Computational phenotypic analysis of human hereditary disease
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Human Phenotype Ontology (HPO) wurde von unserer Arbeitsgruppe mit dem Ziel entwickelt, alle phänotypischen Auffälligkeiten, die bei monogenen Erkrankungen des Menschen auftreten können, zu beschreiben (http://www.human-phenotype-ontology.org). Die HPO stellt ein hierarchisch strukturiertes, deskriptives und standardisiertes Vokabular zur Beschreibung phänotypischer Merkmale bereit und ist somit geeignet, signifkante phänotypische Ähnlichkeiten und Unterschiede verschiedener hereditärer Erkrankungen zu erfassen. Im Laufe des Projektes haben wir verschiedene semantische Algorithmen entwickelt, um mit der HPO und auf die HPO annotierten Daten differentialdiagnostische Unterstützung für Humangenetiker (Phenomizer, BOQA), semantische Analysen des Phänotyps (GULO), und eine ontologische „Kartierung“ von Phänotypdaten unterschiedlicher Spezies (Exomiser) zu ermöglichen. Die HPO ist im Laufe der Förderung nach und nach von vielen Gruppen in Europa und USA als Werkzeug für Genotyp-Phänotyp-Datenbanken angenommen worden, darunter dem Sanger-Institut (DDD/DECIPHER), Genome Canada (FORGE), ECARUCA, ISCA, Cartagenia BENCH, dem Undiagnosed Diseases Program (NIH), und zahlreichen humangenetischen Instituten. In den nächsten Jahren werden wir einige neue Schwerpunkte für die HPO angehen, darunter die Annotation und Analyse von komplexen Krankheiten („common disease“).
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- (2008) The Human Phenotype Ontology: a tool for annotating and analyzing human hereditary disease. Am J Hum Genet. 83:610-5
Robinson PN, Köhler S, Bauer S, Seelow D, Horn D, Mundlos S
- (2009) Clinical diagnostics in human genetics with semantic similarity searches in ontologies. Am J Hum Genet. 85:457-64
Köhler S, Schulz MH, Krawitz P, Bauer S, Dölken S, Ott CE, Mundlos C, Horn D, Mundlos S, Robinson PN
- (2009) Entity/quality-based logical definitions for the human skeletal phenome using PATO. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2009:7069-72
Gkoutos GV, Mungall C, Dolken S, Ashburner M, Lewis S, Hancock J, Schofield P, Kohler S, Robinson PN
- (2011) Exact score distribution computation for ontological similarity searches. BMC Bioinformatics. 12:441
Schulz MH, Köhler S, Bauer S, Robinson PN
- Improving ontologies by automatic reasoning and evaluation of logical definitions. BMC Bioinformatics. 2011 Oct 27;12:418
Köhler S, Bauer S, Mungall CJ, Carletti G, Smith CL, Schofield P, Gkoutos GV, Robinson PN
- (2012) Bayesian ontology querying for accurate and noise-tolerant semantic searches. Bioinformatics. 28:2502-8
Bauer S, Köhler S, Schulz MH, Robinson PN
(Siehe online unter https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts471) - (2012) Ontological phenotype standards for neurogenetics. Hum Mutat. 33:1333-9
Köhler S, Doelken SC, Rath A, Aymé S, Robinson PN
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/humu.22112) - (2013) Phenotypic overlap in the contribution of individual genes to CNV pathogenicity revealed by cross-species computational analysis of single-gene mutations in humans, mice and zebrafish. Dis Model Mech. 6:358-72
Doelken SC, Köhler S, Mungall CJ, Gkoutos GV, Ruef BJ, Smith C, Smedley D, Bauer S, Klopocki E, Schofield PN, Westerfield M, Robinson PN, Lewis SE
(Siehe online unter https://doi.org/10.1242/dmm.010322)
