三級分析 / ACMG
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###### tags: `基因體/三級分析`
###### tags: `生物資訊`, `基因體`, `三級分析`, `ACMG`, `ACMG 59 gene list`, `變異分類`, `變異分類`, `frame mutation`, `in-frame mutation`, `out-of-frame mutation`

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[TOC]

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## ACMG
### 前言
- 為何 ACMG / AMP 要提出 rules？
- 問題：兩個組織之間對變異解釋的情況仍然可能存在差異
- 解法：ACMG+AMP 提出 28 項證據類型

### 英文版
- [Standards and Guidelines for the Interpretation of Sequence Variants: A Joint Consensus Recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4544753/)
[](https://hackmd.io/_uploads/By82RUd3h.png)

### 中文版
- [遗传变异分类标准与指南](http://acmg.cbgc.org.cn/doku.php?id=start)
| 致病性证据 | 分类 |
|:----------:|:------|
| 非常强 | **PVS1**：当一个疾病的致病机制为功能丧失（LOF）时，无功能变异（无义突变、移码突变、经典±1或2的剪接突变、起始密码子变异、单个或多个外显子缺失）注：1. 该基因的LOF是否是导致该疾病的明确致病机制（如GFAP、MYH7）2. 3'端末端的功能缺失变异需谨慎解读3.需注意外显子选择性缺失是否影响到蛋白质的完整性4.考虑一个基因存在多种转录本的情况。 |
| 强 | **PS1**：与先前已确定为致病性的变异有相同的氨基酸改变。例如：同一密码子，G>C或G>T改变均可导致缬氨酸→亮氨酸的改变。注意剪切影响的改变。 |
| | **PS2**：患者的新发变异，且无家族史（经双亲验证）。 注：仅仅确认父母还不够，还需注意捐卵、代孕、胚胎移植的差错等情况。 |
| | **PS3**：体内、体外功能实验已明确会导致基因功能受损的变异。 注：功能实验需要验证是有效的，且具有重复性与稳定性。 |
| | **PS4**：变异出现在患病群体中的频率显著高于对照群体。注 1：可选择使用相对风险值或者OR值来评估，建议位点OR大于5.0且置信区间不包括1.0的可列入此项。（详细见指南正文）。2：极罕见的变异在病例对照研究可能无统计学意义，原先在多个具有相同表型的患者中观察到该变异且在对照中未观察到可作为中等水平证据。 |
| 中等 | **PM1**：位于热点突变区域，和/或位于已知无良性变异的关键功能域（如酶的活性位点）。 |
| | **PM2**：ESP数据库、千人数据库、EXAC数据库中正常对照人群中未发现的变异（或隐性遗传病中极低频位点）（表6） 注： 高通量测序得到的插入/缺失人群数据质量较差 |
| | **PM3**：在隐性遗传病中，在反式位置上检测到致病变异。 注：这种情况必须通过患者父母或后代验证。 |
| | **PM4**：非重复区框内插入/缺失或终止密码子丧失导致的蛋白质长度变化。 |
| | **PM5**：新的错义突变导致氨基酸变化，此变异之前未曾报道，但是在同一位点，导致另外一种氨基酸的变异已经确认是致病性的，如：现在观察到的是Arg156Cys，而Arg156His是已知致病的。注意剪切影响的改变。 |
| | **PM6**： 未经父母样本验证的新发变异。 |
| 支持证据 | **PP1**：突变与疾病在家系中共分离（在家系多个患者中检测到此变异） 注：如果有更多的证据，可作为更强的证据。 |
| | **PP2**： 对某个基因来说，如果这个基因的错义变异是造成某种疾病的原因，并且这个基因中良性变异所占的比例很小，在这样的基因中所发现的新的错义变异。 |
| | **PP3**：多种统计方法预测出该变异会对基因或基因产物造成有害的影响，包括保守性预测、进化预测、剪接位点影响等。注：由于做预测时许多生物信息算法使用相同或非常相似的输入，每个算法不应该算作一个独立的标准。PP3在一个任何变异的评估中只能使用一次。 |
| | **PP4**：变异携带者的表型或家族史高度符合某种单基因遗传疾病。 |
| | **PP5**：有可靠信誉来源的报告认为该变异为致病的，但证据尚不足以支持进行实验室独立评估。 |

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## 導讀
### [如何詮釋基因上的變異─導讀ACMG與AMP](https://yourgene.pixnet.net/blog/post/115335385)
- 致病性的證據依照其強度可分為
(1) 非常強 (very strong)，證據類型為PVS1。
(2) 強(strong)，依據其不同的證據來源可分為PS1, PS2, PS3, PS4等4種。
(3) 中等(moderate)，依據其不同的證據來源可分為PM1, PM2,PM3, PM4, PM5, PM6等6種 。
(4) 支持（supporting），依據其不同的證據來源可分為PP1, PP2, PP3, PP4, PP5等5種。

- 良性變異證據可分為
(1) 獨立（stand-alone），證據類型為BA1。
(2) 強（strong )，依據其不同的證據來源可又分為BS1, BS2, BS3, BS4等4種。
(3) 支持(supporting ) 依據其不同的證據來源可又分為BP1, BP2, BP3, BP4, BP5 BP6等6種。

- 有**致病變異**，並一定會致病，需了解**致病機轉**
- 要歸納為致病的變異類型時，需要瞭解此變異是否有明確的致病機轉，以及是否與此疾病的遺傳模式相符。
- 例如，有一些基因在heterozygous missense時引發疾病，**反而heterozygous nonsense狀態時是不會引發疾病（例如，與肥厚型心肌病相關的基因）**
- 所以，如果在MYH7基因 (一個與肥厚型心肌病相關的基因）上檢測到一個新的 heterozygous nonsense 變異，++**不能單單因為 nonsense 變異，就將它歸類為致病的類型**++，然而，相同的狀況出現在CFTR基因上時，則會傾向將它歸為隱性的致病變異。

- 基因變異詮釋的規範
- 孟德爾遺傳疾病的基因檢測 -> ACMG
- 複雜疾病的基因檢測 -> GWAS
- 案例：第二型糖尿病、高血壓、癌症
- GWAS：依據population data分析後的結果而定
- 大部分的變異點位不是座落在基因的區域
- 例如，透過基因的調控而致病
- 在高遺傳性的疾病中，風險位點也只能解釋10%的變異 -> 90%不是座落在基因的區域
- 腫瘤基因檢測
- 要確認變異點是否為 somatic variant 則需要與個體本身的 germline DNA 序列資料比對後才能夠確認。
- 癌細胞的變異又更加的複雜，因為，allele frequency在不同樣本間差異程度很大

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### [ACMG 评级指南与临床指导 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/441919311)
>
- 28條獨立的診斷證據 -> 最終判定的5條診斷結論
- ACMG指南评估位点致病性的证据来源共有8类
- 人群数据（Population data）
- 预测结果（Computational and predictive data）
- 基因功能（Functional data）
- 连锁分析（Segregation data）
- 新发变异（De novo data）
- 等位基因（Allelic data）
- 其他数据库收录（Other database）
- 其他来源（Other data）
- ACMG 僅適用於與限制
- 在臨床診斷實驗室中具有疑似遺傳(主要指孟德爾遺傳)疾病患者的變異
- 不適用於解讀體細胞變異、藥物基因組(PGx )變異、或者是多基因非孟德爾複雜疾病相關的基因變異。
- 計算方式
[](https://hackmd.io/_uploads/r1CgLMf22.png)
- pathogenic (iii) 第一項變數錯誤：`PS1 >= 1` -> `PS1_4 >= 1`
- 每個類別中的數字不表示分類的任何差異
- PS1, PS2, PS3, PS4 表示 False | True
- PS1_4 表示 sum(PS1, PS2, PS3, PS4)

        PS1 = True
        PS2 = False
        PS3 = True
        PS4 = False
        PS1_4 = sum([PS1, PS2, PS3, PS4])
        print(f'PS1_4 = {PS1_4}')  # = 2

- ### 大意
- 致病條件：
- 非常強證據 >= 1個，且
- 強證據 >= 1個
- 或：sum([中等證據, 支持證據]) >= 2個
- 或：強證據 >= 2個
- 或：強證據 >= 1個，且
- 中等證據 >= 3個
- 或：中等證據 >= 2個 and 支持證據 >= 2個
- 或：中等證據 >= 1個 and 支持證據 >= 4個
- 可能致病條件：
- ### 換算結果：
- **證據分數**：
- **致病證據**
- PVS=非常強烈證據=10分
- PS=強烈證據=7分
- PM=中等證據=3分
- PP=支持證據=2分
- **良性證據**
- BA=強烈證據=-7分
- BS=中等證據=-3分
- BP=支持證據=-2分
- **評分結果**：
- 致病條件：>=14分
- 可能致病條件：>=9分
- 良性條件：<=-6分
- 良性條件：<=-4分
- -4 < 未知 < 9

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### [ACMG指南各个证据解读](https://wenku.baidu.com/view/46729c38b4360b4c2e3f5727a5e9856a561226ff.html?_wkts_=1691722455596)
[](https://hackmd.io/_uploads/Hy3fVmmn3.png)

- ### benign criteria
- BA1: MAF > 5%
- BS1: MAF > prevalence
- BS2: in healthy individuals
- BS3: functional test
- BS4: lack of cosegregation

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### [怎样看懂一份基因检测报告：给胚系突变分个类](https://www.iivd.net/portal.php?mod=view&aid=28291&page=1&mobile=no)
- 全外顯子測序可檢測出20-40萬個變異
- 全基因組測序則會檢測出大約400萬個變異

- ### 序列變異解讀的流程

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- ### 第一類：人群數據證據
> 可提供 BA1, BS1, BS2, PM2 資訊

- **BA1**：如果一個變異在任何一個超過2000個等位基因的人群中頻率＞5%（除下表中的變異）。
- 某個資料庫，其變異頻率為 0.15 -> BA1=True
- **BS1**：等位基因頻率大於疾病發病率。
- 某個資料庫，其變異頻率為 0.15 (MAF=15%)
- 疾病發病率 0.10 (10%) -> BS1=True
- **BS2**：對於早期完全外顯的疾病， 在健康成年人中發現該變異(隱性遺傳病發現純合、顯性遺傳病發現雜合，或者X 連鎖半合子)
- 需要臨床資料庫
- 健康成年人有相同變異，且基因型為 aa(隱性同合子), Aa(顯性雜合子), aA(顯性雜合子) -> BS2=True
- 怎麼定義健康？ -> 沒有該疾病特徵？
- 哪個資料庫可以確定沒有該疾病特徵？
- biobank 可能同時存在健康和治病的參與者
- 應該沒有這種資料庫吧？
- **PM2**：ESP 數據庫、千人數據庫、EXAC 數據庫和 gnomAD 等人群頻率數據庫中未發現或頻率極低
- 未發現：PM2=True
- 頻率太低：PM2=True
- 所以可能間接忽略罕見疾病？

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- ### 第二类：文献报道数据 | 内部数据

- **PP1/BS4**：共分离
- 需要家族史定序資料
- PP1: 突变与疾病在家系中共分离(在家系多个患者中检测到此变异)。
- `log(1/0.5^2)/log(10)` = 0.6021 -> PP1_Supporting
- `log(1/0.5^4)/log(10)` = 1.2041 -> PP1_Moderate
- `log(1/0.5^6)/log(10)` = 1.8062 -> PP1_Strong
- BS4: 在一个家系成员中缺乏共分离。
- not PP1

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## ChatGPT
### Q1：BA1 + BS1-4
<b>

:::warning
- BA1: MAF > 5%
- BS1: MAF > prevaience
- BS2: in healthy individuals
- BS3: functional test
- BS4: lack of cosegregation

怎麼解讀?
:::
</b>

:::warning
這些是ACMG (美國醫學遺傳學與基因組學學會) 在基因變異解讀中使用的標準評估指標，用於判斷變異的致病性。下面是這些指標的解讀：

- **BA1: 等位基因頻率 (MAF) 大於5%**
- 指的是在至少2,000個等位基因中，特定基因的某一變異在人口中的出現頻率超過5%。
- **BS1: 等位基因頻率大於預期流行度**
- 指的是特定變異在人口中的出現頻率高於預期的某種疾病的流行度。
- **BS2: 在健康個體中**
- 指的是特定變異在健康人群中的出現，表明這個變異不與特定疾病相關聯。
- **BS3: 功能測試**
- 指的是通過實驗室功能測試確定特定變異是否影響了蛋白質的功能。
- **BS4: 缺乏共遺傳**
- 指的是特定變異在家族中沒有共遺傳，即該變異不在受影響的家庭成員中共同出現。

這些指標通常被用來判斷一個基因變異的致病性程度，並且可以協助醫生和遺傳學家做出基因變異的致病性評估。
:::

### Q2：BP1-7
<b>

:::warning
- BP1: missense in LOF gene
- BP2: trans (AD)/cis(AR)
- BP3: repetitive region
- BP4: in silico evidence
- BP5: other known case of disease
- BP6: source without evidence
- BP7: synonymous without splicing effect

怎麼解讀?
:::
</b>

:::warning
- **BP1: LOF基因中的錯義突變（missense）**
> #錯義, 大陸：非義變異
- 指的是出現在LOF（丧失功能）基因中的錯義突變，可能會對基因功能產生影響。
- **BP2: 轉座位於常染色體显性（AD）或共显性（AR）區域**
- 指的是轉座位於常染色體显性（AD）遺傳模式中的變異，或位於共显性（AR）遺傳模式中的變異。
- **BP3: 重複區域**
- 指的是位於基因的重複區域的變異，可能會導致基因不穩定或重複擴增。
- **BP4: 電腦預測證據**
- 指的是通過電腦預測工具預測出的變異致病性。
- **BP5: 已知的其他疾病案例**
- 指的是已經有報告的其他與該變異相關的疾病案例。
- **BP6: 缺乏證據的來源**
- 指的是來源資料缺乏證據支持的情況。
- **BP7: 同義變異且不影響剪接效果**
- 指的是同義變異，並且不影響基因的剪接效果。

這些指標通常被用來幫助判斷一個基因變異的致病性程度，並且可以協助醫生和遺傳學家進行基因變異的致病性評估。
:::

### Q3：PVS1 + PS1-4
<b>

:::warning
- PVS1: LOF
- PS1: same aa change known
- PS2: de novo
- PS3: functional test
- PS4: affected individuals

怎麼解讀?
:::

</b>

:::warning
這些是ACMG（美國醫學遺傳學與基因組學學會）在基因變異解讀中使用的標準評估指標，用於判斷變異的致病性。下面是這些指標的解讀：

- **PVS1: 導致功能喪失（LOF）**
- 指的是變異可能導致基因的功能喪失。
- **PS1: 已知的相同氨基酸變化**
- 指的是已經知道同一個胺基酸變化在其他案例中與致病性相關。
- **PS2: 創新變異（de novo）**
- 指的是變異是在患者中首次發現，並且不來自其父母。
- **PS3: 功能性測試**
- 指的是通過功能性測試確定變異的影響。
- **PS4: 受影響個體**
- 指的是變異在受影響個體中被發現，暗示變異可能與致病性相關。
這些指標被用來幫助判斷基因變異的致病性程度，並提供指導給醫生和遺傳學家進行基因變異的致病性評估。
:::

### Q4：PM1-6 + PP1-5
<b>

:::warning
- PM1: mutation hotspot
- PM2: absent from controls
- PM3: trans(AR)
- PM4: change in protein length
- PM5: other aa change in same codon
- PM6: de novo
- PP1: cosegregation
- PP2: rare benign missense
- PP3: in silico evidence
- PP4: phenotype match
- PP5: source without evidence

怎麼解讀?
:::

</b>

:::warning
這些是ACMG在基因變異解讀中使用的其他標準評估指標，用於判斷變異的致病性。下面是這些指標的解讀：

- **PM1: 變異熱點（mutation hotspot）**
- 指的是變異出現在已知的變異熱點區域。
- **PM2: 在對照組中不存在（absent from controls）**
- 指的是在對照組中找不到該變異。
- **PM3: 轉換（AR）**
- 指的是變異遵循顯性或隱性遺傳模式。
- **PM4: 蛋白質長度變化（change in protein length）**
- 指的是變異導致蛋白質長度的改變。
- **PM5: 同一密码子中其他氨基酸的改變（other aa change in same codon）**
- 指的是變異導致同一密碼子中其他氨基酸的改變。
- **PM6: 創新變異（de novo）**
- 指的是變異是在患者中首次發現，並且不來自其父母。
- **PP1: 共分離（cosegregation）**
- 指的是變異在家族中的共分離，暗示變異與疾病可能相關。
- **PP2: 罕見的良性錯義變異（rare benign missense）**
- 指的是罕見的錯義變異，但在良性人群中存在。
- **PP3: 電腦預測證據（in silico evidence）**
- 指的是基於電腦預測的證據。
- **PP4: 表型匹配（phenotype match）**
- 指的是變異與疾病的臨床表現相匹配。
- **PP5: 無證據來源（source without evidence）**
- 指的是缺乏支持證據的變異來源。

這些指標被用來幫助判斷基因變異的致病性程度，並提供指導給醫生和遺傳學家進行基因變異的致病性評估。
:::

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## 變異分類

### [term] Wild-type sequence
- ### Wild-type sequence 是什麼意思？
A: [ChatGPT]
"Wild-type sequence" 是指一個生物體或基因的標準、正常的 DNA 或蛋白質序列。這是指代特定生物體的一個參考序列，通常用來比較與之不同的變異序列。

在分子生物學和遺傳學中，研究人員會將一個特定基因的正常序列作為基準，以便在進行變異分析時比較其他個體的變異與正常序列之間的差異。通常，如果某個個體的序列與正常的 wild-type 序列不同，我們就會稱這個變異為突變。

總之，"wild-type sequence" 是一個參考標準，用來描述生物體或基因的正常狀態的序列。
- ### wild-type sequence 的中文意思？
A: [ChatGPT]
"Wild-type sequence" 的中文意思是「野生型序列」。在生物學中，這指的是某一基因或生物體的正常、未變異的DNA或蛋白質序列，用來與變異序列進行比較。
- #compound heterozygosity
- [Diagnostic and Therapeutic Strategies for Fluoropyrimidine Treatment of Patients Carrying Multiple DPYD Variants](https://www.mdpi.com/2073-4425/9/12/585)

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### 串聯重複(Tandem repeats)
- [[wiki] 串聯重複](https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E4%B8%B2%E8%81%94%E9%87%8D%E5%A4%8D)
- 當重複核苷酸數在10到60之間時，被稱為小衛星，低於10則被稱為**短串聯重複**或*微衛星**。
- 當重複核苷酸只有兩個的時候，稱為「**雙核苷酸重複**」（如：ACACACAC…）。遺傳性非息肉病性結直腸癌的微衛星不穩定性常為這種類型。
- 當重複核苷酸有三個時，稱為「**三核苷酸重複**」（如：CAGCAGCAGCAG…）在這一區域的異常常導致三核苷酸重複疾病。
- 當重複單元的拷貝數在人群中存在不同時。被稱為**可變數目串聯重複序列（VNTR**）。

### in-frame mutation
- ### in-frame mutation的中文意思？
A: [ChatGPT]
"in-frame mutation" 的中文意思是「**編碼區突變**」。這指的是基因的突變，導致蛋白質編碼區（即開讀框內）的序列發生改變，但仍保持閱讀框架不變，這可能導致蛋白質的部分氨基酸序列變化。
- ### [What is an in-frame mutation? What is a frameshift mutation?](https://www.labxchange.org/library/items/lb:LabXchange:d1b645b4:html:1)
- amino acid: [1,2,3]-[4,5,6]-[7,8,9]-[10,11,12]
- del:9-11 -> out-of-frame
- del:7-9 -> in-frame
- del:m-n -> frameshift mutation
- It can be seen that removing just two letters results in indecipherable nonsense for the text following the mutation. The same is true for genetic mutations: Deleting one or two nucleotides from a defined reading frame will cause a frameshift mutation. This frameshift mutation creates an entirely new open reading frame with completely different nucleotide triplets or codons. The result is most likely an entirely changed amino acid sequence resulting in a non-functional protein.
可以看出，僅移除兩個字母會導致突變後的文本變成無法辨識的荒謬內容。對於基因突變也是如此：從已定義的讀碼框架中刪除一個或兩個核苷酸將導致移碼突變。這種移碼突變會創建一個全新的開放讀碼框架，其中包含完全不同的核苷酸三聯體或密碼子。結果**很可能是完全改變的氨基酸序列，導致蛋白質失去功能**。
- ### case1
results in indecipherable nonsense for the text following the mutation
- ### case2
有 nonsense mutation 的存在，造成轉譯提早終結

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## terms

### ACMG
- [Classification of BRCA2 Variants of Uncertain Significance (VUS) Using an ACMG/AMP Model Incorporating a Homology-Directed Repair (HDR) Functional Assay](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9433957/)
- The ACMG/AMP framework is a combination of 27 sources of evidence from population, computational and predictive, functional, segregation, and other relevant data, in which each contributing variable is weighted as very strong (PVS1), strong (PS1, PS2, PS3, PS4), moderate (PM1, PM2, PM3, PM4, PM5, PM6), and supporting (PP1, PP2, PP3, PP4, PP5) for pathogenicity, or stand-alone (BA1), strong (BS1, BS2, BS3, BS4), and supporting (BP1, BP2, BP3, BP4, BP5, BP6, BP7) for benign effects.

> ACMG/AMP 框架是由27種證據來源組合而成，包括人口統計學、計算和預測、功能性、分離、以及其他相關數據，其中每個貢獻變數被分為非常強烈（PVS1）、強烈（PS1、PS2、PS3、PS4）、中度（PM1、PM2、PM3、PM4、PM5、PM6）、和支持性（PP1、PP2、PP3、PP4、PP5）對於致病性，或者獨立（BA1）、強烈（BS1、BS2、BS3、BS4）、和支持性（BP1、BP2、BP3、BP4、BP5、BP6、BP7）對於良性效應進行權重分配。
- 致病(16個指標)：
- 非常強烈（PVS1）
- 強烈（PS1、PS2、PS3、PS4）
- 中度（PM1、PM2、PM3、PM4、PM5、PM6）
- 支持性（PP1、PP2、PP3、PP4、PP5）
- 良性(12個指標)：
- 獨立（BA1）
- 強烈（BS1、BS2、BS3、BS4）
- 支持性（BP1、BP2、BP3、BP4、BP5、BP6、BP7）

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### segregation
- Q: ACMG 的 segregation 是什麼意思？
A: [ChatGPT]
在ACMG指南中，"segregation"（遺傳分離）是指評估特定基因變異是否與家族中疾病的遺傳模式相符。遺傳分離的評估涉及研究特定變異在家族中的傳遞方式，以確定它是否與疾病的遺傳相關。這包括分析變異在家族中的傳代情況，特別是在受影響的和未受影響的家庭成員中的分佈情況。如果某個變異在受影響的家庭成員中更普遍地出現，那麼這可能支持該變異的致病性。然而，如果該變異在未受影響的家庭成員中也出現，那麼它可能更傾向於是良性的。

遺傳分離的評估可以提供有關特定基因變異在家族中的遺傳模式的重要信息，這有助於確定該變異是否可能是疾病的致病原因。

### VUS
> variants of uncertain significance

- [The scary world of variants of uncertain significance (VUS): A hitchhiker’s guide to interpretation](https://www.jacionline.org/article/S0091-6749%2820%2930888-5/fulltext)

- gain-of-function (GOF) variants
- loss-of-function (LOF) variants

- [VUS – The Most Maligned Result in Genetic Testing](https://blueprintgenetics.com/resources/vus-the-most-maligned-result-in-genetic-testing/)
- VUS, it means that, at the time of interpretation, there was not sufficient evidence to determine if the variant is related to disease or not

- “According to the ACMG guidelines, a VUS should not be used in clinical decision-making. If a patient is identified to have a VUS, all clinical decisions should be based on personal and family history and not on the presence of the VUS,” Schleit underlined.

### BA1
> Benign Stand-alone

- ### rule: True / False
- 先決條件：人群資料庫中，至少有 2000 個等位基因
- `>=5%` and 沒有特定基因或特定變異的其他建議 -> True
- 沒有特定基因或特定變異的其他建議
= 與任何特定的疾病或症狀無關
= count(與任何特定的疾病或症狀詞條) = 0
- otherwise -> False

- [ChatGPT] Benign Allele - Population Frequency (BA1)
- 「良性等位基因 - 人群頻率 (BA1)」
- 這個標準用來描述在正常人群中預期或常見的良性等位基因變異，這些變異通常不與特定疾病相關。

- Allele frequency is >5% in any general continental population dataset of at least 2,000 alleles for a gene without a gene- or variant-specific recommendation
> 在一個包含至少2,000個等位基因的、沒有基因或變異特定建議的基因的一般大陸人群數據集中，等位基因頻率大於5％

- 這個標準描述了一個情況，即在一個包含至少2,000個等位基因的人群數據集中，特定基因的某一變異的頻率超過了5％。如果該基因或變異沒有基因或變異特定的其他建議，這個高頻率的變異可能是普遍存在於健康人群中，並且可能是良性變異。

- [ChatGPT] BA1 (Benign Allele)：有證據表明該變異是良性的。這個等級表示該變異可能對基因的正常功能沒有不良影響。

- [ChatGPT] 以下是一個實際的例子，解釋如何應用ACMG的BA1標準：
例子：假設某個基因中有一個變異，這個變異在全球人類族群中都被廣泛觀察到，並且它被確定是一個常見的多態性（polymorphism），與任何特定的疾病或症狀無關。這個變異被認為是無害的，並且在正常人中非常普遍。

在這種情況下，根據ACMG的BA1標準，這個變異將被歸類為「預期或常見的變異」，因為它已經在人類族群中被廣泛觀察到，並且不與致病性相關。

總之，ACMG的BA1標準用於區分已知並廣泛存在於正常人類族群中的變異，這些變異通常不被認為與致病性相關。

### BA2
- Q: 那要如何算 ACMG 的 BA2，能舉實際的例子？
[ChatGPT] ACMG的BA2標準是這樣描述的：

BA2: Allele frequency is >1% in Exome Sequencing Project, 1000 Genomes Project, or Exome Aggregation Consortium

換句話說，當某一個變異在Exome Sequencing Project、1000 Genomes Project或Exome Aggregation Consortium等大規模基因體計劃中的等位基因頻率超過1%時，就可以被歸類為BA2。

例如，假設某個變異位於特定基因的一個特定位置，我們可以查閱Exome Sequencing Project、1000 Genomes Project或Exome Aggregation Consortium的數據庫，發現該變異在這些計劃中的等位基因頻率超過了1%，那麼我們就可以將該變異分類為ACMG的BA2。

### BS1
> Benign Strong

- [ChatGPT] BS1 (Benign Stand-alone)：有系統和人群數據支持該變異是良性的。這表示在人群中發現了該變異，且這些人群中沒有與相關疾病相關的明顯增加。

### BS2
- [ChatGPT] BS2 (Benign Strong)：有多種證據支持該變異是良性的。這可能包括生物信息學數據、實驗數據等。

### BS3
- [ChatGPT] BS3 (Benign Moderate)：有一些證據支持該變異是良性的。這個等級可能表示證據不如BS2強，但仍表明變異可能是良性的。

### BS4
- BS4 (Benign Supporting)：有一些限制的證據表明該變異是良性的。這個等級表示對於該變異的良性性質仍然有一些不確定性。
- [資料庫] Q: 針對 ACMG 的 BS4指標(單個指標)，需要哪些資料庫？
A: [ChatGPT]
ACMG的BS4指標（Benign Supporting 4）是關於基因變異的缺乏共聚性（cosegregation）資訊，通常無法僅從特定的資料庫中獲取。這需要根據特定的疾病和家族資料進行詳細分析，以確定變異在受影響家族成員之間是否存在共聚性。

BS4指標的判定涉及家族病史、臨床資料、遺傳學家系圖等，通常需要由遺傳醫師或遺傳輔助專業人員根據具體情況進行分析。因此，並沒有特定的資料庫能夠提供完整的BS4指標判定。

總之，BS4指標的判定更依賴於家族內的臨床和遺傳學資料，以及基因家系研究的結果，而不是僅僅依賴於單一的資料庫。

### PP2 vs BP1
- [10.PP2 and BP1 （自动注释）](https://qinqianshan.com/bioinformatics/callvariant/acmg-intervar/)
對於許多基因，致病性和良性突變的分布情況可以提供有關致病性狀態的信息。對於某個特定的基因，如果錯義突變是引起疾病的常見原因，且該基因幾乎沒有良性突變，則在該基因中的錯義突變可能是支持致病性的證據，我們將應用PP2。然而，如果截斷性突變是引起疾病的主要原因，則在該基因中的錯義突變可能是支持良性狀態的證據，我們將應用BP1。

我們對ClinVar中的所有變異進行了注釋（遵循上述相同的數據清理過程）。對於某個特定的基因，如果大部分致病性變異（>80%，至少一個變異）是錯義變異，且很小一部分錯義變異（<10%，少於一個變異）是良性的，則對於錯義變異，我們將分配PP2為1。對於BP1的處理方式與PP2類似，但我們評估大部分致病性變異（>80%，至少一個變異）是否是截斷性變異。截斷性變異被定義為終止增益、終止缺失、移碼插入/缺失，或中斷剪接位點的變異。如果用戶的變異在該基因中是錯義突變，我們將分配BP1為1。

PP2程序識別：在Func.refGene和'ExonicFunc.refGene'中包含["missense", "nonsynony"]，且基因在PP2_genes_dict庫中。

BP1程序識別：在Func.refGene和'ExonicFunc.refGene'中包含["missense", "nonsynony"]，且基因在BP1_genes_dict庫中。

這段描述了基於不同突變類型的頻率分佈，自動註釋PP2和BP1的過程。根據不同的基因譜和突變情況，我們將PP2和BP1分配給相應的突變，作為致病性和良性的證據之一。
- ### "missense", "nonsynony" 各是什麼意思？
[ChatGPT]
"missense" 和 "nonsynonymous" 都是基因變異（突變）的類型，通常用來描述一個基因的DNA序列中的單個核苷酸發生了改變，導致翻譯到蛋白質序列中的某個氨基酸位置也發生了變化。

missense變異： 在DNA序列中的某個位置發生變異，導致翻譯到蛋白質中的相應氨基酸位置改變，從而可能影響蛋白質的功能。這種變異可能會導致氨基酸替換，從而改變蛋白質的化學性質和功能。

nonsynonymous變異： 這是一個更廣泛的術語，用來描述DNA序列中的核苷酸變異導致的任何一種翻譯到蛋白質中的氨基酸改變。這包括了missense變異，也包括了其他可能的影響，如停止突變（stop-gain）或啟動子突變（start-loss），可能導致蛋白質功能的變化。

總之，"missense" 和 "nonsynonymous" 都指的是DNA序列的核苷酸變異，並且這些變異可能會影響蛋白質的序列和功能。

- ### 小結：
- 某個基因，大部份變異是錯義變異，且滿足下列條件：
- 致病性變異 > 80% ＆ 良性變異 < 10% --> PP2=1
- PP2 == 1 && type(致病性變異) == 截斷性變異 --> BP1=1

### PM3 vs BP2
- 定義
- [Standards and Guidelines for the Interpretation of Sequence Variants: A Joint Consensus Recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4544753/)
- PM3
For recessive disorders, detected in trans with a pathogenic variant
Note: This requires testing of parents (or offspring) to determine phase
對於隱性疾病，檢測到與致病變異不同的基因拷貝中。
注意：這需要對父母（或後代）進行測試以確定相位。
- BP2
Observed in trans with a pathogenic variant for a fully penetrant dominant gene/disorder; or observed in cis with a pathogenic variant in any inheritance pattern
在與一個完全穿透性顯性基因/疾病的致病變異不同的基因拷貝中觀察到；或者在任何遺傳方式中的致病變異中，在同一遺傳方式中觀察到。
- 什麼是 trans 情況 (compound heterozygosity)?
兩個變異位於不同基因上，卻導致了疾病
#連鎖基因 #擬等位基因 #pseudoalleles
- 遺傳學「順反測驗」
- 假定有兩個獨立起源的隱性突變，它們具有類似的表型，如何確定它們屬於同一個基因的突變，還是分別屬於兩個基因的突變？即如何驗證它們是否是同一個基因的等位突變？
研究人員提出了順反測驗：通過將這兩個突變體雜交，建立一個雙突變雜合二倍體，然後測定這兩個突變間有無互補作用。如果有互補作用，個體應表現為野生型；如無互補作用，則個體表現為突變型。這種根據功能確定不同突變背後的基因是不是等位基因的測驗稱為順反測驗。
- #compound heterozygosity
- [Compound Heterozygous Variants in Pediatric Cancers: A Systematic Review](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2020.00493/full)
- [Diagnostic and Therapeutic Strategies for Fluoropyrimidine Treatment of Patients Carrying Multiple DPYD Variants](https://www.mdpi.com/2073-4425/9/12/585)
- [PM3 BP2 顺式/反式检测](http://acmg.cbgc.org.cn/doku.php?id=start)
- Q: 能用白話一點說明？
A: ChatGPT
在評估基因變異的致病性時，測試父母的樣本來確定該變異是出現在同一基因副本（cis情況）還是不同基因副本（trans情況）中，對於評估致病性是很重要的。舉例來說，如果在一個引起隱性遺傳疾病的基因中發現了兩個異質變異，如果其中一個變異已知是致病的，那麼確定另一個變異是在不同的基因副本中（trans情況），可以被認為是後者變異的中度致病性證據（PM3）。此外，如果有多個觀察表明這種變異與其他致病變異在不同的基因副本中出現，則可以升級為強證據。然而，如果該變異在一般人群中存在，則需要統計方法來控制隨機同時出現的情況。相反，如果發現第二個變異是在同一基因副本中（cis情況），則是支持但不是確定的證據，表明這個變異可能是良性的（BP2）。在兩個異質變異的致病性不確定的情況下，確定變異是出現在同一基因副本還是不同基因副本中，不一定對於兩個變異的致病性提供額外的信息。然而，如果這些變異是在同一基因副本中，則兩個基因副本都受到影響的可能性就降低了。

- ### Q: trans (AD) / cis(AR)<br>其中 AD 和 AR 是什麼意思？
A: [ChatGPT]
在上下文中，AD代表常染色體顯性遺傳方式（Autosomal Dominant），AR代表常染色體隱性遺傳方式（Autosomal Recessive）。這是指基因突變的遺傳方式，AD遺傳方式表示一個突變的拷貝就足夠導致表型改變，而AR遺傳方式則需要兩個拷貝都有突變才會表現出來。在進行遺傳疾病的評估中，了解基因突變的遺傳方式對於判斷其致病性非常重要。

- ### ACMG 的 in-trans 能用白話一點的方式說明？
A: [ChatGPT]
ACMG中的「in trans」指的是基因上的兩個變異位於不同的拷貝，也就是一個在母親的拷貝上，另一個在父親的拷貝上。這種情況通常在遺傳疾病中特別重要，因為當兩個拷貝中都有不同的變異時，可能會導致某種疾病或病症。

舉個例子來說，如果一個基因的兩個拷貝中都有不同的變異，而這兩個變異的組合可能導致一個嚴重的疾病，那麼這種情況就被認為是「in trans」。換句話說，這兩個變異不在同一個基因拷貝上，而是分別在父親和母親的基因拷貝上。

在ACMG的評估中，「in trans」的情況可能會影響一個變異的致病性評估，因為兩個不同的變異可能一起導致疾病的發生。這種情況可能會影響該變異被歸類為疾病相關還是良性。

- ### ACMG 的 in-cis 能用白話一點的方式說明？
A: [ChatGPT]
ACMG中的「in cis」是指基因上的兩個變異位於同一個拷貝，也就是兩個變異都在父親或母親的同一個基因拷貝上。這種情況通常在遺傳疾病的評估中使用，因為當兩個變異在同一個拷貝上時，它們可能互相影響，可能會導致一個疾病或病症。

舉個例子來說，如果一個基因的兩個變異都在同一個基因拷貝上，而這兩個變異的組合可能導致一個較輕的疾病，那麼這種情況就被認為是「in cis」。換句話說，這兩個變異在同一個基因拷貝上，可能會影響該基因的功能。

在ACMG的評估中，「in cis」的情況可能會影響一個變異的致病性評估，因為兩個變異可能互相影響，這可能會影響該變異被歸類為疾病相關還是良性。

- ### 怎麼知道 兩個變異的組合 是有關連的？或是有因果關係的？
A: [ChatGPT]
判斷兩個變異的組合是否有關聯或因果關係通常需要進行進一步的實驗、研究和分析。以下是一些方法和考慮因素：

- **功能性分析**： 檢查這兩個變異是否會影響同一基因的功能。如果這兩個變異都影響同一個生物過程或通路，則可能存在關聯性。

- **臨床相關性**： 研究是否有病例報告或臨床數據表明這兩個變異的組合與特定疾病相關。這可能需要從臨床數據庫或醫學文獻中搜集資訊。

- **家系分析**： 分析家族中是否有其他成員同時携帶這兩個變異，並且是否出現了相關病症。如果在同一家庭中多人都有這兩個變異，這可能是關聯性的證據。

- **實驗室研究**： 進行基因組或細胞實驗，探究這兩個變異是否相互作用或協同作用。這可能包括酵母、動物模型或體外實驗。

- **大數據分析**： 使用大規模基因組數據庫進行分析，檢查是否有足夠的證據顯示這兩個變異的組合在疾病患者中更常見。

- **文獻研究**： 檢查相關的科學文獻，看看是否有其他研究報告了這兩個變異的關聯性或因果關係。

總之，判斷兩個變異的組合是否有關聯或因果關係是一個複雜的過程，通常需要多種方法的結合以及足夠的證據來支持評估。

- ### [Deficiency of recombinant genotypes in a Cis test cross](https://www.mun.ca/biology/scarr/MGA2-06-11_cis.html)

### PVS1
- [怎样看懂一份基因检测报告：给胚系突变分个类](https://www.iivd.net/portal.php?mod=view&aid=28291&page=1&mobile=no)
[](https://hackmd.io/_uploads/BkmCn1Gph.png)

### PS4
- Q: 世代研究 和 病例對照研究，差在哪裡？
A: [ChatGPT]
世代研究（又稱前瞻性研究）和病例對照研究是兩種常見的流行病學研究設計，其差異主要在於研究的方法和目的：
- ### 世代研究（前瞻性研究）：
- **方法**：在世代研究中，研究者選擇一個人群並跟蹤他們一段時間，通常是長期跟蹤。研究者記錄受試者的暴露因素（如風險因素或暴露物），然後觀察他們是否在隨後的時間內發展出特定的結局（如疾病）。研究者可以定期測量暴露和結局，以了解暴露因素是否與特定結局有關。
- **目的**：世代研究的目的是探索暴露因素與結局之間的關聯性，並評估是否存在因果關係。這種研究設計可以提供較高的證據水平，因為暴露和結局的順序明確，有助於確定是否是因果關係。
- ### 病例對照研究：
- **方法**：在病例對照研究中，研究者首先選擇已經發展出特定結局（如疾病）的一組受試者（病例），然後選擇一組沒有發展出相同結局的對照組。然後，研究者回顧他們的過去，評估暴露因素的存在和頻率。這種研究設計的關鍵是比較病例和對照組之間的暴露情況。
- **目的**：病例對照研究的目的是比較病例和對照組之間暴露因素的差異，並評估是否存在關聯性。這種設計通常適用於罕見的疾病或疾病發展需要長時間的情況。

總的來說，世代研究強調暴露和結局之間的時間順序，並試圖確定因果關係。病例對照研究則著重於比較病例和對照組之間的暴露情況，以尋找可能的關聯性。不同的研究問題和研究設計可以決定使用哪種研究方法。
- [R 軟體資料分析應用：相對風險、勝算比與邏輯斯迴歸分析](http://libir.tmu.edu.tw/bitstream/987654321/57762/2/31-02%20R%20軟體資料分析應用%20%20相對風險、勝算比與邏輯斯迴歸分析.pdf) :+1: :+1: :+1: :100:
- #相對風險(Relative Risk) #勝算比(Odds Ratio) #邏輯斯迴歸分析 #流行病學 #醫療 #風險因子 #風險測量 #列聯表 #疾病
- 參考資料

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### manual curation
- ### Q: manual curation 是什麼意思？
A: [ChatGPT]
"manual curation" 是一個用於描述人工編輯和整理資訊的術語。在生物醫學領域中，特別是基因組學和遺傳學的研究中，"manual curation" 指的是人工對大量的數據、信息或文獻進行審查、整理、編輯和校對的過程。

舉例來說，在基因組學研究中，研究人員可能會從各種資源中收集基因和變異的數據，這些數據可能包含從文獻、數據庫和實驗中得到的信息。然後，研究人員需要對這些數據進行人工審查和整理，確保其準確性、一致性和可靠性。這可能涉及到校對基因和變異的命名、確認其相關性和致病性，以及將數據整合到相關的數據庫或資源中。

"manual curation" 是確保生物醫學數據的質量和可信度的重要步驟之一，因為它可以避免不準確或錯誤的信息進入科學研究和臨床診斷中。這需要專業的領域知識和仔細的注意力，以確保數據的準確性和完整性。
- ### Q: manual curation 怎麼翻成中文
A: [ChatGPT]
"manual curation" 可以翻譯成中文為「人工審查」或「手動整理」。這個術語通常用於描述對數據、資訊或內容進行人工審查、整理、編輯和校對的過程。
- ### Q: ClinGen curation group<br>Support Variant Curation Expert Panel groups<br>上述怎麼翻成中文？
A: [ChatGPT]
ClinGen curation group 可以翻譯成「ClinGen 審查小組」，而 Support Variant Curation Expert Panel groups 可以翻譯成「支援變異審查專家小組群組」。這些術語描述了在遺傳變異數據庫或相關領域中進行數據審查和專家群組的概念。

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## [[BroadInstitute] Variant Classification using ACMG/AMP Interpreting Sequence Guidelines](https://clinicalgenome.org/site/assets/files/5756/variant_classification_using_acmg_amp_interpreting_sequence_guidelines_harrison.pdf)
> 使用ACMG/AMP解讀序列指南進行變異分類

### Youtube
https://www.youtube.com/watch?v=wTBxyT8a2PI
- 為何而提出？
- 問題：兩個組織之間對變異解釋的情況仍然可能存在差異
- 解法：ACMG+AMP 提出 28 項證據類型
- PKU
- Variant observed in 1 proband with classic PKU who also carried variant p.Arg408Trp in trans (variant called Pathogenic by 18 labs in ClinVar)
上述語句在說明一個變異的情況。該變異在一名患有經典苯丙酮尿症（PKU）的個體中被觀察到，並且該個體同時攜帶了另一個變異 p.Arg408Trp（已由 ClinVar 中的 18 個實驗室標記為致病）。這說明了一個可能的疾病相關變異及其與其他變異之間的關聯性。

### Variant Interpretation
Differences in variant classification:
• Laboratories interpreting the same variants
• Data sharing through ClinVar and other sources

變異分類的差異：
• 解釋相同變異的實驗室
• 透過 ClinVar 和其他來源進行數據共享

帶有 >= 2 位提交者的 ClinVar 變異
- concordant(一致的) 佔 75%
- VUS vs LB/B 佔 22%
- P/LP vs VUS/LB/B 佔 3%

### p15 - Allele Frequency Data
- **BA1 (Benign StandAlone)** = Allele frequency is >5% in Exome Sequencing Project, 1000 Genomes Project, or Exome Aggregation Consortium
> BA1（單獨良性）= 等位基因頻率在Exome Sequencing Project、1000 Genomes Project 或 Exome Aggregation Consortium 中超過5%
- **BS1 (Benign Strong)** = Allele frequency is greater than expected for disorder
> BS1（強烈良性）= 等位基因頻率高於該疾病的預期水平
- **PM2 (Pathogenic Moderate)** = Absent from controls (or at extremely low frequency if recessive) in Exome Sequencing Project, 1000 Genomes Project, or Exome Aggregation Consortium
> PM2（中度致病）= 在Exome Sequencing Project、1000 Genomes Project或Exome Aggregation Consortium中未在對照組中出現（或在隱性情況下極低頻率出現）
>
> Google 的翻譯(意思完全跑掉)：
> 外顯子組測序項目、1000 基因組項目或外顯子組聚合聯盟中缺少對照（如果是隱性，則頻率極低）

### truncating variants
> 截斷性變異

- [20220905_GENEYX 使用者案例解析](https://cghdpt.cgmh.org.tw/dept/3S0G0/m/3430/news/14380)

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## 治療
- ### [成人遺傳病檢測](https://www.rainbowgenomics.com/new-page-45)
ACMG (美國醫學遺傳學及基因組學學會) 就此發布了相關的指引. 指引裡提及有**59種遺傅基因變異**已經被確定為“**醫學上能够干預的**”, 即遺傳變異所引起的疾病是有可能**管理**及**預防**的。

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## 自動註釋
- Pathogenic
- Very Strong
- PVS1: LOF
Predicted null variant in a gene where LOF is a known mechanism of disease
在已知 LOF（Loss of Function）是一種疾病機制的基因中，預測的無效突變
- Strong
- PS1: same aa change known
- PS4: affected individuals
- Moderate
- PM1: mutation hostspot
- PM2: absent from controls
- PM4: change in protein length
- PM5: other aa change in same codon
- Supporting
- PP2: rare benign missense
- PP3: in silico evidence
- PP5: source wihtout evidence
- Benign
- Stand Alone
- BA1: MAF > 5%
- Strong
- BS1: MAF > prevalence
- BS2: in healthy individuals
- Supporting
- BP1: missense in LOF gene
- BP3: repetitive region
- BP4: in silico evidence
- BP6: source without evidence
- BP7: synonymous without splicing effect

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## 參考資料
- ### [「生資無價系列專題」- 基因檢測是一次性服務？還是應該終身保固？](https://chungtsai.medium.com/9282ad87eba4)
- (ACMG)在 2015 年時發表一份所謂的標準和使用指南 (Standard and Guideline) ，希望藉此能縮小不同單位間檢測結果的不一致性，但仔細推敲其中的文字會發現，這使用指南比較像是「心法」而非 「SOP」
- ACMG 所建議的 28 條規則的分類，但每條規則並沒有明訂要怎麼一步步做，而且每條規則最後有帶有一些 Caveat(警告)提醒所謂的例外狀況。
- 市面上的分析軟體大多基於 ACMG 的指南來判斷變異點的致病性程度 (Pathogenicity)，但一定會提供讓使用者自行微調的功能

- ### [fanyucai1 / ACMG_CAP](https://github.com/fanyucai1/ACMG_CAP)
- 2015年，美国医学遗传学和基因组学（ACMG）以及分子病理学协会（AMP）曾联合出版了变异位点解读指南，基于28个判断标准（criteria）将变异位点分为了Pathogenic、Likely pathogenic、Uncertain significance、Likely benign和Benign五个级别。
- 2017年，AMP、ASCO和CAP也联合制定了体细胞突变变异位点解读指南，基于变异位点的临床意义将其分为Tier I、Tier II、Tier III、Tier IV四个级别
- 时隔两年，由中国遗传学会遗传咨询分会领衔的专家团队共同编译了《ACMG遗传变异分类标准与指南》中文版（以下简称“中文版”），并获得美国ACMG的官方授权。中文在线地址：http://acmg.cbgc.org.cn/doku.php?id=start
- 2019年ACMG又提供了关于拷贝数变异检测的临床指导意见，在分类上同样

- ### [長庚醫檢學報 - 2023 年第二期 - 邁向精準醫學新紀元](https://cghdpt.cgmh.org.tw/files/news/065e34ea-da86-4d6d-9799-3fdabbee4be3.pdf)
- 本中心具備 13 位碩士級以上的醫檢師進行數據分析，也與「長庚醫研部基因醫學核心實驗室」合作，可獨立針對定序產出的大量資料進行數據分析。
- 以 WES為例，
- 醫檢師完成定序，產出的資料先進行第一級分析後，
- 再由醫研部生物資訊人員完成第二級分析，以比對資料庫找出變異點；
- 之後的三級分析，是依照 ACMG 指引，判讀基因變異位點之臨床意義
- 後續再提供給判讀醫師進行臨床三級分析(圖四)

- ### [關於ACMG最近的聲明](https://ppfocus.com/0/he642083e.html)
- ACMG59 被應用在健康檢查裡. 為避免被爛用, ACMG 發表了一些聲明
- 實驗室在進行臨牀外顯子組和基因組測序測試時，次要發現的這組基因的變異在作爲NGS測序結果被檢出時是可以報告的。
- 在篩查健康人羣中的這些基因變異時，必須考慮其他因素。這包括確保對正在篩選的疾病具備足夠的專業知識和後續的健康隨訪體系。

- ### [最新AHA科学声明：遗传性心血管病的基因检测](http://www.anngeen.com/Home/News/show.html?aid=429&cid=31)
ACMG公布了涉及外显子组或基因组测序的临床基因检测中推荐返回给患者、医学上可干预的59个基因的列表（称为ACMG 59）

- ### [智慧醫療與精準醫學](https://www.vghtc.gov.tw/UploadFiles/WebFiles/WebPagesFiles/Files/83b0eec8-302e-45a1-864f-ca20b987867b/6-1080512-%E9%86%AB%E7%A0%94%E9%83%A8%E5%8F%83%E8%A8%AA%E5%BF%83%E5%BE%97.pdf)
- 出國報告（出國類別：考察）
- 服務機關：臺中榮民總醫院
- 姓名職稱：蕭自宏副研究員
- 姓名職稱：林敬恒副研究員
- 姓名職稱：陳一銘醫師
- Table 3. ACMG 59 gene list.

- ### [賀 威健生技 " ACMG-59 基因檢測 " 通過 衛生福利部食品藥物管理署 精準醫療分子檢測 ( LDTS ) 實驗室列冊登錄增項申請](https://www.welgene.com.tw/news/welgene_newspage.php?no=43)
- https://www.welgene.com.tw/files/certification/官方證書電子檔-威健生物_核備函附件彙整(含基因列表).pdf

- ### [【4.1】ACMG检验标准以及InterVar自动化实现](https://qinqianshan.com/bioinformatics/callvariant/acmg-intervar/)
- 自动注释 vs (手动注释) :star:
- 3.遗传变异的研究证据的分级说明
- #### 非常强烈的致病证据(PVS: very strong pathogenicity):
- PVS1：null variant（无义突变，移码突变，剪接位点(+-1/2) 变异，初始密码子突变，单个或多个外显子缺失），前提是该基因的功能缺失是致病因素。
- #### 强烈的致病证据(PS: strong pathogenicity):
- PS1: 为已经证实Pathogenic突变的同义突变（例如：某位点G>C为Pathogenic位点，对应的Val ->Leu为突变位点，那么该位点上G>T，也是Pathogenic位点）
- PS2 ：在无家族史的病人中检测到的de novo variant （父母需做测序鉴定确认）。
- PS3：体内和体外功能研究均证实变异对基因和基因产物有损害效应。
注：功能研究已经验证，并在临床诊断实验室中证明是可重复的，则被认为是充分的证据。
- PS4: 变异在受影响个体中的发生率显著高于对照人群中的发生率。
- 注1：病例对照研究中，相对风险或OR>5.0，且置信区间内不包括1.0。
- 注2：当携带变异的个体很少，在病例对照研究没有达到统计学意义；前期研究中多个具有相同表型且不相关的患者发现该变异，而在对照人群中未发现该突变，则可认为是中等水平的证据。
- #### 较强的致病证据（PM: moderate pathogenicity）
- PM1：位于突变热点区或者非常明确的功能结构域，且该区域无任何良性突变。如酶的活性区域。
- PM2：在ESP数据库中（Exome Sequencing Project）,千人数据库（1000 Genomes Project）及 EAC数据库(Exome AggregationConsortium)中的等位基因频率为0，对于隐性遗传的突变频率允许是低频。
- PM3 ：对于隐性遗传疾病，在变异位点所在的反式基因上发现致病性突变。注：需要检测父母（或后代）确认
- PM4：由于非repeat区域的插入和删除或stop-loss 突变导致蛋白质长度的改变
- PM5：错义突变所在的同一位置存在其他不同氨基酸变化的致病突变，如Arg156His是已经明确的致病突变，现出现了Arg156Cys，该突变便存在PM5证据。
- PM6：De novo variant，但是没有进行父母亲子鉴定。
- #### 支持的致病证据（PP: supportingpathogenicity）
PP1：在发病的家族成员中该变异与疾病呈现共分离，并且该变异所在基因被认为可以致病。
PP2：错义突变所在的基因为良性突变的比例很低，且错义突变跟该疾病有一定的发病机制
PP3：多项计算机模拟计算预测有害，如保守区域、进化、剪接影响等。
PP4：患者的表型或家族病史对一个单一遗传因素的疾病具有高度特异性。
PP5：权威的研究和数据库支持该变异是致病的，但缺乏实验室独立评估的证据。

BA1: Exome Sequencing Project, 1000 Genomes Project, Exome Aggregation Consortium数据库中该等位基因频率>5%

BS1：Allele frequency is greater than expected for disorder
BS2：Observed in a healthy adult individual for a recessive (homozygous), dominant (heterozygous), or X-linked (hemizygous) disorder, with full penetrance expected at an early age
BS3：体内或体外功能研究已表明变异对蛋白功能无有害影响
BS4：变异在一个家族的发病成员中缺乏分离。

BP1: Missense variant in a gene for which primarily truncating variants are known to cause diseas
BP2 ：对于一个显性遗传疾病，在变异所在的反式基因上发现致病性变异。或者对于任何遗传类型，在变异所在的顺式基因上发现致病性变异。
BP4：计算机预测证据显示变异对基因或基因产物无影响 。
注：由于许多算法使用相同或相似的数据进行预测，每一种算法不能被认为是一条独立的标准。
评价任何一种变异BP4只能使用一次。
BP5：变异在一个病例中被发现，该疾病中存在可替代的分子机制。
BP6：权威研究和数据库评定变异为良性，但缺乏实验室独立评估的证据。
BP7：A synonymous (silent) variant for which splicing prediction algorithms predict no impact to the splice consensus sequence nor the creation of a new splice site AND the nucleotide is not highly conserved