ученый вариант

📎Обзор вакансий в медицинской генетике и биоинформатике📎 МФТИ ищет Клинического интерпретатора (Долгопрудный, Россия) 🔴Нужно будет проводить клиническую интерпретацию данных NGS (экзом, геном), искать причины наследственных заболеваний и готовить заключения 🔴Требуется высшее медицинское, биологическое или биотехнологическое образование; желательно аккредитация по специальности "Лабораторная генетика" или "Генетика" 🔴Необходим опыт интерпретации NGS от 2 лет и знание актуальных рекомендаций (ACMG, ClinGen), а также английский язык для работы со специализированной литературой 🔖Условия: ТК РФ, работа в офисе полный рабочий день; доступ к инфраструктуре МФТИ (бассейн, спортзал, семинары, лекции, концерты) 🔖Заработная плата: не указана😏 Подробнее читайте в полном описании вакансии ДНК-Технология ищет Специалиста технологической поддержки NGS (Москва, Россия) 🔴Нужно будет обучать клиентов работе с диагностическими NGS-наборами, а еще анализировать результаты тестов и оказывать технологическую поддержку лабораториям 🔴Требуется высшее медицинское, биологическое или биотехнологическое образование, опыт работы в биологической лаборатории, знание основ NGS и практический опыт работы с NGS-протоколами и интерпретацией результатов 🔴Нужен уверенный английский язык; опыт работы с секвенаторами будет преимуществом 🔖Условия: ТК РФ, полный рабочий день в офисе, командировки; корпоративное питание, ДМС после испытательного срока 🔖Заработная плата: обсуждается индивидуально 😏 Подробнее читайте в полном описании вакансии University of Oxford ищет Postdoctoral Scientist (Оксфорд, Великобритания) 🔴Нужно будет исследовать RNUопатии, включая ReNU syndrome, анализируя большие геномные и транскриптомные данные пациентов, клеточных линий и модельных животных 🔴Требуется PhD/DPhil в области геномики, генетики, биоинформатики, биостатистики или смежной области; опыт научных публикаций и представления результатов на конференциях 🔴Необходимы уверенные навыки R и/или Python, опыт самостоятельного ведения исследовательских проектов и работы в междисциплинарной команде 🔖Условия: полный рабочий день, контракт на 2 года Подача до 29 октября 2026 года 🔖Заработная плата: 39 424 - 47 779 фунтов стерлингов в год, возможен диапазон до 53 483 😏 Подробнее читайте в полном описании вакансии UZ Brussel / BRIGHTcore ищет Биоинформатика (Брюссель, Бельгия) 🔴Нужно будет разрабатывать и совершенствовать биоинформатические пайплайны для клинической диагностики и исследований, валидировать код и инструменты 🔴Требуется PhD в релевантной области или от 4 лет опыта работы в биоинформатике; опыт анализа данных хотя бы одной omics-технологии (геномика, транскриптомика, эпигеномика и др.) 🔴Необходимы навыки R или Python, работа в UNIX/bash, опыт с workflow-менеджерами и контейнеризацией; плюсом будут long-read sequencing, анализ CNV/SV 🔖Условия: бессрочный контракт на полный рабочий день, возможна удаленная работа 🔖Заработная плата: по тарифной сетке IFIC с учетом релевантного опыта 😏 Подробнее читайте в полном описании вакансии GenePlanet ищет Clinical Bioinformatics Scientist — NIPT & cfDNA (Любляна, Словения) 🔴Нужно будет разрабатывать, валидировать и поддерживать алгоритмы для NIPT/cfDNA, участвовать в клинических WGS-проектах 🔴Требуется MSc или PhD в биоинформатике, вычислительной биологии, статистике, математике, computer science, генетике или смежной области; необходим опыт работы с NGS-данными и форматами FASTQ/BAM/CRAM/VCF, уверенный Python и хорошее знание прикладной статистики 🔴Опыт работы с cfDNA/NIPT и пренатальной генетикой будет преимуществом 🔖Заработная плата: не указана😏 Подробнее читайте в полном описании вакансии ФГБУ ЦСП ФМБА России ищет сразу несколько специалистов на полный рабочий день в офисе: Аналитика и интерпретация 🔖Интерпретатор NGS данных 🔖Клинический аналитик (врач-генетик) 🔖Клинический аналитик (онкология) "Мокрая" лаборатория 🔖Специалист в зону NGS секвенирования Биоинформатики 🔖Биоинформатик 🔖Старший биоинформатик 🔖Биоинформатик-программист #вакансии_ученый_вариант | @variant_scientist

Объяснительная, почему заключения бывают пустыми Диагностическая ценность секвенирования методом NGS находится в районе 35%. То есть около 2/3 пациентов остаются без установленной молекулярно-генетической причины заболевания даже после полного экзома или генома. От таких сложных и дорогостоящих методов диагностики часто ожидают большего. По крайней мере, мы регулярно сталкиваемся с недовольством и пациентов, и врачей при выдаче "пустого" заключения🐱 Но если причину заболевания не удалось установить сейчас, это не значит, что ее не удастся найти в будущем. Глобально можно выделить четыре ситуации, в которых причина заболевания не будет найдена. ⭕️Искали не там, где находилась причина заболевания У всех методов есть ограничения и не все исследования одинаково хорошо способны выявлять различные типы генетических нарушений. Например, экзомное секвенирование обычно не позволяет выявлять варианты в некодирующих областях, например интронах и регуляторных участках. Или материал, из которого выделили ДНК, выбран неверно: соматические генетические изменения можно обнаружить только непосредственно в пораженной ткани, и в венозной крови их может не быть. Заболевания импринтинга вообще требуют специальных подходов, и стандартный NGS не всегда позволяет их диагностировать. 📝Что делать? Проверить, какие типы вариантов и гены охватывало исследование, и при необходимости выбрать другой метод. Универсального совета, какой именно тест выбрать, здесь нет: все зависит от клинической картины и уже пройденного пациентом диагностического пути. ⭕️Искали где нужно, но не нашли Особенно сложные для секвенирования и выравнивания регионы (например, участки с паралогами и псевдогенами или GC-богатые регионы) это прямое ограничение метода NGS. Такие участки могут присутствовать в данных, но корректно секвенировать, картировать и интерпретировать их бывает сложно. Коллинг вариантов тоже неидеален: вариант может присутствовать в исходных данных, но быть пропущен алгоритмом или отфильтрован на последующих этапах анализа. Сюда же можно отнести низкоуровневый мозаицизм. Даже если исследована подходящая ткань, при низкой доле молекул с вариантом алгоритм не всегда может отличить его от артефакта секвенирования. 📝Что делать? Проверить качество покрытия интересующих регионов и при необходимости использовать другой метод. Как правило, информацию о покрытии, ограничениях метода и качестве данных можно найти в заключении или запросить у лаборатории. ⭕️Нашли, но не распознали как причину заболевания Чаще всего это происходит потому, что связь того самого гена с конкретным фенотипом пока не установлена. При этом новые ассоциации генов с фенотипами регулярно описывают и публикуют (до 200 в год). Бывает и другая ситуация — важные симптомы могли еще не проявиться или не быть распознаны на момент исследования. Тогда связать найденный вариант с заболеванием тоже бывает сложно. 📝Что делать? Провести переанализ данных через 1-2 года, обязательно с обновленной клинической информацией. В таком случае можно не проводить "мокрую" часть исследования снова. Полученные ранее данные можно заново обработать и интерпретировать в той же или другой лаборатории. ⭕️Причина заболевания вообще не генетическая Доказать это практически невозможно, потому что генетический анализ может только найти причину, но не исключить. 📝Что делать? Рассматривать и негенетические причины заболевания: интоксикации, травмы, новообразования, аутоиммунные процессы и другие приобретенные состояния. В этом списке мы не затрагивали человеческие ошибки, хотя они, безусловно, случаются на любом этапе диагностики. Даже если все сделано правильно, существуют объективные причины, по которым путь к диагнозу может затянуться. Диагностика редких заболеваний — это не одномоментный тест, а процесс, который зависит от качества клинических данных, возможностей выбранного метода и текущего уровня фундаментальных знаний в медицинской генетике.

Писал я про документалку про DeepMind, и был там один забавный и в то же время поражающий момент. В самом конце показывают лабмит команды AlphaFold, ребята обсуждают следующие шаги по развитию проекта после победы на CASP14.

Джон Джампер впроброс говорит фразу: - We can easily predict all known sequences in a... month. Демис: - All known sequences in a month? Джон: - Yeah, easily. A billion, two billion. And they are... Демис его перебивает: - So why don't we just do it?

Другое направление DeepMind помимо предсказания структуры белков - предсказание эффектов однонуклеотидных полиморфизмов. Две их рабочие лошадки на этом направлении - AlphaGenome и AlphaMissence. (мы кстати в ИБ недавно делали интро-воркшоп во все 3 модели). С помощью них каждый ученый может прогнать любую мутацию через модель и посмотреть на результат. Ровно то применение, о котором и мыслил Джон Джампер для AlphaFold пока Демис его не перебил. Сегодня DeepMind выпустили AlphaGenome Atlas - карту предсказаний эффектов замен для всех 9 миллиардов возможных однонуклеотидных замен в геноме человека (по 3 альтернативных нуклеотида на каждую из 3х миллиардов позиций). Эффект мутации они оценивали с помощью новой метрики AlphaGenome Variant Impact (AVI), которая комбинирует в себе оценки aM и aG. Прямо в браузере можно посмотреть на результаты предсказания и построить профили экспрессии / открытости хроматина / ... для референсной и альтернативной аллели. Также есть хитмап мотивов, который я сам пока не особо понял. А еще Кайл и Наташа, ко-первые авторы aG, выложили мини-туториал на YouTube как использовать их Atlas внутри Antigravity. В общем, если вы не МЛщик - биоинформатик, но работаете с человеческой генетикой - это может быть еще более удобный способ познакомиться с возможностями биологических моделей DeepMind :)

У пациента с синдромальной задержкой развития был обнаружен не описанный ранее нонсенс-вариант в экзоне 5/13 в гене ASXL1. Патогенные герминальные варианты в этом гене приводят к аутосомно-доминантному синдрому Боринга-Опитца (OMIM: 605039). С такой находкой логично было задуматься о применении самого сильного критерия — PVS1. Однако для его применения должны выполняться два важных условия: 1️⃣Выявленный вариант должен потенциально приводить к потере функции, то есть быть вариантом типа predicted loss-of-function (pLOF): нонсенсом, фреймшифтом, вариантом в каноническом сайте сплайсинга и др. Наш вариант этому условию соответствует: мы с большой уверенностью ожидаем, что он приведет к распаду мРНК. Но тут нужно быть осторожными: не все pLOF одинаковые😓 Например, pLOF на конце гена могут избегать распада мРНК и приводить к образованию стабильного укороченного белка, который может иметь измененную функцию или же мешать работе нормального белка. 2️⃣ Потеря функции должна быть доказанным механизмом развития заболевания. А если речь идет об аутосомно-доминантном заболевании — потеря одной функциональной копии гена должна приводить к заболеванию, то есть ген должен быть гаплонедостаточным. Кстати, большинству генов вполне хватает одной здоровой копии. Поэтому в основе доминантных заболеваний чаще лежат другие механизмы — изменение функции белка (gain-of-function, GOF) или негативное влияние измененного белка на белок дикого типа (dominant-negative effect, DNE). И вот со вторым условием пришлось повозиться. Рассказываем, что нашли🤓 На первый взгляд pLOF-варианты описаны для синдрома Боринга–Опитца. В ClinVar таких вариантов много (вот, вот и другие), и многие из них аннотированы как патогенные — правда, подробностей часто нет. Но подтверждает ли это именно механизм потери функции и гаплонедостаточность? В базе gene2phenotype для этого фенотипа указан механизм LOF. А рабочая группа ClinGen и вовсе уверена в механизме гаплонедостаточности! Казалось бы, дело в шляпе: применяем PVS1, классифицируем вариант как верпатом — причина найдена, кейс решен. Однако тревожный взгляд интерпретатора зацепился за одну деталь: все хорошо описанные pLOF-варианты в гене ASXL1 расположены в последних двух экзонах — 12 и 13. Более того, pLOF-варианты встречаются и в популяционных данных, хотя для ASXL1 это может объясняться феноменом феноменом CHIP. Дальнейшее расследование оправдало опасения: согласно исследованиям, у пациентов с патогенными pLOF-вариантами не снижается экспрессия ASXL1 на уровне мРНК и белка, а происходит образование стабильных укороченных белков — аргумент против механизма гаплонедостаточности. Авторы этого и вот этого исследований показывают влияние укороченных белков на различные метаболические пути и предполагают, что наиболее вероятный механизм заболевания — GOF. Как это сказывается на интерпретации выявленного варианта? Очень хотелось применить PVS1, но для ASXL1 механизм гаплонедостаточности однозначно не доказан — что бы ни было написано в базах😢 Поэтому применить PVS1 нельзя, хотя могут быть применимы другие критерии. В итоге вариант, скорее всего, останется вусом. По крайней мере, до появления новых данных. На этом расследование конкретного случая было окончено. Но у ASXL1 есть еще пара интересных особенностей. Соматические патогенные варианты в гене ASXL1 приводят к миелодиспластическому синдрому (OMIM: 614286). И тут в основном также описаны усекающие белок варианты. А еще у ASXL1, возможно, есть и рецессивное заболевание. Биаллельные варианты у людей пока описаны плохо: данных мало, сами варианты откровенно вусы, но, возможно, скоро мы узнаем о гене что-то новое. Этими рассуждениями мы хотели показать, что даже курируемые базы данных не идеальны: информацию в них вносят живые люди, а все мы можем ошибаться😭 Такие ресурсы безусловно помогают в интерпретации, но перепроверять информацию и заглядывать в первоисточники точно не бывает лишним🧐

Хотим поблагодарить всех участников опроса и жаркого обсуждения!🔥 Вопрос комплексный, поэтому нам было особенно интересно узнать, что думают практикующие специалисты и на какие источники опираются. Мы столкнулись с теми же трудностями, что и многие из вас. Поэтому в этом посте поделимся своими рассуждениями о гене ASXL1, опытом анализа механизмов развития заболеваний, и заодно разберем на конкретном примере, почему доверять нельзя никому😁

Пока мы готовим новый пост, решили у вас узнать, как вы оцениваете механизмы развития заболеваний. Созрел вопрос! Рассуждениями можно поделиться в комментариях к опросу🔽 P.S. Опрос анонимный🥷

Кажется совсем коротко не получится, потому что хочется сделать репост буквально каждого поста! Автор канала, Каримат, просто мастер аналогий: делеции на примере серии "Друзей", риски лейкоза на примере колоды карт и любимое — капсульный гардероб иммунной системы😎 Кому интересна онкогематология и генетика обязательно загляните в t(14;18)! (мы в восторге от названия)

Будем краткими — это кажется лучшее объяснение референсного генома, которые мы видели🦕 (читать по ссылке в телетайп внутри)

Знаете, а ведь мы почти никогда не выносим гомозиготы в заключение! Найти то, что выглядит как гомозигота, и быть уверенным в генотипе, не так-то просто по данным NGS. Реальные гомозиготы — это идентичные варианты на обеих копиях гена. То есть один из них находится на хромосоме от матери, а второй — на хромосоме от отца. В таком случае в 100% прочтений мы (и алгоритм) будем видеть вариант. Обозначаться такой генотип будет 1/1. Но 100% прочтений с вариантом мы увидим и в случае, если копия гена всего одна. Такие варианты называются гемизиготными. И при стандартном коллинге такой генотип будет обозначен... 1/1🤡. Гемизиготным вариант может быть в двух случаях: ⚫️Второй копии гена не существует, потому что ген расположен на половой хромосоме у мужчины (помним про исключения, связанные с PAR). ⚫️Вторая копия гена утрачена частично или полностью из-за делеции. То есть гомозиготы и гемизиготы на аутосомах могут выглядеть совершенно одинаково по данным NGS! Поэтому мы обычно выносим такие варианты с долей сомнений: гомо- или гемизигота. Когда можно быть уверенным в гомозиготе: ➕Надежно. Выполняется анализ трио — NGS либо Сэнгер. Если мы видим, что родители гетерозиготны по обнаруженному варианту, то значит у пробанда гомозиготный вариант. ➕Смело, но можно. Рядом с вариантом мы видим признаки отсутствия делеции — отсутствуют заметные перепады покрытия, а соседние гетерозиготные варианты поддерживают наличие двух копий региона. Это жирный намек на гомозиготу. Но надо быть особенно осторожными на экзомном секвенировании (потому что небольшую делецию поймать не просто) и со "сложными" регионами (потому что данные прочтений обманчивы). Когда можно быть уверенным в гемизиготе: ➕Надежно. Мы видим у пробанда не только вариант, но и делецию, затрагивающую эту область. ➕Тем более надежно. При анализе трио NGS мы видим гетерозиготный вариант только у одного из родителей, а делецию — у второго родителя и пробанда. 🥰А теперь поделимся примером, почему иногда терминология становится крайне важной. Представьте ситуацию. Врач подозревает наследственное заболевание у пациента, в лаборатории находят причину и выносят в заключение: "известный патогенный вариант в гомозиготном состоянии". Сэнгер подтверждает вариант у пробанда, у отца он обнаруживается в гетерозиготном состоянии, а у матери отсутствует. Хорошо, что не наоборот, а то можно было предположить ложное отцовство и учинился бы скандал😓 Результаты начинают противоречить друг другу: может варианта у пробанда нет? или может он все-таки гетерозиготный? Однозначного ответа нет, и поиски причины заболевания ставятся на паузу. И только через десяток лет, уже после секвенирования полного генома выясняется, что все полученные результаты были корректны. Просто найденный вариант гемизиготный, а делеция, унаследованная от матери, была упущена из-за ограничений метода. Редкое стечение обстоятельств, да. Но к сожалению, история собирательная, из нескольких случаев из нашей практики. Иногда данные просто не позволяют нам знать наверняка, что именно мы видим. Поэтому всякие осторожные "гомо-/гемизиготный" в заключениях — важное напоминание об ограничениях метода. И повод не отбрасывать находку совсем, если результаты подтверждения внезапно не сошлись.

Мы завершили еще один интенсив по интерпретации в Институте биоинформатики! За эти месяцы наши участники (вообще-то уже состоявшиеся специалисты в самых разных областях!) освоили еще один сложный и востребованный навык. Для кого-то этот интенсив станет первым шагом в новой профессии, а кто-то уже начал применять полученные знания в своей текущей работе. Очень приятно, что многие участники когда-то просто читали наш канал, а потом выбрали учиться чему-то новому вместе с нами. А многие присоединились к этому каналу после курса🥰 Знайте, что ваши вопросы, истории и обсуждения помогают развиваться не только вам, но и нам − многие идеи для постов появляются именно благодаря нашим студентам. Но кстати, мы с нашими студентами не прощаемся! Многие успешно поступили на другие программы Института биоинформатики. На онлайн-программу переподготовки по биостатистике медицинских данных набор вот еще идет. Очень гордимся каждым участником и благодарны за доверие, любопытство и желание развиваться вместе с нами🥰

Псевдоген уже не псевдо… Помните, мы вам рассказывали, что псевдогены не всегда являются нефункциональными копиями своих прародителей? Не так давно вышло очередное разоблачение "псевдогена" SSPOP. Исследовали показали, что с этого гена экспрессируется функциональный белок SCO-спондин, играющий важную роль в формировании спинного мозга во время эмбриогенеза. Более того, уже было описано 4 пациента из трех неродственных семей с биаллельными вариантами в гене SSPOP и нарушением развития нервной системы. Подробнее можно почитать в оригинальном исследовании (полный текст ищите в комментариях к посту⬇️) #молбиол_ученый_вариант| @variant_scientist

✨Обзор предстоящих мероприятий✨ ⚫️Обучение⚫️ Летняя школа по биоинформатике от МФТИ Дата: 3-8 августа 2026 Формат: очно в Долгопрудном, Россия Язык: русский Цена: бесплатно (но есть отбор участников) ✈️ Прием заявок до 5 июля Variant Effect Prediction Training Course от HUGO Дата: 27-30 сентября 2026 Формат: очно в Афинах, Греция Язык: английский Цена: от 450 евро ✈️ Подробнее о курсе Онлайн-лекторий «Разрушители статистических мифов» от Института биоинформатики Дата: 7 июля Формат: онлайн Язык: русский Цена: бесплатно ✈️ Зарегистрироваться на последнюю лекцию сезона или посмотреть записи ⚫️Конгресс⚫️ Лабораторные технологии в репродуктивной медицине и неонатологии (ЛАБРиН'2026) Дата: 28-30 сентября Формат: очно в Москве, Россия Язык: русский Прием тезисов идет до 1 августа ✈️ Зарегистрироваться #мероприятия_ученый_вариант #обучение_ученый_вариант | @variant_scientist

🔖Вакансия🔖 Интерпретатор данных NGS (Санкт-Петербург, Россия) 🔴Нужно будет интерпретировать генетические варианты и составлять заключения 🔴Большими плюсами будут медицинское образование, владение мануальными навыками в области NGS-секвенирования, опыт в других молекулярно-генетических технологиях 🔖Условия: полная занятость, очно, 5/2 🔖Заработная плата: от 100 000 (по итогам собеседования)😏 В этом же месте есть вакансия врача-лабораторного генетика, в том числе для начинающих специалистов. По всем вопросам можно обращаться в телеграм @sphygmos или на почту si-do-renko@mail.ru #вакансии_ученый_вариант | @variant_scientist

Уже читали заявление ACMG о VUSах? Американский колледж медицинской генетики и геномики (ACMG) опубликовал обновленные рекомендации по представлению в заключениях вариантов с неопределенным клиническим значением (VUS), выявляемых при генетическом тестировании герминальных вариантов. В документе мало принципиально новых подходов, все они уже реализуются в современных лабораториях. Но теперь есть на что сослаться при возникновении вопросов. Ключевые моменты осветили в карточке, а подробнее читать тут: Mighton C. et al. Points to consider for the reporting of variants of uncertain significance in germline genetic and genomic testing: A statement of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG). 2026. #рекомендации_ученый_вариант | @variant_scientist

Открыт набор на онлайн-программу переподготовки «Биостатистика и анализ медицинских данных»! bioinf.me/education/stat | Регистрация до 16 июля, 23:59 МСК Эта программа подойдёт тем, кто планирует развиваться в биомедицинских исследованиях, уже владеет начальными навыками статистического анализа в R, но чувствует недостаток глубины понимания применяемых методов. Мы поможем систематизировать знания, укрепить теоретическую базу, овладеть необходимыми техническими навыками и увидеть, какие профессиональные перспективы открывает современная биостатистика! 🌑 Стоимость: • 97 000 рублей – для физических лиц • 82 000 рублей – для выпускников программы переподготовки Института биоинформатики • 107 000 рублей – для юридических лиц 🐚По итогам конкурсного отбора участники могут получить грант в виде скидки на обучение🐚 🌑 Процесс поступления: • заполнить анкету до 16 июля, 23:59 МСК • пройти тестирование 18 или 25 июля Ждём ваших заявок! ❤️ ✨ Мы в VK | Мы в почте | Мы в Telegram #bioinf_online #bioinf_education @bioinformatics_institute

В Институте биоинформатики открылся набор на большую программу переподготовки по биостатистике! Делимся этой новостью, так как мы уверены в качестве обучения в ИБ на любой программе (мы там завсегдатаи😁 и как студентки, и как преподаватели). Поэтому рекомендуем эту программу тем, кому интересна статистика в биологии и медицине. Будет интересно и доступно! Возможно, мы когда-нибудь и сами доберемся до этой программы в качестве участниц🥰

рабочий понедельник