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Mayo 2011 BOLETÍN GENÓMICO Nº1 Indice BOLETÍN GENÓMICO Nº1 1 1‐ el museo de las ciencias acoge una jornada que aborda la situación actual de la i+d+i biomédica en españa promovida por la fundación sistemas genómicos. 2 2‐presentación el 04/05/2011 de la unidad de diagnóstico cardiológico avanzado de valencia.
4 3‐ la fundación sistemas genómicos impartirá la actividad formativa sobre “fundamentos científicos del diagnóstico genético en nivel avanzado”, que comenzará el 19 de mayo y finalizará el 30 de junio. 4 4‐ comunicaciones realizadas en el congreso de genética humana organizado por la aegh en murcia. 8 5‐nueva publicación en abril del grupo de ugr. revista: journal of assisted reproduction and genetics 29 6‐nuevos servicios: dgp combinado. 30 7‐javier vendrell, responsable de la unidad de genética reproductiva, será moderador de la mesa de la jornada asebir: uso clínico del blastocisto en fecundación in vitro (12 de mayo de 2011) 34 8‐participación de sistemas genómicos en el dna day el 25 de abril de 2011. 37 1 Mayo 2011 1­ El Museo de las Ciencias acoge una jornada que aborda la situación actual de la I+D+i Biomédica en España promovida por la Fundación Sistemas Genómicos. El encuentro estuvo organizado por la Cátedra Santiago
Grisolía, de la Fundación Ciudad de las Artes y las Ciencias y la
Fundación Sistemas Genómicos.
Valencia (29-4-11).- El Museo de las Ciencias Príncipe Felipe ha
acogido hoy una jornada promovida por la Fundación Sistemas Genómicos
para abordar la situación actual de la I+D+i Biomédica en España.
Para ello se han constituido tres mesas de debate presididas por Doña Pilar
Viedma, Directora General de Ordenación, Evaluación e Investigación
sanitaria, donde se están intercambiando opiniones de instituciones públicas,
investigadores nacionales y empresarios y fondos de capital riesgo.
Lo que les une a todos ellos es la inquietud por valorar la situación
internacional de la Biomedicina en nuestro país y cómo orientarse
conjuntamente al mercado internacional.
Con esta jornada ha tenido lugar el primer acto oficial de la Fundación
Sistemas Genómicos, presidida por el Doctor Javier Benítez, (Director del
Programa de Genética del Cáncer Humano en el CNIO) y orientada a la
investigación traslacional y a la docencia en el campo de las Nuevas
tecnologías.
La jornada ha ido girando en torno a un objetivo que se ha ido repitiendo,
sumar entre todos para ganar la batalla internacional.
Así, la Cátedra Santiago Grisolía, de la Fundación Ciudad de las Artes
y las Ciencias, junto con la Fundación Sistemas Genómicos, está dando
respuesta desde estos tres puntos de vista, el institucional, científico y
empresarial a la pregunta ¿Somos un país competitivo internacionalmente.
Este foro de debate ha cumplido sus objetivos, reflexionar sobre las
herramientas de las que las empresas disponen actualmente para innovar en
un sector competitivo como el Biomédico.
Asimismo, el encuentro ha dibujado las potencialidades de la sociedad
española, que cuenta con una gran capacidad investigadora, en gran medida
potenciada por las instituciones y por Genoma España, que tiene una gran
presencia y relevancia en este sector. También se han destacado el
desarrollo en el campo de las Nuevas Tecnologías y sus aplicaciones
diagnósticas, y se ha puesto sobre la mesa la realidad de la medicina
personalizada y los problemas que existen para su aplicación en la práctica
clínica.
Esta 1ª Jornada también ha conseguido fomentar y encontrar las
sinergias en el terreno de la investigación, las empresas y las instituciones y
así reforzar la posición de la I+D+i Biomédica española en el mercado
biomédico internacional.
2 Mayo 2011 3 Mayo 2011 2­Presentación el 04/05/2011 de la Unidad de Diagnóstico Cardiológico Avanzado de Valencia. Esta Unidad diagnostica enfermedades cardiológicas hereditarias
(cardiogenética) e implica dos especialidades: la cardiología con el
diagnóstico y tratamiento de enfermedades cardiológicas y la genética con el
consejo y diagnóstico de enfermedades hereditarias.
Sistemas Genómicos y ERESA han establecido una alianza estratégica para
el Desarrollo de la Unidad de Muerte Súbita, ofreciendo un Abordaje Integral
en la Prevención de Cardiopatías y Muerte Súbita a través de la Imagen y la
Genética.
Para el diagnostico cardiológico por la imagen, ERESA aporta el diagnostico
por Resonancia Magnética Cardiológica y Tomografía Helicoidal Cardiológica
con la más avanzada tecnología y mayor experiencia de sus especialistas en
este campo.
Gracias a la experiencia que ha adquirido Sistemas Genómicos en los últimos
años en secuenciación masiva, se ha diseñado un modelo de análisis
altamente innovador basado en Resecuenciación Masiva Dirigida culminando
en un conjunto de 12 paneles de Cardiogenética que cubren diferentes
Cardiopatías y Muerte Súbita, llegando a secuenciar hasta 72 genes. El
resultado es una clara mejora de las oportunidades de diagnosticar la
predisposición a estas enfermedades hereditarias y a su tratamiento.
Tenemos tres grandes grupos de individuos y familias que podemos cubrir:
1.
Cardiomiopatías: son enfermedades relacionadas con el músculo
cardiaco y suelen ser hereditarias.

Miocardiopatía Hipertrófica

Miocardiopatía Dilatada

Displasia Arritmogénica del Ventrículo Derecho

…
2.
Eléctricas: trastornos en las propiedades eléctricas del corazón que
pueden provocar ritmos cardíacos demasiado lentos o demasiado rápidos
(más frecuente).

QT largo

QT corto

Síndrome de Brugada.

Alteraciones del ritmo cardiaco.

…
3.
Muerte Súbita: Donde se distingue entre los jóvenes con menos de
35 y más de 35 años. Estos pacientes y sus familiares pueden tener un
trastorno hereditario, como los mencionados en el punto 1 y 2.
3­ La Fundación Sistemas Genómicos impartirá la actividad formativa sobre “FUNDAMENTOS CIENTÍFICOS DEL DIAGNÓSTICO GENÉTICO EN NIVEL AVANZADO”, que comenzará el 19 de Mayo y finalizará el 30 de Junio. Tríptico informativo 4 Mayo 2011 5 Mayo 2011 6 Mayo 2011 7 Mayo 2011 4­ Comunicaciones realizadas en el Congreso de Genética Humana organizado por la AEGH en Murcia. Resumen de la conferencia oral impartida por la Unidad de Genética
Reproductiva “Aplicación de los microarrays en célula única: nuestra
experiencia en el Diagnóstico Genético Preimplantacional”.
8 Mayo 2011 Poster presentado por el Departamento de Nuevas Tecnologías.
9 Mayo 2011 La Secuenciación Masiva en el Diagnóstico de E n enfermedades con Heterogeneidad Genética Collado C1, Rodríguez‐de Pablos R1, García‐Ruíz MJ1, Jiménez‐Almazán J2, Zúñiga, S2, Molero M3, Lázaro, MA3 Santillan S3, Fernández‐Pedrosa V1 Unidades de 1 Nuevas Tecnologías, 2 Bioinformática y 3 Genética Médica. Sistemas Genómicos, Parque Tecnológico de Paterna (46980 Valencia, España) Resumen La identificación de mutaciones en genes relacionados con patologías de gran heterogeneidad genética es una de las aplicaciones más prometedoras de la secuenciación masiva. Para poder aplicar esta tecnología al diagnóstico genético, son necesarios sistemas efectivos de selección de las regiones genómicas de interés. En este trabajo, hemos llevado a cabo la captura mediante sondas en solución de determinadas regiones genómicas (exoma, genes relacionados con enfermedades cardiacas y oncológicas) en muestras control con variación genética conocida. Las regiones seleccionadas han sido secuenciadas en la plataforma SOliD 4.0. Los primeros resultados muestran la viabilidad de este proceso para ser utilizado de forma rutinaria en el diagnóstico de estas patologías. Introducción Las recientes técnicas de ultrasecuenciación (NGS) han abierto la posibilidad de realizar análisis masivos de genes relacionados con patologías de gran heterogeneidad genética, limitados hasta el momento por su elevado coste y el bajo rendimiento de las técnicas de secuenciación tradicionales (1). En este trabajo, hemos utilizado la hibridación con sondas en solución como método de captura de varias regiones de interés del genoma humano: exoma, genes relacionados con cardiopatías y genes relacionados con cáncer hereditario de mama, colon, y otros síndromes asociados con cáncer. En comparación con la PCR, limitada a un número reducido de genes, esta estrategia permite la selección de un elevado número de secuencias (2‐4). Las regiones capturadas han sido secuenciadas en la plataforma de secuenciación masiva SOLiD 4.0. Material y Métodos Selección de regiones de interés La captura del exoma se ha realizado utilizando el kit comercial de Agilent SureSelect all Exon kit. Las secuencias seleccionadas, que suman 38 Mb, incluye regiones del NCBI Consensus CDS database (CCDS), > 700 miRNAs y > 300 non‐coding RNAs. Para la captura de regiones genómicas relacionadas con cardiopatías y cáncer, se seleccionaron un conjunto de 72 y 22 genes respectivamente (Tablas 1 Patología Genes Displasia Arritmogénica del Ventrículo Derecho TGFB3, RYR2, TMEM43, DSP, PKP2, DSG2, DSC2 y JUP Miocardiopatía Hipertrófica MYH7,TNNT2, TPM1, MYBPC3, PRKAG2, TNNI3, MYL3, TTN, MYL2, ACTC1, CSRP3, TNNC1, MYH6, VCL, CAV3, SLC25A4, TCAP,MIOZ2, MYLK2, LDB3, ACTN2, PLN, JPH2. Miocardiopatía Familiar MYH7,TNNT2, TPM1, MYBPC3, PRKAG2, TNNI3, MYL3, TTN, MYL2, ACTC1, CSRP3, TNNC1, MYH6, VCL, CAV3, SLC25A4, TCAP, MIOZ2, MYLK2, LDB3, ACTN2, PLN, JPH2, LMNA, SCN5A, ABCC9, ACTC1, MYH7, TMPO, PSEN1, PSEN2, FKTN, DSG2, NEXN, RBM20, TAZ, DTNA, DES, SGCD, EYA4. FBN1, FBN2, TGFBR2. Trastornos asociados a Aneurisma de Aorta Síndrome de Brugada SCN5A, GPD1L, CACNA1C. CACNB2, SCN1B, KCNE3, SCN3B. Síndrome QT Largo KCNQ, KCNE1, KCNE2, KCNH2, ANK2, SCN5A, KCNJ2, CACNA1C, CAV3, SCN4B, AKAP9, SNTA1. KCNH2, KCNQ1, KCNJ2, CACNA1C, CACNA1B Síndrome QT Corto 10 Mayo 2011 Fibrilación Auricular GJAS, KCNQ1, KCNE2, NPPA, KCNA5. Taquicardia Ventricular Polimórfica Catecolaminérgica RYR2, CASQ2. Arritmia familiar
AKAP9, ANK2, CACNA1C, CACNB2, CASQ2, CAV3, DSC2, DSG2, DSP, GPD1L, JUP, KCNA5, KCNE1, KCNE2, KCNE3, KCNH2, KCNJ2, KCNQ1, NPPA, PKP2, PLN, RYR2, SCN1B, SCN3B, SCN4B, SCN5A, SNTA1, TGFB3, TMEM43. ABCC9, ACTC1, ACTN2, AKAP9, ANK2, CACNA1B, CACNA1C, CACNB2, CALR3, CASQ2, CAV3, CSRP3, DES, DSC2, DSG2, DSP, DTNA, EYA4, FBN1, FBN2, FKTN, GJA5, GPD1L, JPH2, JUP, KCNA5, KCNE1, KCNE2, KCNE3, KCNH2, KCNJ2, KCNQ1, LAMP2, LDB3, LMNA, LRP6, MEFA2, MYBPC3, MYH6, MYH7, MYL2, MYL3, MYLK2, MYOZ2, NEXN, NPPA, PKP2, PLN, PRKAG2, PSEN1, PSEN2, RBM20, RYR2, SCN1B, SCN3B, SCN4B, SCN5A, SGCD, SLC25A4, SNTA1, TAZ, TCAP, TGFB3, TGFBR2, TMEM43, TMPO, TNNC1, TNNI3, TNNT2, TPM1, TTN, VCL Muerte Súbita Patología Genes Cáncer de mama y ovario Grupo I: Genes responsables de Cáncer de Mama y ovario BRCA1, BRCA2, CHEK2, PALB2, BRIP1 Grupo II: Genes que pueden explicar 2‐3% de Ca de mama BARD1, CDH1, ATM, TP53, PTEN, STK11. Grupo III: Genes que podrían estar asociados a Ca de mama RAD50, RAD51C, MRE11A, NBN Cáncer Colorrectal Cáncer Colorrectal No Polipósico MLH1, MSH2, MSH6, PMS1, PMS2, CDH1. MLPA MLH1, MSH2, MSH6. Cáncer Colorrectal Polipósico APC, MUTYH. Estudio de Agregación Familiar APC, ATM, BARD1, BRCA1, BRCA2, BRIP1, CDH1, CHEK2, MLH1, MRE11A, MSH2, MSH6, MUTY
NBN, PALB2, PMS1, PMS2, PTEN, RAD50, RAD51C, STK11, TP53 Estudio de Afectos de Cáncer múltiple APC, ATM, BARD1, BRCA1, BRCA2, BRIP1, CDH1, CHEK2, MLH1, MRE11A, MSH2, MSH6, MUTY
NBN, PALB2, PMS1, PMS2, PTEN, RAD50, RAD51C, STK11, TP53 Diseño de sondas de captura Se han diseñado sondas (http://earray.chem.agilent.com/earray/) para la captura de los exones, zonas de splicing y zonas reguladoras 5´y 3´de cada uno de los genes de las tablas 1 y 2. Las regiones de interés, suman un total de 800 kb y 220 kb para los genes relacionados con cardiopatías y cáncer, respectivamente. Para el diseño de sondas, se seleccionó la isoforma más común para cada gen utilizando la base de datos Human Genome Mutation Database® (5). Muestras Para evaluar la validez de la metodología, se partió de 20 muestras de ADN con alteraciones genéticas conocidas (tablas 3 y 4). La línea Hapmap NA12144 se utilizó para la captura y posterior secuenciación del exoma. Muestra Variación
BM04237 g.289436>A KCNH2 p.Val822_Met BM05307 c.1314T>A TGFBR2 p.Asn438Lys BM06092 c.7039_7040del FBN1 p.Met2347ValfsX18 BM06919 c.2363+1G>A MYBPC3 posición genómica (Ucsc) chr11: g.47,360,094 BM03895 c.2248del FBN1 p.Cys750AlafsX22 BM03062 c.8333T>G FBN1 p.Leu2778Arg BM03339 c.1148‐1G>A FBN1 la posición genómica (Ucsc) chr15: g.48,808,485 11 Mayo 2011 BM05357 BM06091 BM06492 Muestra c.4326dupA FBN1 p.Ala1433SerfsX3 c.5076_5078delAAG FBN1 p.Arg1692del c.3539G>T FBN1 p.Cys1180Phe Variación 10S433 A1708E, en el exón 18 de BRCA1 10S68 185delAG en el exón 2 de BRCA1 10S366 c.3264dupT en el exón 11 de BRCA2 07S550 c.1984_1993delTCCAGCTTGA en el gen APC 10S768 c.3331_3334delCAAG 07S1148 c.3984_3988delAAAGA E15 APC 06S213 c.1111del12 E25 STK11 HCC193 mutación en homocigosis 5382insC Ex20 BRCA1 MDA_MB_436 mutación 5396+1G>A IVS20 BRCA1 BM4726 Del exones 1‐6 + exón 9 MSH2 Tabla 3 y 4 . Listado de alteraciones genéticas relacionadas con enfermedades cardiacas (izquierda) y oncológicas (derecha) presentes en las muestras control. Contrucción de librerías, captura y secuenciación Se prepararon librerías de fragmentos a partir de 3 g de ADN genómico. La calidad y cantidad del ADN de partida se evaluó mediante métodos espectrofotométricos y fluorimétricos. El ADN se fragmentó por sonicación a un tamaño medio de 150 pb. Los fragmentos se ligaron a adaptadores compatibles para su secuenciación en la plataforma SOLiD 4.0. Tras la selección de los fragmentos de gel de agarosa, la librería obtenida se amplificó por PCR para su posterior hibridación con las sondas de captura. La hibridación de la librería con las sondas en solución se realizó siguiendo las recomendaciones de Agilent. Tras la hibridación, el ADN capturado por las sondas se seleccionó utilizando microesferas magnéticas con estreptavidina, se eluyó y se amplificó por PCR. En la amplificación, se utilizó un oligonucleótido (P2, SOLiD), a través del cual se añaden diez nucleótidos específicos a cada librería. La calidad de las librerías se evaluó mediante bioanalzyer. Figura 1: Esquema del proceso de obtención de una librería enriquecida en regiones de interés para SOLiD. Las 10 librerías procedentes de las muestras con alteraciones genéticas relacionadas con enfermedades cardiacas, se mezclaron en cantidades equimolares. El mismo proceso se realizá con las 10 librerías procedentes de muestras con alteraciones relacionadas con cáncer. Las mezclas (así como la librería procedente de la línea Hapmap NA12144) se sometieron a amplificación clonal sobre microesferas mediante PCR en emulsión. Las microesferas con productos completos de amplificación se aislaron y se llevó a cabo la secuenciación en SOLiD 4.0 mediante ligación de sondas utilizando la estrategia de paired‐ends (50 nt + 35 nt). Resultados y conclusión El análisis primario de los datos produjo un total de 107.939.634 lecturas pareadas para la muestra HapMap NA12144 (captura de exoma), lo que representa una coberura de 240x, bajo la asunción de que todos los datos producen información útil. Para las muestras con variaciones genéticas relacionadas con cardiopatías y cáncer se obtuvieron 193.568.629 y 138.922.950 lecturas respectivamente, quedando asignadas a las diferentes muestras el 97.92% y 97.01% de las lecturas. En las figuras 2 y 3 se muestra la distribución de las lecturas entre las diferentes muestras. Figuras 2 y 3: Porcentaje de lecturas correspondientes a cada muestra presente en el pool de secuenciación 12 Mayo 2011 Los primeros resultados obtenidos indican que esta metodología produce datos en cantidad y calidad suficientes para realizar el análisis de 8 exomas y 80‐100 muestras para el estudio genético de muerte súbita y cáncer, por carrera de SOLiD. Los resultados que presentan nuestros grupos de Bioinformática (ver poster Zuñiga et al.) y Biomedicina (comunicación oral Santillan et al) en el grupo de pacientes de mutación conocida, demuestran que la metodología aquí descrita proporciona suficiente sensibilidad y especificidad para llevar a cabo diagnóstico genético de patalogías de elevada heterogeneidad genética. Referencias [1] M. Kircher et al.Bioassays, 32:524‐536 (2010) [2] S. Dames et al. JBT, 21:73‐80 (2010). [3] K.V. Voelkerding et al. JMD, 12(5):539‐551 (2010). [4] S. Gowrisankar el at. JMD, 12(6):818‐827 (2010). [5] D.N. Cooper et al. Current Protoc. Bioinformatics, Chap 1Unit 1.13 (2006) Poster presentado por la Unidad de Genética Médica.
Molero M1*, Lázaro M1, Felipe V1, Forteza‐Gil A2, Fernández‐Toral J3, Pérez M4, Martínez‐Atienza M4, Beneyto M5, Lucas‐Sáez E6, González‐Meneses A7, Bellón ML1, Casañ C1, Quesada JA1, Perpiñán A1, Torres‐Puente M1, Santillán S1 1
Sistemas Genómicos S.L., Unidad de Genética Médica, 2Hospital 12 de Octubre, Cirugía Cardíaca, Unidad de Marfan. 3Hospital Universitario Central de Asturias, Genética, 4Hospital Virgen de Las Nieves, Genética Molecular, 5Hospital Universitario La Fé, Genética, 6Hospital de Manises, Pediatría, 7Hospital Universitario Virgen del Rocío, Dismorfología INTRODUCCIÓN: 13 Mayo 2011 El Síndrome de Marfan es una enfermedad del tejido conectivo que afecta a los sistemas cardiovascular, esquelético y ocular. La prevalencia de esta enfermedad se estima entre 1/5.000 y 1/10.000 individuos y no se ha demostrado variabilidad geográfica. Desde el punto de vista genético, presenta un patrón de herencia autosómico dominante y se asocia, mayoritariamente, a mutaciones en el gen FBN1. Se trata de una enfermedad con penetrancia casi completa, pero con expresión variable. Los individuos pueden ser diagnosticados desde el período prenatal hasta la edad adulta debido a la marcada variabilidad clínica. El gen FBN1 codifica la proteína fibrilina‐1 y está localizado en la región cromosómica 15q21 [1]. El 70‐93% de los individuos con diagnóstico clínico de Síndrome de Marfan presentan mutaciones en el gen FBN1. Se han descrito más de 1000 mutaciones distintas distribuidas a lo largo del gen FBN1. Aunque el gen FBN1 ha sido descrito como único gen asociado al Síndrome de Marfan Clásico, se ha descrito un segundo gen asociado al Síndrome de Marfan llamado TGFBR2 (TGFBR2; TGF‐beta receptor 2) localizado en la región cromosómica 3p22 [2,3]. Se estima que entre un 8 y 15% de individuos con diagnóstico clínico de Síndrome de Marfan tienen mutaciones en el gen TGFBR2. El diagnóstico clínico se basa en los «criterios de Ganthe» que describen un número variable de síntomas bien definidos. Se clasifican como criterios mayores y criterios menores. El cumplimiento de al menos dos criterios mayores en diferentes órganos y la participación de un tercer sistema son necesarios para dar el diagnóstico. Entre los criterios mayores se encuentran: 1)
Trastornos cardiovasculares caracterizados por dilatación progresiva de la raíz aórtica con o sin insuficiencia aórtica, participación de los senos de Valsalva e insuficiencia mitral, que puede complicarse con arritmias, endocarditis o insuficiencia cardíaca. 2)
Trastornos osteoarticulares determinados por dolicostenomelia, talla grande, aracnodactilia, hipermovilidad articular y deformaciones escolióticas, entre otras. 3)
Trastornos oftalmológicos asociados a miopía axial con o sin desprendimiento de retina, desplazamiento del cristalino, ectopia lentis que puede conducir a la ceguera. Los signos cutáneos como estrías atróficas, un incremento del riesgo de neumotórax y la ectasia dural pueden estar presentes. PACIENTES Y METODOLOGÍA: Para el presente estudio se seleccionaron 205 probandos diagnosticados clínicamente de Síndrome de Marfan procedentes de distintas zonas de España. Se estudió el gen FBN1 mediante secuenciación completa de los 65 exones para la detección de mutaciones. En 11 casos se estudiaron los 7 exones del gen TGFBR2, mediante secuenciación completa (resultados no presentados) . RESULTADOS: El estudio del gen FBN1 reveló mutaciones en 28 de las familias, así como variantes de significado incierto en otras 40. Las 28 familias portadoras de cambios descritos en la bibliografía confirmaron el diagnóstico clínico de Síndrome de Marfan en los pacientes afectos. Más del 50% de los cambios encontrados en el presente estudio se trata de cambios no descritos. Entre las variantes de significado incierto (VSI) encontramos 5 deleciones, 3 inserciones y 5 cambios nonsense. Siguiendo los criterios de Laurence [4] se consideran como mutaciones con efecto patogénico los cambios nonsense, deleciones e inserciones. El resto de cambios: missense y cambios en los intrones han de ser tomados con precaución. Las variaciones de significado incierto encontradas se analizaron a través del programa Alamut para predecir su probable implicación patológica a través del análisis de la conservación del aminoácido y las implicaciones físicas del cambio nucleotídico en la conformación de la proteína. En 17 de los 23 cambios missense encontrados se pudo inferir su probable implicación patogénica. En 4 de los 6 VSI que conllevan cambio missense implican un cambio en un residuo que pertenece a dominios que participan en la unión al Calcio. Los estudios de cosegregación familiar permitirán definir la asociación de la VSI con la enfermedad, tanto en los que no nos aportan una predicción clara de su efecto, como los que obtenemos una predicción de probable patogeneicidad. Se han detectado 137 casos de pacientes que presentaban sintomatología compatible con Síndrome de Marfan y se ha obtenido un resultado normal para el gen FBN1. CONCLUSIONES: En los casos en que el cambio encontrado no nos aporta información acerca de su posible patogeneicidad es recomendable el estudio de este cambio en individuos tanto afectos como sanos de la misma familia con el objetivo de evaluar su cosegregación con la enfermedad. En cuanto a los probandos a los que se le ha estudiado el gen FBN1 y no se ha detectado ninguna mutación, cabe destacar que posiblemente la gran diferencia entre el presente estudio y la información bibliográfica que nos indica un 70‐93% de individuos positivos para FBN1 con diagnóstico clínico de Marfan, sea debido a la existencia de una gran variabilidad en cuanto al criterio diagnóstico. Estos pacientes que cumplen criterios de Marfan y no son portadores de mutaciones en el gen FBN1 sería recomendable estudiar la posibilidad de alguna mutación en algún otro gen implicado en esta patología 14 Mayo 2011 como son el FBN2, TGFBR2, TGFBR1, MYH11, COL3A4 Y ACTA2. El desarrollo de otros métodos de diagnóstico podría ser la secuenciación masiva, que permite el abordaje de un número más amplio de genes simultáneamente. Fibrillin 1 VARIANTES DE SIGNIFICADO INCIERTO DETECTADAS EN EL GEN FBN1 Cambio DNA Muestra (NO DESCRITO) Cambio aa 1 FAM30 2 FAM31 3 FAM32 4 FAM33 c.439C>T c.902 G>T c.967delC * Posiblemente patogénico p.Gln147Stp ** cambios «nonsense» considerados patogénicos p.Gly301Val ** cambio missense dominio implicado en unión al Ca+ p.Pro323GlyfsX7 ** deleciones consideradas patogénicas ‐ ‐ 5 FAM34 c.2248del p.Cys750AlafsX22 6 FAM35 c.2638G>T p.Gly880Cys *probablemente patogénico Valor Polyphen p.Gly142Glu ** deleciones consideradas patogénicas 15 c.425G>A Predicción del cambio (*), (**) 0,679 ‐ 0,468 0,996 Mayo 2011 ‐ c.3052G>T 8 FAM37 c.3208+55_60del ‐ Posible polimorfismo 9 FAM38 c.3464A>G p.Asp1155Gly **cambio missense dominio implicado en unión al Ca+ 10 FAM39 c.3539G>T p.Cys1180Phe *probablemente patogénico 11 FAM40 c.3838+2T>C procesado Mutación de splicing 12 FAM41 c.4023T>A Asn1341Lys *probablemente patogénico c.4162_4164dup p.Arg1388dup 0,997 1 ‐ 0,993 ** inserciones consideradas patogénicas ‐ ‐ 14 FAM43 c.4326dupA ** inserciones consideradas p.Ala_1443_SerfsX3 patogénicas 15 FAM44 c.4471T>C p.Cys1491Arg *probablemente patogénico 16 FAM45 c.3464‐5G>A procesado Mutación de splicing 17 FAM46 c.4504dupT ** inserciones consideradas p.Cys1502LeufsX11 patogénicas 18 FAM47 c.5588G>T p.Gly1863Val *probablemente patogénico 0,996 19 FAM48 c.5639T>C p.Phe1880Ser *probablemente patogénico 0,998 20 FAM49 C.5636G>T P.Gly1879Val *probablemente patogénico 0,996 21 FAM50 c.5740T>A Cys1914Ser *probablemente patogénico 0,999 16 ‐ 7 FAM36 13 FAM42 p.Glu1018Stp ** cambios «nonsense» considerados patogénicos 1 ‐ ‐ Mayo 2011 22 FAM51 p.Thr1904Ile *probablemente patogénico 0,983 23 FAM52 c.6186T>G p.Cys206Stp ** cambios «nonsense» considerados patogénicos 24 FAM53 c.6611G>A Cys2204Tyr *probablemente patogénico 1 25 FAM54 c.7330G>T p.Asp2444Tyr *probablemente patogénico 0,996 26 FAM55 c.7636G>A p.Gly2546Arg *probablemente patogénico 0,998 27 FAM56 c.8149G>A E2717K * Sin consenso (benigna/deletérea) 0,065 28 FAM57 c.7774T>C p.Cys2592Arg *probablemente patogénico ‐ 1 29 FAM58 c.8020T>A p.C2674S *benigna/** cambio missense dominio implicado en unión al Ca+ 30 FAM59 c.7988G>T p.Cys2663Phe *probablemente patogénico 0,995 p.His2623Asn * Sin consenso (benigna/deletérea)/** cambio missnese dominio implicado en unión al Ca+ 0,536 p.Lys2719Stp ** inserciones consideradas patogénicas ‐ ‐ 31 FAM60 32 FAM61 c.7867C>A c.8154dupT 33 FAM62 c.8551_8552del p.Lys2851ArgfsX6 ** deleciones consideradas patogénicas 34 FAM63 c.8333T>G *probablemente patogénico 17 c.5711C>T p.Leu2778Arg 0,08 0,889 Mayo 2011 35 FAM64 c.5297‐1G>C procesado Mutación de splicing 36 FAM65 c.538G>A p.Asp180Asn *posiblemente patogénico p.Cys750AlafsX22 ** deleciones consideradas patogénicas ‐ p.Glu2336Stp ** cambios «nonsense» considerados patogénicos ‐ ‐ 37 FAM66 38 FAM67 c.2248del c.7006G>T 39 FAM68 c.7071del C p.Val2358SerfsX40 ** deleciones consideradas patogénicas 40 FAM69 c.7088G>A p.Cys2363Tyr *probablemente patogénico MUTACIONES DETECTADAS EN EL GEN FBN1 Cambio DNA Muestra (DESCRITO) 18 0,302 0,999 1 FAM1 c.266G>T p.Cys89Phe 2 FAM 2 c.364C>T Arg122Cys 3 FAM3 c.629G>A p.Cys210Tyr 4 FAM4 c.643C>T p.Arg215Stp 5 FAM5 c.1585C>T p.Arg529Stp 6 FAM6 c.1721A>G p.Asp574Gly 7 FAM7 c.5788+5G>A (IVS46+5G>A 8 FAM8 c.2495G>A p.Cys832Tyr Referencia Loeys (2001) Arch Intern Med 161: 2447‐54 Stall‐Hallengren et al (1994). J Clin Invest 94:709‐713 Tjeldhorn (2006) Genet Test 10, 258 Matsukawa et al (2000). Hum Mutat 17: 71‐72 Rand‐
Hendriksen (2007) Am J Med Genet A 143A, 1968 Yoo (2010) Clin Genet 77, 177 Nijbroek et al. (1995) am J Hum Genet 57: 8‐21 Liu (1997). Genet Test 1: 237‐242 9 FAM9 c.2438 C>G p.Ser813Stp Matsukawa Cambio aa ‐ Mayo 2011 19 10 FAM10 c.3509G>A p.Arg1170His 11 FAM11 c.4173C>A p.Cys1391Stp 12 FAM12 c.4786C>T p.Arg1596Stp 13 FAM13 c.4895G>A p.Arg1632His 14 FAM14 c.4955G>A C1652Y 15 FAM15 c.5076_5078 del p.Arg1692del 16 FAM16 c.5788G>A p.Asp1930Asn 17 FAM17 c.5912G>A p.Cys1971Tyr 18 FAM18 c.6169C>T p.Arg2057Stop 19 FAM19 c.6388G>A p.Glu2130Lys 20 FAM20 c.7180C>T p.Arg2394Stop 21 FAM21 c.7039_7040del p.Met2347ValfsX18 22 FAM22 c.7754T>C p.Ile2585Thr 23 FAM23 c.8176C>T p.Arg2726Trp 24 FAM24 c.1148‐1G>A procesado 25 FAM25 c.4270C>G p.Pro1424Ala (2000) Hum Mutat Hayward et al (1994). Mol Cel Probes 8: 325‐
327 Arbustini (2005) Hum Mutat 26, 494 Loeys (2001) Arch Intern Med 161: 2447‐
54 Hung (2009) Ann Hum Genet 73, 559 Matsukawa et al (2001). Hum Mutat 17: 71‐72 Comeglio (2007) Hum Mutat 28, 928 Liu (1997) Genet Test 1, 237 Loeys (2001) Arch Intern Med 161: 2447‐54 Liu (1997) Genetic testing (Genet Test) 1: p237. Rand‐
Hendriksen et al (2007). Am J Med Genet 143A(17): 1968‐
1977 Halliday (1999). Hum Genet 105: 587. Korkko (2002) J Med Genet 39, 34 Liu et al (1997). Genet Test 1: 237‐242 Milewicz 1995) J Vclin Invest 95: 2373‐2378 Loeys (2001) Arch Intern Med 161: 2447‐
54 Collod‐Beroud (1998) Nucleic Acids Res 26, 229 Mayo 2011 26 FAM26 c.6700G>A p.Val2234Met 27 FAM27 c.1787G>A p.Cys596Tyr 28 FAM28 c.3143T>G p.Ile1048Thr Tjeldhorm (2006) Genet Test 10,258 Robinson (2002) Hum Mutat 20, 153‐61 Lonnqvist (1996) Genomics 36, 468 * Análisis Alamut (Alamut server version 3.0 last update 09/03/2011 (alamut.interactive‐
biosoftware.com) ** Laurence F. et al (2009) Pediatrics 2009;123;391‐398 20 Mayo 2011 Resumen de la conferencia oral impartida por la Unidad de Genética Médica
“Diagnóstico Genético de enfermedades cardiovasculares por
ultrasecuenciación”, y preparada en colaboración con Nuevas Tecnologías y
el departamento de Bioinformática.
DIAGNÓSTICO GENÉTICO DE ENFERMEDADES CARDIOVASCULARES POR ULTRASECUENCIACIÓN Santillán S1*, Lázaro MA1, Molero M1, Collado C2, Rodríguez‐de Pablos R2, García‐
Ruíz MJ2, Fernández‐Pedrosa V2, Triviño J3, Zúñiga S3. Unidades de Genética Médica1, Nuevas Tecnologías2 y Bioinformática3. Sistemas Genómicos, Paterna (Valencia) Introducción La enfermedad cardiovascular es la principal causa de muerte en el mundo. En el año 2005 murieron por esta causa 17.5 millones de personas, 7.6 correspondieron a cardiopatía coronaria y 5.7 a accidentes cerebrovasculares. En España, según el INE en el año 2008 se produjeron 122.500 defunciones por enfermedades cardiovasculares, seguido del cáncer. La mayoría de Miocardiopatías y Canalopatías son de origen genético y se caracterizan por su riesgo de muerte prematura o morbilidad crónica, afectando al paciente y su familia. La detección de los pacientes con mutaciones permite establecer medidas terapéuticas o preventivas dentro del asesoramiento genético. No obstante, el gran número de genes implicados hacen difícil su análisis por técnicas convencionales. 21 Mayo 2011 Material y Métodos Se ha diseñado una metodología para resecuenciación masiva de 43 genes asociados a Miocardiopatías, Displasia arritmogénica de ventrículo derecho, Síndrome de Marfan, Aneurisma de aorta y 28 genes relacionados con Síndromes de Brugada, QT largo, QT corto, Fibrilación auricular familiar y Taquicardia ventricular catecolaminérgica mediante la búsqueda en bases de datos y publicaciones científicas. El diseño se realizó en la Unidad de Bioinformática e incluye 1.4 Mb de exones, zonas de splicing y regiones 5´y 3´de regiones no traducidas de los 71 genes seleccionados. Estas regiones se han secuenciado en su totalidad en 12 pacientes con mutaciones conocidas, deleciones y dos casos de nuevo diagnóstico con el objeto de conocer la fiabilidad de la técnica. Para ello se han capturado las regiones exónicas mediante la técnica exon‐
capture (SureSelect Agilent) en el sistema SOLID v4. Los resultados se confirman mediante secuenciación Sanger. El análisis bioinformático se ha realizado de acuerdo al pipeline propio que consiste en el mapeo y comparación de lecturas frente a la secuencia de referencia del genoma humano, emparejamiento de lecturas, clasificación e identificación de variaciones puntuales (SNPs y mutaciones), variaciones estructurales y pequeños indels así como su implicación a nivel transcripcional. Resultados y Conclusiones Se presentan los resultados obtenidos con secuenciación de nueva generación demostrando su alto nivel de eficiencia. El sistema de resecuenciación dirigida permite el análisis masivo de genes asociados a enfermedades heterogéneas y explicar su variabilidad fenotípica. Poster presentado por el departamento de Bioinformática, en colaboración
con la Unidad de Genética Médica y el Departamento de Nuevas Tecnologías.
22 Mayo 2011 Análisis del exoma completo, una realidad Triviño JC1, Collado C2, Rodríguez‐de Pablos R2, García‐Ruíz MJ2, Fernández‐Pedrosa V2, Molero M3, Lázaro MA3, Santillán S3, Zúñiga S1* Unidad de Bioinformática1, Nuevas Tecnologías2 y Genética Médica3. Sistemas Genómicos, Paterna (Valencia) Introducción El estudio del exoma completo mediante las nuevas plataformas de secuenciación masiva está provocando una revolución en el diagnóstico genético de enfermedades. Estas plataformas son capaces de secuenciar paralelamente, y de forma masiva, millones de fragmentos de ADN en un único proceso de secuenciación por un coste cada vez más reducido. A diferencia de otras tecnologías existentes, la secuenciación masiva permite obtener información sobre todos los genes de un individuo a la vez y en un tiempo record. Actualmente, existe un desfase entre el ritmo de evolución de estas plataformas y la generación de herramientas de análisis y protocolos robustos capaces de procesar la información que producen estas máquinas, algo que algunos autores han denominado como “Next‐generation gap” [1]. Pese a que no existe un método estándar para el análisis de estos datos ya son decenas los artículos publicados hasta la fecha donde se describen nuevos genes responsables de la aparición de ciertas enfermedades en los que se ha utilizado esta nueva tecnología [2‐6]. Aquí se presenta una guía rápida para usuarios no expertos con la que se pretende resumir los pasos fundamentales del análisis de los datos de exoma así como los resultados que pueden esperarse con la utilización de estas plataformas. Materiales y métodos Se generó una librería de fragmentos a partir de una línea celular de HapMap. Para llevar a cabo el enriquecimiento de las regiones codificantes se utilizó el kit SureSelect Target Enrichment Human All Exon (38Mb). La secuenciación del exoma se realizó con la plataforma SOLiDv4 utilizando la estrategia de paired‐ends (lecturas emparejadas). (Para más información sobre la técnica de preparación de librerías ver poster presentado por Fernández‐Pedrosa V). 23 Mayo 2011 La Figura 1 muestra los pasos utilizado para el análisis de los datos. El análisis comienza con la generación de las parejas de lecturas, F3 y F5, a partir de las imágenes de intensidad obtenidas tras la secuenciación. Posteriormente, se lleva a cabo el análisis secundario que comienza con el mapeo de las lecturas, paso en el que cada lectura es comparada de manera individual respecto a la secuencia de referencia del genoma humano permitiendo 1 mismatch por cada 10nt. Las lecturas mapeadas son emparejadas y clasificadas en distintos subgrupos atendiendo a su orientación y al tamaño de inserto de la librería facilitándose así el posicionamiento de aquellas lecturas que mapean en múltiples sitios. A continuación, se genera un fichero comprimido en formato estándar BAM/SAM [7] a partir del cual se identifican variaciones puntuales (SNPs y mutaciones) y pequeños indels. Una vez completado el análisis secundario, cada una de las variantes identificadas es anotada utilizando bases de datos públicas (ej: Ensembl, dbSNP, 1000Genomes, HapMap) y clasificada atendiendo a la predicción que ese cambio pueda implicar tanto a nivel de transcripcional (Figura 2) como proteico. 24 DNA
UAG
UAA
UGA
ATG
Exón 1
Exón 3
Exón 2
Figura 2. Clasificación de variantes y pequeños indels atendiendo a su consecuencia a nivel de transcripción según Ensembl v59. En muestras de pacientes que presentan una determinada patología, cada muestra se analiza independientemente siguiendo este proceso. El resultado final es un listado priorizado de genes candidatos. El análisis de los datos se llevó a cabo utilizando Bioscope v1.3, Samtools v0.1.9 y scripts ‘in house’ scritos en Perl. Resultados Se generaron un total de 3.34 Gb de datos mapeables de los cuales 2 Gb (~60%) correspondían a las zonas de captura (especificidad del kit de enriquecimiento). El 99% de las zonas incluidas en el diseño del kit de enriquecimiento fueron capturadas (sensibilidad del kit de enriquecimiento). Se detectaron 23174 SNVs, 13188 heterocigotos y 9986 homocigotos. El 94% de las variantes encontradas coincidían con los datos obtenidos en el proyecto de los 1000 genomas (www.1000genomes.org) donde se secuenció la misma línea HapMap. De la misma forma, se identificaron 986 indels de los cuales un 74% eran conocidos. Conclusiones La combinación entre las técnicas de captura de regiones específicas del genoma y la ultrasecuenciación está teniendo y tendrán una gran repercusión en el diagnóstico genético en los próximos años. Actualmente, esta técnica ya está siendo utilizada por nuestros laboratorios no solo para el análisis del exoma completo sino como método de diagnóstico para el estudio de grupos de genes implicados en enfermedades de heterogeneidad genética como son las enfermedades cardiacas (Comunicación oral presentada por Santillán S). Referencias [1] McPherson, J. D. Next‐generation gap. Nature Methods 6, S2‐S5 (2009). [2] Ng, S. B. et al. Exome sequencing identifies the cause of a mendelian disorder. Nature Genetics 42, 30‐
35 (2010). [3] Ng, S. B. et al. Exome sequencing identifies MLL2 mutations as a cause of kabuki syndrome. Nature Genetics 42, 790‐793 (2010). [4] Bilguvar, K. et al. Whole‐exome sequencing identifies recessive WDR62 mutations in severe brain malformations. Nature 467, 207‐210 (2010). [5] Hoischen, A. et al. De novo mutations of SETBP1 cause Schinzel‐Giedion syndrome. Nature Genetics 42, 483‐485 (2010). [6] Yan, X.‐J. et al. Exome sequencing identifies somatic mutations of DNA methyltransferase gene DNMT3A in acute monocytic leukemia. Nature Genetics advance online publication (2011). [7] Li, H. et al. The sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics (Oxford, England) 25, 2078‐2079 (2009). Financiado por www.sistemasgenomicos.com 25 Downstreams (hasta 5kb)
3’-UTR
Pérdida codón parada
Nuevo codón de parada
Cambio pauta lectura
Sitio de splicing
No sinónimo
Sinónimo
Intrónico
5’-UTR
Upstreams (hasta 5kb)
Región reguladora
Intergenico
Mayo 2011 Mayo 2011 5­Nueva publicación en Abril del grupo de UGR. Revista: Journal of Assisted Reproduction and Genetics Volume 28, Number 3, 211-216, DOI: 10.1007/s10815-010-9514-4
Sección: Genetics
Artículo: Case report: birth of healthy twins after preimplantation genetic
diagnosis of propionic acidemia
Trinitat M. Alberola, Rosa Bautista-Llácer, Xavier Vendrell, Elena
García-Mengual, Merche Pardo, Maria Vila and Carmen Calatayud
Para más información, entra en el siguiente enlace:
http://www.springerlink.com/content/t817k5l250t16229/
26 Mayo 2011 6­Nuevos servicios: DGP combinado. « A la vanguardia en DGP»
DGP de aneuploidías mediante arrays de CGH (CGHa)
Fundamento del DGP-CGHa
La aneuploidía es un fenómeno muy frecuente en embriones en estadios
preimplantación. Se estima que hasta el 70% de los embriones generados mediante
FIV son aneuploides. El DGP-CGHa permite detectar la aneuploidía estudiando los 24
cromosomas tanto en embriones en división como en blastocistos.
¿Qué es un array de ADN?
Un array de ADN (chip o microchip de ADN) es una superficie sólida a la que se
adhieren unas secuencias de ADN en unos micro-puntos conocidos como spots.
¿Qué son los arrays de CGH o CGHa?
Los CGHa estan basados en la hibridación genómica comparada (CGH; del inglés
Comparative Genome Hybridization). Esta técnica compara el genoma de nuestra
muestra con un genoma de referencia (“normal”), de forma que podemos detectar
ganancias o pérdidas de material genético.
¿Cómo funcionan los CGHa en DGP?
En el array están fijadas regiones de ADN de todos los cromosomas. Sobre el array
añadimos ADN del blastómero o trofectodermo, junto con un ADN normal. Estos dos
ADNs compiten entre sí para unirse a las regiones adheridas al soporte. Los dos
ADNs se marcan con unas moléculas fluorescentes. Cada ADN emite un color
diferente (uno rojo y el otro verde). Un sistema láser “lee” cada uno de los puntos
(spots) donde están las regiones genéticas concretas de cada cromosoma. El
software interpreta las señales fluorescentes y nos permite determinar si el ADN del
blastómero o trofectodermo, tiene ganancia o pérdida de material cromosómico
respecto al patrón normal.
Duración total del proceso: 30 h
27 Mayo 2011 Ventajas del DGP-CGHa frente al DGP-FISH

Obtenemos información de todos los cromosomas.

Se estudian regiones génicas distribuidas a lo largo de todo el cromosoma.

Eliminamos la subjetividad de la FISH tanto en la fijación de los núcleos como
en la interpretación de los resultados.
Se detecta hasta un 50% más de aneuploidía y un 20% más de embriones
anormales. Limitaciones de los CGHa

No se detectan embriones haploides y poliploides homogéneos (69 XXX,
92XXXX, 92 XXYY). Representan un 0.2% del total de embriones.

No se detectan deleciones/duplicaciones de muy pequeño tamaño (<1MB).
DGP molecular combinado:
DGP de enfermedad monogénica + aneuploidías
(24 cromosomas)
DGP de enfermedad monogénica +
translocación/inversión + aneuploidías (24 cromosomas)
Esta tecnología combina las técnicas de amplificación genómica completa, la PCR y
los microarrays de CGH. Permite realizar el diagnóstico genético preimplantación de
una determinada enfermedad monogénica, y el screening de aneuploidías para todos
los cromosomas de forma simultánea y en la misma célula. Además podemos
detectar embriones normales/equilibrados generados a partir de padres portadores
de translocaciones/inversiones equilibradas.
Fundamento del DGP molecular combinado con el screening de aneuploidías
(24 cromosomas)
28 Mayo 2011 El DGP de enfermedades monogénicas mediante técnicas de PCR no permite obtener
información del número de cromosomas del embrión analizado. De esta forma, el
DGP de una enfermedad monogénica no asegura que el embrión sea euploide.
Por otro lado, está bien establecido que la aneuploidía es un fenómeno común en
embriones en estadios preimplantación, implicando monosomías y trisomías de los
22 autosomas y de los cromosomas sexuales.
En consecuencia, el DGP molecular combinado permite la transferencia de embriones
libres de la enfermedad monogénica y normales en cuanto al número de
cromosomas.
Opción 1. Biopsia de blastómero (D+3) Opción 2. Biopsia de trofectodermo (D+5)
El proceso:
El DGP molecular combinado se inicia con una amplificación del genoma completo de
cada blastómero o de cada muestra de trofectodermo. Una parte del ADN amplificado
se procesa mediante técnicas de PCR fluorescente, obteniéndose el diagnóstico de la
enfermedad en 24 h. Simultáneamente, otra alícuota del mismo ADN amplificado, se
hibrida en un microarray de CGH para el estudio de aneuploidía de los 24
cromosomas.
Finalmente, en 36 horas se obtiene el resultado completo de los dos análisis. El
informe final incluye el resultado individualizado de cada embrión en relación con la
enfermedad monogénica y la aneuploidía.
DGP cromosómico combinado:
DGP simultáneo de translocación/inversión +
aneuploidías (24 cromosomas)
Fundamento del DGP cromosómico combinado
Las parejas con un miembro portador de un reordenamiento cromosómico
equilibrado (translocación o inversión) tienen un riesgo elevado de generar
embriones anormales, como consecuencia de la segregación del reordenamiento.
Esto se traduce en abortos recurrentes y, en muchos casos, infertilidad.
El DGP mediante técnicas de FISH permite detectar los embriones alterados
(desequilibrados) para un reordenamiento cromosómico concreto. Sin embargo, la
principal limitación es que no aporta información del resto de cromosomas.
El DGP cromosómico combinado está basado en la técnica de arrays de CGH. Permite
identificar los embriones alterados (desequilibrados) en relación con la
translocación/inversión y además podemos estudiar las aneuploidías para los 24
cromosomas, simultáneamente y en la misma célula.
La información relativa al resto de cromosomas no implicados en los
reordenamientos es importante por dos motivos:
29 Mayo 2011 1.
La aneuploidía es un fenómeno muy frecuente en embriones en estadios
preimplantación. Se estima que hasta el 70% de los embriones generados mediante
FIV son aneuploides.
2. El efecto intercromosómico: existen cromosomas no implicados en las
traslocaciones, que se ven afectados en la descendencia.
Conclusión: el DGP cromosómico combinado permite seleccionar embriones
normales/equilibrados y libres de aneuploidías para el resto de cromosomas.
Opción 1. Biopsia de blastómero (D+3) Opción 2. Biopsia de trofectodermo (D+5)
7­Javier Vendrell, responsable de la Unidad de Genética Reproductiva, será moderador de la mesa de la Jornada ASEBIR: Uso Clínico del Blastocisto en Fecundación In Vitro (12 de mayo de 2011) 30 Mayo 2011 31 Mayo 2011 32 Mayo 2011 8­Participación de Sistemas Genómicos en el DNA Day el 25 de abril de 2011. 33 Mayo 2011 El “Día del ADN”, se celebra tradicionalmente el 25 de Abril de cada año en
conmemoración de un histórico artículo publicado en la revista Nature de
1953 en el que Watson y Crick describieron la estructura de doble hélice del
ADN.
Este año el DNA day tuvo lugar el día 26 de Abril de 2011 en el Hospital
Universitario la Paz de Madrid en horario de mañana y tarde. El tema
monográfico elegido de este año es el de la secuenciación masiva (oNGS).
La idea era la de intercalar seminarios de carácter científico, impartidos por
profesionales trabajando en este tema, como por las empresas implicadas
en todos estos desarrollos (que van desde, generación de librerías, la
captura, secuenciación, etc..) en un formato de alrededor de 20-30 minutos
por presentación.
Nos invitaron a participar puesto que los organizadores consideraron que
Sistemas Genómicos encaja perfectamente en ese ciclo de conferencias
formativas. En función de la experiencia del año pasado, con alrededor de
200 participantes nos invitaron para presentar nuestras novedades y/o
empresa en este foro científico-sanitario de este País.
La manera de participar elegida consistió en la impartición de una charla por
parte de la Dra. Rebeca Miñambres, del departamento de Proyectos de la
empresa.
34 Mayo 2011 35