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人类全基因组测序指利用高通量测序平台对人类不同个体或群体进行全基因组测序,并在个体或群体水平上进行生物信息学分析。全基因组测序可全面挖掘DNA水平的遗传变异,为筛选复杂疾病和癌症的致病或易感基因、研究复杂疾病的遗传机制、人类进化和群体遗传学等提供重要信息。
与目的区域测序相比,全基因组测序可同时准确检测多种变异信息,尤其在检测拷贝数变异和结构变异中有明显优势,另外可以检测到非编码区变异。
除了人类基因组重测序外,还可以对常用模式动物如小鼠、大鼠等进行全基因组测序。
技术路线:
技术优势:
•与SNP芯片相比:可挖掘新的稀有变异;
•与外显子和目的区域测序相比:WGS可检测多种变异信息,尤其在检测大的结构变异(大区域CNV,倒置,易位)中有明显优势;
•同时可以检测到非编码区变异;
•技术本身优势:不存在捕获富集,有效数据覆盖度均一;可检测到病毒整合基因组区域;实验流程更简单,实验周期较短。
a) 样本类型:完整无污染的基因组DNA
b) 样本浓度:浓度≥ 50 ng/μL
c) 样本纯度:OD260/280介于1.8-2.0,OD260/230 ≥ 2.0
d) 样本需求量:总量≥ 2 μg
数据分析内容:
基本分析 1)原始数据整理、质量评估 2)序列过滤、统计富集效率 3)参考基因组比对与注释统计 4)SNV/InDel/CNV/SV检测,注释,统计 高级分析(单基因病) 1)突变位点过滤(数据库过滤,匹配正常样本过滤) 2)依据家系信息进行遗传模式分析 3)候选致病基因功能注释 4)候选致病基因通路富集分析 5)基于家系连锁分析 6)纯合区域策略分析 高级分析(复杂疾病) 1)突变位点过滤(数据库过滤,匹配正常样本过滤) 2)依据家系信息进行遗传模式分析 3)常见变异的关联分析 4)罕见变异的基因负荷检验 5)候选致病基因功能注释 6)候选致病基因通路富集分析 肿瘤样本分析 1)测序数据汇总及数据质量评估 2)比对到参考基因组及注释统计 3)Somatic SNV/InDel/CNV/SV/TMB检测、注释及分类统计(成对癌和对照样本) 4)SNV/InDel位点过滤及优先级分类 5)易感基因筛查、驱动基因筛选 6)高频突变基因统计及通路富集分析 7)肿瘤突变特征分析,突变图谱分析 8)高频CNV分析 9)融合基因检测 10)肿瘤纯度及倍性分析 11)杂合性缺失分析 12)结合临床数据整合分析 |
结果展示:
图 不同功能类型的SNV/InDel位点分布比例
图 全基因组不同区域上SNV/InDel位点分布比例
图 染色体结构变异Circos图
Brain:SAMD12基因内含子区五核苷酸TTTCA重复插入导致家族性皮层肌阵挛性震颤癫痫1型
研究方法:
临床样本选择20个FCMTE家系。实验及分析方法包括连锁分析和单倍型分析(5个家系进行基因组SNP芯片分型检测;6个家系进行chr8: 104 863 833–134 036 685区域内STR分型);选取先证者全外显子测序,没有发现可疑突变;全基因组测序(8个患者,平均测序深度31.35×到57.77×,针对FCMTE1候选区域的多核苷酸重复序列ExpansionHunter特殊分析)。
研究结果:
鉴定了SAMD12基因内含子区的五核苷酸(TTTCA)n重复插入为FCMTE1的致病突变。 FCMTE1致病突变的发现可以指导其他类型FCMTE致病基因的鉴定。基于WGS数据的重复序列扩增突变挖掘,是本研究确定致病突变的关键。
图 SAMD12基因内含子4中发现(TTTCA)n重复插入
1.人全基因组测序的测序深度一般怎样设置?
答:建议测序深度至少达到30×,达到每个样本90G数据量。
2.石蜡包埋样本进行基因组测序有哪些注意事项?
答:石蜡样本中,胞嘧啶可能会发生脱氨作用,导致人为假突变;DNA高度降解,降解程度与保存时间,保存条件相关;需特别留意组织块的大小,真正含有石蜡块的是组织,而非石蜡。DNA得率可以1片包含1cm直径组织的,10μm厚的切片能够抽提100ng DNA估算。因此需要按实际组织大小,切片厚度,按实际试验需求,计算送样切片数。
3.肿瘤样本在进行全基因组测序时需要配对样本吗?
答:实体瘤相关基因组测序建议收集患者癌旁或者血液样本作为配对,以发现可能驱动肿瘤发生的体细胞突变。
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