomes 걸쳐

그 변종의 큰 긴 테이블은 아래 그 이야기 우리는 그 유전자에서 발견 한 당신의 모든 변종 코딩 및 비 암호화 영역 모두에서 그리고 당신은 방법에 대한 자세한 내용은 그 클릭 할 수 있습니다 그들은 인구에있는 일반적이고 어떻게 확신 우리는 그들이 실제로 진짜 걸 수 있습니다 실제로 대부분의 변종 역할의 스냅 샷 포함 지원을 읽고, 그 변형이 실제로 정품 변형 것을 우리에게 말하고 나는 당신을 제공하는 당신은 또한 사이트의 PCF를 다운로드 할 수 있습니다 의미 우리가 호출 한 모든 변형의 전체 목록 뿐만 아니라 인구에서 주파수있다 그리고 그 금수 조치없이 어떤 환경에서 사용하기 위해 사용할 수 또는 무엇이든지 사용에 대한 제한

그래서 나는 과학적인 몇 가지에 대해 이야기하고 싶어하는 우리 우리가 135,000 exomes 및 게놈의 컬렉션을 일단 할 수 있습니다 것들 중 하나가 우리는 우리가 볼 수 있습니다 방법에 대해 생각하는 시간을 많이 소비 이 데이터 세트의 존재뿐만 아니라 변종에 뿐만 아니라 변형 데이터 세트에서 누락 된 그런 의미에서, 나는 informatively 데이터 세트에서 누락, 의미한다 이 작업을 수행하기 때문에, 우리는 매우 긴밀하게 협력 케이 틀린 Symoka, 마크 매일의 실험실에서 대학원생

그녀는 그녀를 허용 통계 모델을 개발했다 사실은 꽤 높은 신뢰와 예측, 주어진 비 돌연변이 비율 얼마나 많은 특정의 변종 기능 클래스는 우리는 각각의 유전자에 볼 것으로 예상한다 6만명의 컬렉션의 게놈, 또는 13만5천명 그래서이 여기이 도표에서 볼 수있는, 우리가 말을 할 수 있습니다 동의어 변형과 같은 변형 유형에 대한 코딩 내에서 발견되는 변형은 예, 지역,하지만 얼마나 많은, 아미노산 서열을 변경하지 마십시오 동의어 변종 우리는 각각의 유전자에 볼 것으로 예상한다 즉 케이틀린의 모델에서 x 축에 여기에 표시합니다 여기에 각 점은 유전자이다 그리고 y 축에, 우리는 해당 유형의 변종의 번호를 가지고 그 사실 ExAC에서 60,000명에서 관찰되었다

그리고 당신을위한 맞는 것을 볼 수 있습니다 동의어 경험은 매우 좋다 r이 약 098 제곱 그래서 즉,이 모델은 실제로 아주 잘 교정 된 것을 우리에게 알려줍니다 강력한 자연 선택의 대상이되지 않습니다 변형합니다 그러나 그 관계는 분해하기 시작합니다 사실, 그것은 매우 심각하게 우리가보고 시작으로 분해 실제로 이렇게 변종 유전자에 대한 기능적인 영향을 미친다

그래서 여기에 우리가 유전자에 초점을 맞추고있어, 우리는 기능 유전자의 손실, 무엇을 호출합니다 그것이 그들이 휴식 할 것으로 예측하고있다 단백질 코딩 유전자의 기능 그리고 당신은 볼 수 있습니다 여기에서 관계가 여기까지 선형으로된다 거의 게놈의 모든 유전자의 적은 손실이 기능은 우리가 우연히 볼 것으로 예상 것이라고 변형 그리고 그것은 전혀 놀라운 일이다

성경이 우리에게 말하는 것은 게놈에있는 대부분의 유전자 즉, 기능 변종의 손실이 나쁘다 그리고 그 결과로, 그들은 자연 선택에 의한 인구에서 제거되는 경향이있다 어떤이에 대한 멋진하지만입니다 6만명와 더욱 더 13만5천명와, 우리는 실제로 게놈 방법의 유전자의 많은 말할 수있다 지금까지 행 아래 그 유전자 가을 않습니다 그러므로, 자연의 작용 얼마나 강한입니다 함수 변종 무엇에 작용하는 것 선택 특정 유전자이다 그건 정말 우리에게 그 얼마나 중요한지에 대한 측정을 제공합니다 그래서 유전자는 당신이 그것을 깰 때 얼마나 나쁜 그것입니다

그래서 당신에게 두 가지 예를 제공하기 위해,이라는 유전자이다 우리는 당신이 그것을 깰 때 발생 정확히 알고 DYNC1H1, 이형 과오이 함수 분산 손실 꽤 불쾌한 신경 발달 장애의 유전자 결과 발작 장애, 지적 장애를 포함 케이 틀린의 모델은 잘위한 교정 이 유전자 변화 동의어 유전자는 과오의 약 2/3 누락 사실상 변형 및 기능 분산의 손실의 모든 우리는 우연히보고를 기대한다고 우리는 보냈어요, (161)를 볼 것으로 예상한다 사실, 우리는 네 가지를 참조하십시오

그리고 그 네, 그들 중 두 사람은 유물이다 하나는 염기 서열 오류입니다 하나는 주석 오류입니다 수행을 한 것으로 나타났습니다 두 사람이 실제로있다 기능의 상실이 유전자 변종 우리는 그들에 대해 사실이 완료 업데이트 된 데이터가 없습니다 그들은 실제로이 질환으로 고생 할 수있다

우리는 당신이 유전자를 깰 때 발생하는 알고 그래서입니다 이것은 우리가 인간에서 일어나는 모르는 유전자이다 그리고이 유전자는 UBL5, 우리는 알고 유비 퀴논 경로에 참여하고있다 당신이 쥐를 노크하면 우리는 알고있다 그것은 배 발생 과정을 죽인다 그러나 어떤 기능 표현형의 인간의 손실이 알려져 있지입니다

그러나 그것은 매우 비슷한 프로필 [들리지 않음]을 가지고있다 H1에 매우 높은 자신감을 가지고 실제로 우리에게 말하고 그 이 유전자의 기능 상실 돌연변이 이형 할 뭔가 꽤 불쾌한 아마 뭔가 아마 상대적으로 심한 인간의 어떤 종류의 결과 질병 표현형 우리가 질병 표현형이 아직 모르는 사실 두 가지 중 하나를 의미 할 수있다 우리는 아직 적절한 사람 염기 서열을하지 않았거나 그것은 사실,이 배아 손실을 초래, 일 수 있었다 사람들 함수 결과에 따라서 이형 손실 그들은 실제로 태어나되기 전에 죽어

그래서 전반적으로 우리는 3,000 개 이상의를 확인 거의 완전한 손실 유전자 기능의 손실 기대에 비해 변종 우리는 손실의 높은 확률로 유전자이 높은 전화 함수 불내성 또는 높은 PLI의 그리고 그것은 알려진 유전자의 대부분을 포함하고, 단일 복사본을 두드리는 경우 질병의 원인이 충분하다 그러나 중요한 것은,이 유전자의 70 % 이상, 우리는 그들이 무엇을 아무 생각이 없습니다 연관된 인간의 표현형가 없습니다

사실, 대부분의 경우, 우리는 분자 기능이 무엇인지 모른다 그래서 우리는 지금 매우 유전자의 우선 순위를 주로 우리는 질병 표현형을보고 시작할 때 그리고 이것은 이미 축소에 매우 유용 입증되었습니다 아래의 유전자에 자폐증, 정신 분열증, 및 다른 매우 불쾌한 소아 질병의 전체 범위 그래서 내가 이야기하고 싶은 마지막 것은 방법의 예이었다 우리는 정확한 미치는 영향을 이해하기 위해이 큰 집단을 사용할 수 있습니다 질환의 위험에 유전자 내의 개별 분산 그리고 에릭 Minikel에 의해 주도되고있어이 작품은, 이것은 매우이었다 개인 프로젝트는 이유로 나는 분에서 설명 할 것이다

그리고 뭐 에릭 Minikel 내 실험실에서 애널리스트 동안 일어났다 그래서 에릭은 유전자 전화에서 작동하는 매우 의욕 내 실험실에 온 프리온 단백질을 포함 PRNP 그리고이 그의 동기는 그의 아내 소니아이었다 누가 여기에 표시합니다 소니아는 그녀의 어머니와 함께 표시됩니다 이 사진은 때 소니아의 2010 년 초에 찍은 어머니는 완전히 건강한이었다 그 해의 과정을 통해, 그녀는 꽤 무서운인지 기능 저하를 받았다

솔직한 치매에 가서, 지독하게 그 해의 끝에서 세상을 떠났다 그래서의 발병 사이에 9 개월 기간에 대해이었다 증상과 그녀의 죽음 그녀가 사망 한 때, 실제로 그녀를 살해 한 것을 완전히 불분명했다 그러나 부검에, 그것은 그녀의 두뇌가 가득 것을 알 수 있었다 특정 단백질의 축적은 프리온 단백질을했다 이 경우, 유전 질환이다

그래서 그녀의 프리온 단백질 유전자 염기 서열을했다 그녀는 일으키는 것으로 알려진 된 돌연변이를 수행하기 위해 발견 지배적 인 방법으로, 매우 심각한 질병 프리온 질환 치명적 가족 성 불면증이라고합니다 그래서 소니아는 실제로 수행의 50 %의 확률로했다 같은 돌연변이 그녀는 다음 여부의 선택에 직면하고 있었다 하지 그녀는 자신을 테스트하고 싶었다 그녀의 어머니는 그녀의 50 대 사망했다

그녀는 30 대 초반의 시간이었다 그녀와 에릭 그것에 대해 생각하고 진행하기로 결정 테스트를 얻을 그리고 2011 년 초, 소니아는 너무 그녀 배웠습니다 그녀의 어머니를 죽인 같은 변형을 수행한다 그래서 우리가 아는 한, 이 특정 변형을 수행 모두가 100 %가 프리온 질환으로 사망하는 일의 기회 믿을 수 없을만큼 이런 종류의에 응답하는 방법은 여러 가지가있다 치명적인 정보를 제공합니다

에릭과 소니아는 여전히 오늘날까지 그 I 방식으로 반응 영감을 찾을 수 있습니다 그들은 그들의 작업을 종료합니다 당시 에릭은 도시 계획이었다 소니아는 변호사, 하버드 훈련 된 변호사였다 그래서 그들은 각각의 경력을 포기하고 의학자로 완전히 재 훈련

처음에 젖은 실험실에서 소니아의 교육, 에릭은 생물 정보학 연구에 초점을 맞추고 그건 그들은 내가 나중에 보여 줄게,이 일에 일을 계속 것 그래서 에릭은 그보다 더 알고 싶어 무엇을, 내 연구실에 왔을 때 무엇이든은이 질문에 대한 답변이었다 소니아이 특정 돌연변이를 수행 감안할 때, 가능성을하는 것은 그녀가 프리온 질병을 얻을에 갈 것이라고 그 것이다 이것은 조금 불확실한 것으로 판명, 우리가 침투 부르는의 문제이다 즉, 확률 특정 질병의 캐리어입니다 유전자형, 실제로 질병을 나타내로 이동합니다

이는 불완전하고 가변 것으로 알려져있다 많은 질병을 일으키는 돌연변이 그래서, 예를 들어 BRCA1, 우리는 여자를 가지고있는 것을 알고있다 이 유전자의 차이는 (60) 사이에 어딘가에로 이동합니다 계약 유방암의 80 % 기회 하지만, 그와 관련된 큰 오차 막대를 가지고 그리고 계속하는 BRCA1 돌연변이를 가지고 있지 모든 여자가 죽을 유방암에서 그리고 사실, 대부분의 질병을 유발하는 변형에 대한, 상대적으로 잘 확립에도 사람, 우리는 실제로 좋은 정량적 추정이없는 것 그 침투입니다 그리고 또한 프리온 질환에 대한 사실입니다

우리가 알 수 있도록 프리온 질환은 상대적으로 드물다 평생 위험에 대한 1 5,000인치 사례의 85 %, 우리는 그 원인이 무엇인지 전혀 생각이 없다 그들은 산발적으로 나타납니다 내가 언급하지만,이 경우 15 %가 유전 적있다 프리온 질병의 경우 악명 높은 1 %를 인수한다 그리고 그들은 오염 된 육류의 섭취를 통해 얻을 수있다 인스턴스 QS에 대한 변종 크로이츠 펠트 – 야콥병의 경우였다 영국의 질병 발생, 그것은 광우병 발생했다 유전의 경우는 육십 이상의 설정 예정이다 유전자의 기능 돌연변이 우세한 이득을 공지 그리고 어떤이 질병에 대한 놀라운 것은 우리가 가지고있다 믿을 수 없을만큼 좋은 감시 데이터

프리온 질환으로 진단되어 기본적으로 모든 사람 , 감시 센터에보고됩니다 및 그 개인의 대부분을, 프리온 유전자 염기 서열됩니다 그래서 우리는 유전자의 거의 완전한 컬렉션이 에서 진단 프리온 질병의 경우 정보 서방 세계 그래서 에릭은 말의 세트를 수집 한 것에 대해 우리의 빈도를 비교할 수있는 정보 제어 대 프리온 질병의 경우에 이러한 돌연변이 그래서 우리는 인구 컨트롤 세트로 시작 여기에 우리가 총에을 (를) 완전히 침투 버전을 추론 지배적 인 질환 인구에서 더 이상 일반적인 없어야합니다 그들은 원인 질병보다 그래서 우리는 심지어 세트에 분석을 실행할 수 있다는 것을 의미한다 우리가 정확히인지 모르는 ExAC 같은 샘플 사람들은 프리온 질병을 얻을로 이동합니다

그러나 우리는 상대적으로 자신있게 그 가정 할 수있다 주파수 프리온 질환의 돌연변이의 원인 인구의 실제 주파수보다 더 높은 것 프리온 질환 자체 그래서 우리는 우리의 60,000 ExAC 누구 한 모든 exomes 수집 프리온 유전자를 효과적으로 완벽한 범위 우리는 또한 정보를 가지고, 23 앤미 작업 할 수있어 고객의 약 50 만에서, 누구의 모든 유전자형 된 (16) 보도 질병을 유발하는 유전자 내에서 우표를 그리고 꽤 놀라운의 업적의 시리즈 정치 주짓수, 에릭 ​​10,500 이상 수집 할 수 있었다 홍보 및 P 유전자 서열을 가지고 있었다 프리온 질환의 경우 이것은 꽤 많이 알려진 모든 구성 또는 미국, 유럽에서 나타났다 가능성 프리온 질병의 경우, 지난 15 ~ 20 년 호주, 일본

그것은 내가 가진 드문 질환 케이스의 가장 큰 컬렉션입니다 이제까지했다 경우 그리고 아마도 가장 큰 컬렉션 우리는 지금까지 프리온 질환 같은 것을 얻을거야 그래서이에 비교를 설정 정말 놀라운 데이터입니다 그래서 우리는 아주 쉽게 계산할 수있는 방법을 많은 사람들 우리 우리의 60,000 ExAC 개인에 보여야하는데 사람 실제로 프리온 질환의 원인이됩니다 실제 변형이 없습니다 그리고 당신이 약간 물결 모양의 숫자를 나눠 곱하면, 하나 사이 어딘가에 숫자와 끝까지 죽일에 가서 돌연변이를 가지고 두 사람 프리온 질병의 그들

그래서 예상 번호입니다, 실제 관찰 된 수는 훨씬 더 높은 것으로 밝혀졌습니다 그래서 우리는 16 개 가지 돌연변이를 발견했다 죄송합니다, 죄송합니다, 나는 그것이 PRNP에서 12 개 개의 돌연변이를 생각하는 이전에 병원성 것으로보고되었고 (52) 개인을 실시했다 그래서, 우리가 볼 것으로 예상 것보다 30 배 이상이다 인구 질병의 주파수 주어진 여기에 여러 가지 원인이있다

그것은 그 프리온 질병이 무서운보다 실제로 수 일반적인 우리가 생각하는 것보다 우리는 그런 경우가 아니라 꽤 확신합니다 지금까지 그래서, 가장 가능성있는 설명의 일부이다 이 이전에보고 된 질병을 유발하는 돌연변이는 실제로 모든 질병을 유발하지 않습니다 아니면, 어떤 경우에는 사람에 질병을 유발하지 않습니다 그들은 거짓 병원성 것으로보고 있었어요

그래서 탐험, 우리는 다음과 같습니다 플롯을 생성 과뿐만 아니라 무리 나는 야 여기를 통과하고 있지 않다 통계 분석 이 플롯은 기본적으로 보여줍니다 무엇을 매우 간단하다 X 축 우리가 특정 횟수 관찰 우리의 경우에 돌연변이를 일으키는 프리온 질병을보고했다 즉, 기본적으로 우리에게 알려줍니다 그래서 환자에서 얼마나 공통 누가 질병을 가져 갔다 그리고 y 축에 우리는 같은 주파수를 x 축에 변형 또, 인구의 세트는 광범위하게 대표 제어 일반 인구의

그리고 변형은 다음 세 가지 범주까지 떨어진다 x 축을 따라, 우리의 경우에서 볼 수 있습니다 변종이 하지만 결코 또는 아주 드물게 컨트롤에서 볼 수 없습니다 이 축을 따라이 네 개의 변종이 모든 변종으로 판명 실제로 병원성 것에 대해 매우 강력한 증거 및 질병을 일으키는 그리고 지금까지 우리가 말할 수있는, 모든 개인 누가 지금까지 참에에 간 이러한 변형을 실시하고있다 그들은 50 대에 살아남을 경우 프리온 질환으로 사망 그리고 불행하게도 그 D178N가 포함되어 있지 않습니다, 어떤 소니아는 운반 변종이다 y 축에, 우리는 상대적에있는 변종의 집합이 경우에 낮은 주파수

그들은 상대적으로 낮은 주파수에서도있어 컨트롤에서 기본적으로 동일한 주파수 그래서 어떤 정보를 나타 내기 위해 무엇이든지 여기에 없다 이러한 변형은 실제로 프리온 질환과 연관되어 있습니다 그리고 사실은 확실히 여기 클러스터 이러한 변형에 대한, 우리는 매우 자신있게 어떤 영향을 그들을 배제 할 수 무엇이든지 프리온 질환의 위험에 전혀 그래서 이러한 실수 연관이 변종은 그들은이 일이 있기 때문에 프리온 질환에 할 수 산발적 인 프리온 질환으로 사망 한 개인 및 그 결과로 그들은 데이터베이스에서 끝났다 그리고 우리는 지금 대부분의 경우 사람들을 멀리 던질 수 있습니다

그리고 변형의 세트있다, 중간에 정말 흥미로운 변형, 누가의 경우 완전히 양성하기에 너무 일반적입니다 만, 또한 컨트롤에 너무 일반적인 완전히 병원성합니다 그리고이 명확의 제품이다 변종은 불완전 침투, 즉, 그들은 어떤 사람이 아닌 다른 사람의 질병을 유발한다 그리고 우리는, 실제 어떤 확신을 계산할 수 있습니다 프리온 질환의 절대 평생 위험에 대한 이러한 돌연변이의 각을 가지고 사람들 그리고는 1에서 1,000 위험이 엄청나게 범위 이 변형 여기에,하지만 여전히 자신있게 0 위하고, 여기 아래에이 변형에 대한 약 10 %의 위험 아래로 즉 유전 상담에 대한 심오한 의미를 가지고있다

이러한 변형의 세 가지를 들어, 정보에 있었다 불완전 침투가 있다고 제안 문학, 그러나 우리는 이러한 위험 추정치가 실제로 무엇인지 몰랐다 그리고 지금 가족들과 함께 작업하는 사람들은 이들에 의해 영향을 돌연변이는 돌아갈 수 그들에게 방법을 비교적 잘 교정 견적을 제공 가능성이 다른 가족 구성원이 누가 사람들을 전달한다는 것입니다 돌연변이가 질병을 얻을로 이동합니다 그냥 당신에게 어떻게이 정보가 수에 대한 예제를 제공합니다 변화의 삶, 의 출판을 동반 의견 조각이 있었다 다시이 프리온 질병 일 이전에 작년에 그리고 있다는 점에서, 로버트 그린, 브리검에서 임상 및 여성의, 그는 당시보고 된 환자를 설명합니다 소니아의 어머니가 사망 한 것처럼이 환자의 어머니가 사망했다, 프리온 질환

원인이 무엇인지 알 수 있었다 이 환자가 그녀의 프리온 유전자 염기 서열을했고 E196A라는 돌연변이를 수행하는 것으로 확인되었다 그리고 그녀는 매우 가능성이 것을 결과로 들었다 그녀는 그녀의 50 대 프리온 질환으로 사망에 갈 것입니다 그것은 E196A 우리가 지금까지되어있는 돌연변이임을 밝혀 이와 전혀 관계가 없음을 가장 확신 프리온 질병 이것은 완전히 우연한 발견이다

그리고이 여자는, 로버트는 그녀에게 다시 그 데이터를 반환 할 수 있었다 그는 또한 다시 찾고, 그런 말을 할 수 있었다 문헌을 통해 어떤 정보에 대한이 없습니다 프리온 질환 가족 내에서이 변형의 분리 가족력은 환자가없는 사람 특정 변형을 수행한다 그리고 주파수는에보다 경우에 전혀 이상 없다 통제 수단 그래서 프리온 질병을 얻을에가는 그녀의 가능성은 전혀 없다 인구 평균보다 높다

그러니까 기본적으로, 로버트에 사형 선고를 감형 할 수 있었다 이 특별한 경우 그리고, 물론, 뿐만 아니라 다른 방법으로 변형 영향을 미칠 수 있습니다 그래서이 정보는 우리가 아는까지로 변경하지 않은, 프리온 질병을 얻을에가는 소니아의 위험 하지만, 그것은 여러 가지 방법으로, 한 생각 에릭을 다시 설정하고 올 열심히 그들이 할 수있는 작업에 대한 소니아의 약속 프리온의 수준을 감소에 대한 치료 적 접근 소니아의 뇌에서 단백질 그것은 그녀의 위험을 개선하기 위해 실제로 가능 수준으로 의 프리온 질병을 얻을 진행

이 경우, 치료 대상은 실제로 매우 분명하다 그것은 소니아의로 화학 약품을 얻을 수 있다면 네이티브 프리온 단백질의 전반적인 수준을 감소 뇌, 그것은 그녀 거의 확실합니다 그 위험을 줄일 수있을 것입니다 그리고 에릭과 소니아는 이제 브로드 연구소의 실험실에서 노력하고 있습니다 그들은 하버드에서 박사 과정 학생을,하지만 놀랍게도 브로드 연구소 (Broad Institute)에서 자신의 연구실이있다 그들은 산업의 번호와 공동으로 작업하는 파트너는 희망을 수있을 것입니다 화합물을 생산하는 다음 10-15년을 통해 정확하게 효과를하는 소니아는 이러한 치료와 함께 올 떠난 그 시간입니다

그리고 물론, 우리 모두가 그들에게 그 탐구에 최선을 기원합니다 그래서 우리는 많은 작업에 gnomAD을 확장 할 수 있도록해야 할 비슷한 질문에 대답 할 수 다른 질병 유전자의 전체 범위 우리는이 문제를 지속적으로 확장에 관심이있어 우리는이 확대됩니다 새와 65,000 전체 인간 게놈 잘하면 올해 생성됩니다 핵심 세트, 전체 데이터 세트에 걸쳐 구조적인 변형을 호출 그리고 분석하는 일련의 단백질 절단 변형에 초점을 맞추고, 뿐만 아니라 비 코딩 영역에 제약을 찾고

그리고 나는 그것이에서 강조 가치가있는 핵심 포인트를 생각한다 이 프레젠테이션의 내용은 첫째, 자연적이며, 인간의 유전 적 변이를 발생하는 것은 정말 유용 질병 설정에서 변화의 영향을 모두 이해, 뿐만 아니라 인간의 생물학을 이해하는 측면이다 즉, 우리는 순서가 한 더 인간과 phenotyped, 그리고 더 다양한 자신의 조상, 더 나은 오프 우리는이 질병의 위험을 이해하는 측면에 있습니다 즉, 모든 사람이 드문 유전 적 변형을 수행한다 그리고, 가장 흥미로운 변종이 드문 것은 사실이다 하지만 대부분의 희귀 변종이없는 것 또한 중요한 사실 실제로 특히 흥미 롭군요 그리고 이러한 대규모 참조 데이터베이스 그 두 가지 시나리오를 구별하는 데 도움이됩니다

그리고 마지막으로, 내가 생각하는 것 중 하나는 실제를하고있다 ExAc 및 gnomAD의 강도가되었습니다 우리는 인간 게놈의 혜택을 매우 운이했습니다 공개적으로 빠르게 데이터를 공유 기꺼이 커뮤니티 그러나 많은 작업은 여전히 ​​거기에 그 공동체로서 우리는 할 수 그 과정이 더 만들기 위해 할 그리고 그것은 단지로 개폐와 정말 우리는이와 같은 자원을 구축 할 수 있습니다 빠른 데이터 공유 세계에게 제공합니다 그와 함께 그래서, 나는에 참여하고있어 모두를 감사로 마무리합니다 생성이 중요 자원 분석 다시 말하지만, 넓은의 분석 팀, 생산 팀을 포함하여, 다시 한 번 gnomAD 웹 사이트를 구축하고, 개인, 게놈 플랫폼과 우박 팀 이 데이터 출력을 구축하는 중요한 모든 작업

청취 너희들에게 감사드립니다 >> [APPLAUSE]