Variantes de splicing: detección y su efecto en el mRNA

Abstract

El splicing es un proceso que ocurre entre la transcripción y la traducción y consiste en eliminar las regiones no codificantes del mRNA para producir un transcrito maduro. Este proceso es necesario para que la traducción se realice correctamente. La presencia de mutaciones puntuales que alteran las secuencias reguladoras conduce a splicing aberrante, pudiendo producir trastornos monogénicos hereditarios específicos. Las mutaciones que afectan al splicing se han clasificado en cinco tipos, según la posición que ocupan en el DNA y según el efecto que producen en él. En el presente TFM, se pretende estudiar algunos de los diferentes tipos de predictores de splicing in silico, partiendo inicialmente de 30; así como comprobar la exactitud con la que éstos predicen el efecto que pueden producir dichas mutaciones y clasificarlas según los cinco tipos fijados. Se ha estudiado un conjunto de 99 variantes, entre las cuales de unas se conocía el efecto que producen en el splicing, y otras se obtuvieron de una base de datos de enfermedades humanas, no conociendo su efecto. Se ha hecho un análisis estadístico y descriptivo de cada uno de los predictores para determinar el de mayor exactitud y los problemas que tienen cada uno de ellos. Sólo unos pocos predictores dan resultados que pueden ser clasificables. Otros no pueden ser extrapolables a los tipos de splicing estudiados o generan resultados que pueden llevar a concluir tipos distintos. Al ser predicciones, es imprescindible validar experimentalmente para poder determinar el verdadero efecto de estas mutaciones en el splicing.

Splicing is a process that occurs between transcription and translation and consists in eliminating the non-coding regions of the mRNA to produce a mature transcript. This process is necessary for the translation to be successful. Presence of point mutations that alter regulatory sequences leads to aberrant splicing, which can produce specific hereditary monogenic disorders. Mmutations that affect splicing have been classified into five types, according to the position they occupy in the DNA and according to the effect they produce on it. In this TFM, it is intended to study some of the different types of splicing predictors in silico, starting initially from 30; as well as to verify the accuracy they have to predict the effect that these mutations can produce and to classify them intro the five fixed effects. A set of 99 variants has been studied, for some the effect they produce on splicing was known, and others were obtained from a human disease database, without knowing their effect. A statistical and descriptive analysis has been performed for each of the predictors to determine the one with the highest accuracy and the problems that each one of them have. Only a few predictors give results that can be classifiable. Others cannot be extrapolated to the types of splicing studied or generate results that can lead to the conclusion of different types. As they are predictions, it is essential to validate experimentally in order to determine the true effect of these mutations on splicing.

El splicing és un procés que ocorre entre la transcripció i la traducció i consisteix a eliminar les regions no codificants del mRNA per a produir un transcrit madur. Aquest procés és necessari perquè la traducció es realitzi correctament. La presència de mutacions puntuals que alteren les seqüències reguladores condueix a splicing aberrant, podent produir trastorns monogénicos hereditaris específics. Les mutacions que afecten el splicing s'han classificat en cinc tipus, segons la posició que ocupen en el DNA i segons l'efecte que produeixen en ell. En el present TFM, es pretén estudiar alguns dels diferents tipus de predictors de splicing in silico, partint inicialment de 30; així com comprovar l'exactitud amb la qual aquests prediuen l'efecte que poden produir aquestes mutacions i classificar-les segons els cinc tipus fixats. S'ha estudiat un conjunt de 99 variants, entre les quals d'unes es coneixia l'efecte que produeixen en el splicing, i altres es van obtenir d'una base de dades de malalties humanes, no coneixent el seu efecte. S'ha fet una anàlisi estadística i descriptiva de cadascun dels predictors per a determinar el de major exactitud i els problemes que tenen cadascun d'ells. Només uns pocs predictors donen resultats que poden ser classificables. Uns altres no poden ser extrapolables als tipus de splicing estudiats o generen resultats que poden portar a concloure tipus diferents. En ser prediccions, és imprescindible validar experimentalment per a poder determinar el veritable efecte d'aquestes mutacions en el splicing.