利用生物信息学技术分析APC基因同义突变SNP在家族性腺瘤性息肉病发病机制的研究*

杨 军，刘为青，李文亮，王志强，董 坚,3△

(1.昆明医科大学第一附属医院肿瘤科，昆明 650032;2.昆明医科大学第一附属医院肿瘤内科，昆明 650032;3.昆明医科大学第三附属医院肿瘤内科，昆明 650106)

利用生物信息学技术分析APC基因同义突变SNP在家族性腺瘤性息肉病发病机制的研究*

杨 军1，刘为青2，李文亮1，王志强1，董 坚2,3△

(1.昆明医科大学第一附属医院肿瘤科，昆明 650032;2.昆明医科大学第一附属医院肿瘤内科，昆明 650032;3.昆明医科大学第三附属医院肿瘤内科，昆明 650106)

目的 利用生物信息学技术分析APC基因同义突变SNP(sSNP)在家族性腺瘤性息肉病(FAP)中的发病机制。方法 选取云南省遗传性大肠癌组织标本库中的5个FAP患者的组织标本进行APC基因突变比对分析，将筛选得到的sSNP进行生物信息学预测，包括蛋白编码、剪接调节、转录调节、翻译后调节，并对RNA二级结构影响分析方面的预测。结果 筛选得到5个可能对APC蛋白产生影响的sSNP，生物信息学预测提示这些sSNP 在mRNA水平影响剪接增强子(ESE)从而引起APC外显子异常剪切，使APC蛋白截短而导致FAP。RNA二级结构分析发现这些sSNP对RNA稳定、与其他RNA或蛋白的相互作用等产生功能性影响。结论 利用生物信息学预测手段，APC基因的某些sSNP引起的突变效应可以解释部分APC阴性FAP的病因。

基因；腺瘤息肉病，结肠；遗传性疾病，先天性；家族性腺瘤样息肉病；APC基因；同义突变SNP；生物信息学工具

家族性腺瘤性息肉病(familial adenomatous polyposis,FAP)是一类特殊类型的遗传性大肠癌，其临床表现为消化系统特别是下消化道黏膜遍布成百上千的腺瘤性息肉,这些息肉最终都将转变为结直肠癌。此类患者早期多无临床症状,出现消化道症状就诊时多已为疾病中晚期,多数自然生存时间不超过40岁,预后极差[1]。由于遗传性大肠癌具有家族聚集性以及特征性的发病过程，因此，对于此类人群的筛查较散发性大肠癌相对简便。同时，FAP具备典型的息肉-腺瘤-癌变过程，是大肠癌发病机制研究的最佳样本。

既往研究认为，FAP为常染色体显性遗传性疾病，FAP的发病主要是由位于人类染色体5q21的APC基因突变所致。为探索FAP患者的相关致病基因及其发病机制，经项目依托单位伦理委员会批准后，项目组自2005年按照“中国人遗传性大肠癌筛检标准”[2]开始收集云南省FAP家系样本并逐渐建立遗传性大肠癌组织标本库[3]。在此基础上，项目组按照常规筛查手段已完成了所有收集的FAP家系患者的APC基因的筛查工作[4]。

前期关于FAP家系内先证者的突变基因筛查工作，包括已报道的与FAP发病密切相关的APC、MUTYH及AXIN2基因的全部测序及分析,除了仅发现的与FAP发病密切相关的部分致病性突变位点以外，许多患者未检测到已报道的与致病密切相关的突变位点，也即为APC阴性FAP患者[5]。本研究对这些没有确切致病原因的家系内的基因扫描结果进行了全面的统计分析发现，许多同义突变SNP(synonymous SNP，sSNP)在不相关的FAP患者中重复多次出现，且出现频率较高。既往普遍共识认为，sSNP为沉默突变，与疾病发生、发展无明显关系；而2007年Kimchi-Sarfaty等[6]发表于《Sicence》的关于MDR-1的同义突变体的文章却认为，“沉默突变”在特定的环境下，会影响最终翻译出的蛋白的功能。随后，与许多疾病相关的sSNP逐渐被发现并通过国际千人基因组计划数据被证实。针对sSNP最新研究表明，某些同义突变虽然其编码的氨基酸未发生改变，但是由于核苷酸序列的改变在mRNA水平上扰乱了相应区域的外显子剪接增强子基因序列，导致外显子剪接增强子不能被调控因子所识别，随后引起该区域的外显子剪切出现跳跃或是移码，使得相应的蛋白出现截短，最终可能引起疾病的发生。

结合本研究发现及关于其他致病性同义突变的研究结果，笔者认为，利用生物信息学网站及相关软件对筛选得到的APC-sSNP进行深入的数据分析，将APC-sSNP进一步定位并进行相应功能研究，有望为寻找既往常规筛查手段认定为APC阴性FAP患者的致病原因提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 实验材料 选择项目组已建立的云南省遗传性大肠癌组织标本库中的5个FAP患者的组织标本，选取的FAP患者均为符合FAP的临床诊断。

1.2 组织DNA提取 按Invitrogen DNA提取试剂盒说明书提取组织样本DNA。APC基因扩增及PCR产物纯化参照参考文献[7]进行。

1.3 APC基因突变比对分析 对所有APC基因PCR产物测序结果，采用Mutation Surveyor软件(http://www.softgenetics.com/)分析寻找突变位点。随后，将上述检测所得突变位点与人类基因突变数据库(http://www.hgmd.org/)、国际HapMap项目(www.hapmap.org/)、核苷酸变异和突变数据库(http://www.mutationdiscovery.com/md/MD.com/home_page.jsp)、dbSNP数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/SNP/)、千人基因组计划(http://www.1000genomes.org/),以及Ensembl数据库(www.ensembl.org/)进行比对分析，以筛选已报道的致病性突变位点。随后进一步利用国内外已建立的专门针对APC基因突变位点数据库进一步进行比对分析，主要包括：UMD的APC基因突变数据库(http://www.umd.be/APC/)、APC数据库(http://www.LOVD.nl/APC)、浙江大学基因和基因组学中心APC基因数据库(http://www.genomed.org/lovd2/home.php?select_db=APC)，以及APC 突变数据库(http://fap.taenzer.me)等。

1.4 APC-sSNP生物信息学预测 经由上述数据库进行比对后，与既往已报道的多核苷酸多态位点(SNP)进行比对。对已报道过的SNP位点，根据既往习惯标记其SNPID编码。随后将筛选得到的APC-sSNP进行生物信息学预测，包括蛋白编码、剪接调节、转录调节、翻译后调节，并对RNA二级结构影响分析方面的预测。(1)SNP蛋白编码功能预测。判断目标SNP是否位于编码区域，若是无义突变，其为致病性SNP；若是错义突变，对比Ensembl数据库查询，并采用PolyPhen-2[8]，SIFT[9]，SNPs3D[10]，以及LS-SNP[11]软件综合分析目标SNP是否为致病性突变。(2)SNP剪接调节功能预测。利用Ensembl数据库查询目标SNP是否位于内含子剪切位点，若是内含子剪切位点SNP，其为致病性突变；若目标SNP位于外显子剪切点并位于保守区域，结合ESEfinder[12]，ESRSearch[13]，PESX[14]及RESCUE_ESE[15]软件综合分析目标SNP是否为致病性突变。(3)SNP转录调节功能预测。利用TF Search(http://diyhpl.us/～bryan/irc/protocol-online/protocol-cache/TFSEARCH.html)及Consite[16]软件分析目标SNP，若是否位于TF结合位点并位于保守区域，证实该SNP是致病性突变；若目标SNP位于其他转录调节区域且位于保守区域，利用Gonden Path[17]软件及Ensembl数据库分析目标SNP是否为致病性突变。(4)SNP翻译后调节功能预测。分别利用Kinase Phos[18]软件分析目标SNP是否位于磷酸化位点，OGPET[19]软件分析目标SNP是否位于O-糖基化位点，Sulfinator[20]软件分析目标SNP是否位于硫酸化酪氨酸位点，从而分析目标SNP是否为致病性突变。(5)目标SNP对RNA二级结构影响分析。利用RNAsnp[21]进行分析。

2 结 果

2.1 APC基因筛查结果 筛选得到5个可能对APC蛋白产生影响的sSNP，它们分别是位于APC基因11号外显子的①号APC-sSNP:c.1458T>C(rs2229992)及位于APC基因15号外显子的②号APC-sSNP:c.4425G>A(rs41115)，③号APC-sSNP:c.5034G>A(rs42427)，④号APC-sSNP:c.5268T>G(rs866006)和⑤号APC-sSNP:c.5880G>A(rs465899)，见表1。其中，c.1458T>C(rs2229992)位于APC蛋白的第2个Armadillo repeat区域(APC蛋白与Asef1，Asef2 IQGAP1结合区域)，5880G>A(rs465899)刚好处于APC蛋白的第6个20 amino repeat(APC蛋白与β-catenin蛋白密切结合)区域，而c.4425G>A(rs41115)及c.5034G>A(rs42427)分别位于APC蛋白第3个20 amino repeat前及第4个20 amino repeat后，而c.5268T>G(rs866006)则位于APC蛋白的第2个SAMP repeat 区域(APC蛋白与AXIN蛋白结合的功能区域)后，见图1。

表1 APC基因突变位点

图1 APC-sSNP在APC蛋白的定位

2.2 APC-sSNP生物学功能预测 本研究随后将筛选得到的APC-sSNP进行生物信息学预测，进行了包括蛋白编码，剪接调节，转录调节及翻译后调节4个方面的预测，结果显示，所有sSNP均无蛋白编码、转录调节及翻译后调节方面的功能，仅在蛋白的剪接调节方面发挥作用。以上这些APC-sSNP均不同程度干扰APC外显子的剪切过程，见表2、3。

表2 APC-sSNP生物学功能信息预测结果

表3 APC-sSNP对剪接增强子的干扰分析结果

分别将这些APC-sSNP对RNA二级结构影响的预测分析，本研究发现，除了⑤号APC-sSNP对RNA二级结构无影响，其余所有APC-sSNP如①、②、③及④号对RNA二级结果影响较大(图2)。与野生型相比，①、②、③号突变体的主茎环结构无显著差异，其中，①号APC-sSNP在主茎环结构外增加了一种类似的“茎泡”样结构；②号APC-sSNP突变体在主茎环结构上减少了两个“茎泡”样结构，且其附近的茎环结构发生了轻微改变；③号APC-sSNP突变体主茎环结构的部分茎环结构发生了轻微改变；而④号APC-sSNP的主茎环结构与野生型的主茎环结构显著差异。

图2 APC-sSNP对RNA二级结构影响的预测分析结果

3 讨 论

目前普遍共识认为，对FAP患者早期干预以及高危人群的早期发现能使该类患者获益。因此探讨FAP的早期发现及早期诊断是当前该研究领域的热点。针对FAP的早期诊断，国内外同类研究结果均提示基因筛查是诊断无临床表现的遗传性大肠癌致病基因携带者最准确的方法之一[1]。但是，按照现有常规筛查手段进行APC基因突变检测，APC基因突变的检出率从30%到60%，且在不同国家或区域APC突变阳性检出率同样存在较大差异[22]。由于仍有大部分的FAP患者其真正的病因未能明确，国内外将此类患者归结为APC阴性FAP[5]。对此，目前国际上大多认为有两种可能，(1)APC基因异常突变的存在；(2)其他易感基因的存在[5]。而探索并研究这部分患者的病因及相关发病机制更是目前本研究领域的重点。

为探索FAP患者的相关致病基因及其发病机制，项目组对已收集的FAP家系内先证者按照常规筛查手段对APC基因进行检测，80%的FAP患者未检测到APC基因的突变。而在扩大筛查范围，进行了其他与FAP发病可能相关的其他基因，包括进行MUTYH基因及AXIN2基因的筛查[4]，仍未发现阳性结果。前期关于APC基因筛查的所有结果中，包含了许多错义突变，内含子突变及同义突变。其中错义突变及内含子突变既往均已有报道证实无确切致病性，而经过全面的生物信息学分析，本课题组发现许多sSNP在不相关的FAP患者中重复高频出现。

既往一致认为，同义突变是碱基被替换之后，产生了新的密码子，但由于生物的遗传密码子存在简并现象，新旧密码子仍是同义密码子，所编码的氨基酸种类保持不变，因此认为同义突变为沉默突变，并不产生突变效应。但是，Kimchi-Sarfaty等证实某些特定类型的sSNP 与疾病发生明确相关[6]；近期研究发现P53基因的同义突变导致其mRNA剪切出现问题而导致肿瘤的发生[23]。因此，同义突变为沉默突变的观点受到挑战。随后与许多疾病相关的sSNP逐渐被发现并通过国际千人基因组计划数据被证实，而与各类肿瘤相关的sSNP相继在各类恶性肿瘤的基因筛查中被发现，如与吸烟相关致癌性的NBS1基因的sSNP(rs709816，rs1061302)[24]；与结直肠癌化疗疗效相关的ERCC1基因的sSNP(rs11615)[25]；白血病治疗过程中导致化疗抵抗的WT1基因的sSNP(rs2229069)[26]；与非小细胞肺癌预后相关的EGFR基因的sSNP(rs2293347)[27]及化疗抵抗相关的MDR1基因的sSNP(rs1045642)[28]等。结合上述研究结果，将本研究中所检测得到APC-sSNP的进一步定位及相应功能研究，可能为解释APC阴性FAP患者的致病原因提供理论依据。为避免与健康人群产生交叉，通过与国际千人基因组计划数据进行初筛，剔除健康人群中存在的APC-sSNP。本研究筛选得到5个可能对APC蛋白影响的sSNP，分别是位于APC基因11号外显子的①号APC-sSNP:c.1458T>C(rs2229992)及位于APC基因15号外显子的②号APC-sSNP:c.4425G>A(rs41115)，③号APC-sSNP:c.5034G>A(rs42427)，④号APC-sSNP:c.5268T>G(rs866006)和⑤号APC-sSNP:c.5880G>A(rs465899)，而上述APC-sSNP分别定位于APC蛋白的特殊区域。

正常APC蛋白与Axin、GsK-3β等形成复合物保证Wnt信号途径对细胞分化、增殖、极性以及迁移的正常调节，而且APC蛋白含有多个功能域，不同的功能域发挥各自的特殊作用[29]。根据上述APC-sSNP在APC蛋白表达定位结果显示，①号APC-sSNP位于APC蛋白的第2个Armadillo重复序列内，该序列所在区域是APC蛋白与Asef1，Asef2 IQGAP1结合区域。Armadillo区含有7个Armadillo重复序列，此区域非常保守，对维持APC在和细胞的基本功能非常重要；而②号、③号APC-sSNP分别位于APC蛋白的第3个及第4个20氨基酸重复序列后，⑤号APC-sSNP则刚好处于APC蛋白的第6个20氨基酸重复序列内。既往研究提示，APC蛋白共有7个20氨基酸重复序列，由于每个20氨基酸重复序列都含有SXXXS保守序列并可作为糖原合成GSK-3β的磷酸化位点，主要参与β-catenin的降解。有研究证实，APC蛋白的第3个20氨基酸重复序列是APC蛋白与β-catenin紧密结合的关键区域[29]。此外，④号APC-sSNP则位于APC蛋白的第2个SAMP重复序列后，该重复序列区域是APC蛋白与AXIN蛋白结合的功能区域，该区域的突变效应可能导致APC蛋白无法形成复合物，最终可能引起FAP的发生[30]。

为进一步检测上述APC-sSNP可能引起的突变效应，本研究对上述5个APC-sSNP分别进行了包括蛋白编码，剪接调节，转录调节及翻译后调节4个方面的预测，结果显示，所有APC-sSNP均无蛋白编码，转录调节及翻译后调节方面的功能，仅在蛋白的剪接调节方面发挥作用。其中，①号APC-sSNP位点处于APC基因11号外显子边缘区域，其对APC表达剪切的影响可能是直接导致APC的11号外显子出现跳跃；而②、③、④号及⑤号APC-sSNP分别处于APC基因15号外显子序列的中间区域，其产生的效应可能是引起APC的15号外显子的移码突变，该类突变或许对RNA稳定，与其他RNA或蛋白的相互作用等产生功能性影响。此外，本研究还对上述APC-sSNP对RNA二级结构的影响进行了预测分析，发现除⑤号APC-sSNP对RNA二级结构无影响外，其余所有APC-sSNP，包括①、②、③号及④号对RNA二级结果影响较大。与野生型相比，①、②、③号突变体的主茎环结构无显著差异，其中①号APC-sSNP在主茎环结构外增加了一种类似的“茎泡”样结构；②号APC-sSNP突变体在主茎环结构上减少了两个“茎泡”样结构，且其附近的茎环结构发生了轻微改变；③号APC-sSNP突变体主茎环结构的部分茎环结构发生了轻微改变；而④号APC-sSNP的主茎环结构与野生型的主茎环结构显著差异。

综上所述，对APC-sSNP的生物信息学预测提示，APC基因的某些sSNP引起的突变效应也许可以解释部分APC阴性FAP的病因。但是，对于上述APC-sSNP导致APC蛋白截短及异常剪切的机制尚需深入研究，并应在细胞及动物实验水平进一步探讨上述APC-sSNP的功能及其作用机制。

[1]Ficari F,Cama A,Valanzano R,et al.APC gene mutations and colorectal adenomatosis in familial adenomatous polyposis[J].Br J Cancer,2000,82(2):348-353.

[2]全国遗传性大肠癌协作组．中国人遗传性大肠癌筛检标准的实施方案[J]．中华肿瘤杂志，2004，26(3)：191-192．

[3]陈明清，珠珠，戴莉萍，等．云南省遗传性大肠癌组织库的建立及管理[J]．世界华人消化杂志，2008，16(27)：3122-3125．

[4]杨军，刘为青，李文亮，等．APC、MYH及AXIN2基因突变检测在家族性腺瘤性息肉病胚系突变筛查中的应用[J]．世界华人消化杂志，2015，23(4)：556-562．

[5]Renkonen ET,Nieminen P,Abdel-Rahman WM,et al.Adenomatous polyposis families that screen APC mutation-negative by conventional methods are genetically heterogeneous[J].J Clin Oncol,2005,23(24):5651-5659.

[6]Kimchi-Sarfaty C,Oh JM,Kim IW,et al.A "silent" polymorphism in the MDR1 gene changes substrate specificity[J].Science,2007,315(5811):525-528.

[7]Wei SC,Su YN,Tsai-Wu JJ,et al.Genetic analysis of the APC gene in Taiwanese familial adenomatous polyposis[J].J Biomed Sci,2004,11(2):260-265.

[8]Ng PC,Henikoff S.Predicting deleterious amino acid substitutions[J].Genome Res,2001,11(5):863-874.

[9]Calabrese R,Capriotti E,Fariselli P,et al.Functional annotations improve the predictive score of human disease-related mutations in proteins[J].Hum Mutat,2009,30(8):1237-1244.

[10]Yue P,Melamud E,Moult J.SNPs3D:candidate gene and SNP selection for association studies[J].BMC Bioinformatics,2006,7(7):166.

[11]Karchin R,Diekhans M,Kelly L,et al.LS-SNP:large-scale annotation of coding non-synonymous SNPs based on multiple information sources[J].Bioinformatics,2005,21(12):2814-2820.

[12]Yeo G,Hoon S,Venkatesh B,et al.Variation in sequence and organization of splicing regulatory elements in vertebrate genes[J].Proc Natl Acad Sci U S A,2004,101(44):15700-15705.

[13]Fairbrother WG,Yeh RF,Sharp PA,et al.Predictive identification of exonic splicing enhancers in human genes[J].Science,2002,297(5583):1007-1013.

[14]Zhang XH,Kangsamaksin T,Chao MS,et al.Exon inclusion is dependent on predictable exonic splicing enhancers[J].Mol Cell Biol,2005,25(16):7323-7332.

[15]Adzhubei IA,Schmidt S,Peshkin L,et al.A method and server for predicting damaging missense mutations[J].Nat Methods,2010,7(4):248-249.

[16]Sandelin A,Wasserman WW,Lenhard B.ConSite:web-based prediction of regulatory elements using cross-species comparison[J].Nucleic Acids Res,2004,32(Web Server issue):W249-252.

[17]Speir ML,Zweig AS,Rosenbloom KR,et al.The UCSC genome browser database:2016 update[J].Nucleic Acids Res,2016,44(1):D717-725.

[18]Huang HD,Lee TY,Tzeng SW,et al.KinasePhos:a web tool for identifying protein kinase-specific phosphorylation sites[J].Nucleic Acids Res,2005,33(Web Server issue):W226-229.

[19]Gerken TA,Tep C,Rarick J.Role of peptide sequence and neighboring residue glycosylation on the substrate specificity of the uridine 5′-diphosphate-alpha-N-acetylgalactosamine:polypeptide N-acetylgalactosaminyl transferases T1 and T2:kinetic modeling of the porcine and canine sub[J].Biochemistry,2004,43(30):9888-9900.

[20]Monigatti F,Gasteiger E,Bairoch A,et al.The sulfinator:predicting tyrosine sulfation sites in protein sequences[J].Bioinformatics,2002,18(5):769-770.

[21]Sabarinathan R,Tafer H,Seemann SE,et al.The RNAsnp web server:predicting SNP effects on local RNA secondary structure[J].Nucleic Acids Res,2013,41(Web Server issue):W475-479.

[22] Inra JA,Steyerberg EW,Grover S,et al.Racial variation in frequency and phenotypes of APC and MUTYH mutations in 6 169 individuals undergoing genetic testing[J].Genet Med,2015,17(10):815-821.

[23]Supek F,Miöana B,Valcárcel J,et al.Synonymous mutations frequently act as driver mutations in human cancers[J].Cell,2014,156(6):1324-1335.

[24]Park SL,Bastani D,Goldstein BY,et al.Associations between NBS1 polymorphisms,haplotypes and smoking-related cancers[J].Carcinogenesis,2010,31(7):1264-1271.

[25]Liang J,Jiang T,Yao RY,et al.The combination of ERCC1 and XRCC1 gene polymorphisms better predicts clinical outcome to oxaliplatin-based chemotherapy in metastatic colorectal cancer[J].Cancer Chemother Pharmacol,2010,66(3):493-500.

[26]Ernst T,Hoffmann J,Erben P,et al.ABL single nucleotide polymorphisms may masquerade as BCR-ABL mutations associated with resistance to tyrosine kinase inhibitors in patients with chronic myeloid leukemia[J].Haematologica,2008,93(9):1389-1393.

[27]Ma F,Sun T,Shi Y,et al.Polymorphisms of EGFR predict clinical outcome in advanced non-small-cell lung cancer patients treated with Gefitinib[J].Lung Cancer,2009,66(1):114-119.

[28]Fung KL,Gottesman MM.A synonymous polymorphism in a common MDR1(ABCB1) haplotype shapes protein function[J].Biochim Biophys Acta,2009,1794(5):860-871.

[29]Liu J,Xing Y,Hinds TR,et al.The third 20 amino acid repeat is the tightest binding site of APC for beta-catenin[J].J Mol Biol,2006,360(1):133-144.

[30]Kawasaki Y,Senda T,Ishidate T,et al.Asef,a link between the tumor suppressor APC and G-protein signaling[J].Science,2000,289(5482):1194-1197.

Study on analysis of synonymous mutation SNPs of APC gene in pathogenesis of familial adenomatous polyposis by bioinformatics technology*

YangJun1,LiuWeiqing2,LiWenliang1,WangZhiqiang1,DongJian2,3△

(1.DepartmentofOncology,FirstAffiliatedHospitalofKunmingMedicalUniversity,Kunming,Yunnan650032,China;2.DepartmentofMedicalOncology,FirstAffiliatedHospital,KunmingMedicalUniversity,Kunming,Yunnan650032,China;3.DepartmentofMedicalOncology,ThirdAffiliatedHospitalofKunmingMedicalUniversity,Kunming,Yunnan650106,China)

Objective To analyze the synonymous mutation SNP(sSNP) of APC gene in the pathogenesis of familial adenomatous polyposis(FAP) by applying the bioinformatics technology.Methods Five samples of FAP tissue were selected from the Yunan provincial hereditary colorectal cancer tissue samples bank and performed the contrastive analysis of APC gene mutations.The screened sSNP were conducted the bioinformatics prediction,including protein coding,splicing regulation,transcriptional regulation,post-translation regulation and influence on RNA secondary sructure.Results Five sSNPs possibly affecting APC protein were screened out.The bioinformatics prediction prompted that these sSNP affected the exon splicing enhancer(ESE) at mRNA level,thus caused the abnormal shear of APC exon,and then truncated APC protein to result in FAP.The RNA secondary structure analysis found that these sSNP generated the functional impacts on RNA stability and interaction with other RNA or protein.Conclusion Through bioinformatics prediction means,the mutation effect caused by some sSNP in APC gene could explain the etiology of partial APC(-)/ FAP.

genes；adenomatous polyposis coli；genetic diseases,inborn；familial adenomatous polyposis;APC gene;synonymous mutation SNP;bioinformatic tools

�物信息学·

10.3969/j.issn.1671-8348.2017.02.022

国家自然科学基金资助项目(81160245)；云南省教育厅科学研究基金资助项目(2015Y177)。

杨军(1982-)，副教授，博士，主要从事遗传性大肠癌发病机制方面研究。△

R735.3+4

A

1671-8348(2017)02-0218-05

2016-07-02

2016-09-30)