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技术服务

全基因组测序

全基因组测序

技术简介:

       人类全基因组测序(Whole Genome Sequencing,WGS)是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分析。WGS可全面挖掘DNA水平的遗传变异,为筛选疾病的致病及易感基因, 研究疾病遗传机制、人类进化和人类群体遗传学等提供重要信息。

提取物种基因组DNA后,首先进行随机打断。凝胶电泳回收所需长度的DNA片段(0.2~5kb),添加Index标签序列和商业接头,桥式扩增法建立测序文库。利用Illumina®Hiseq X Ten平台进行Paired-End测序。对所获得测序数据进行生物信息学的读取、质控及进一步的遗传学分析。

技术优势:


     •  与芯片相比: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。

技术参数与实验流程

技术参数


样本要求 测序平台 测序深度
  • a. 样品类型:基因组DNA,溶解在H2O或TE (pH 8.0)中。
  • b. 样品纯度:OD 260/280值应在1.8~2.0 之间,无明显降解与蛋白污染。
  • c. 样品浓度:最低浓度不低于50ng/µL。
  • d. 样品总量:每个样品总量>3µg。
  • Illumina®Hiseq X Ten测序
  • 遗传疾病:建议30X
  • 肿瘤:癌组织建议30-100X,癌旁组织建议30 X

试验流程


数据分析内容


基本分析内容 高级分析内容 单基因病分析内容 复杂疾病分析内容 肿瘤分析内容 天昊特色分析内容
  • 原始数据整理、质量评估
  • 序列过滤、统计富集效率
  • 参考基因组比对与注释统计
  • SNV/InDel/CNV/SV检测,注释,统计
 
  • 突变位点过滤(数据库过滤,匹配正常样本过滤)
  • 依据家系信息进行遗传模式分析
  • 候选致病基因功能注释
  • 候选致病基因通路富集分析
  • 基于家系连锁分析
  • 纯合区域策略分析
  • 突变位点过滤(数据库过滤,匹配正常样本过滤)
  • 依据家系信息进行遗传模式分析
  • 常见变异的关联分析
  • 罕见变异的基因负荷检验
  • 候选致病基因功能注释
  • 候选致病基因通路富集分析
  • Somatic SNV/InDel/CNV/SV检测,注释,统计
  • 不同阶段样本突变谱差异统计
  • 高频突变基因统计
  • 肿瘤异质性/克隆进化分析
  • 天昊二代测序数据验证试剂盒完成96个SNP分型,分析与二代测序结果的一致性

经典案例解读

【复杂疾病案例】全基因组测序助力智力障碍致病因素研究

研究背景:

     • 重度智力障碍 (intellectual disability,ID) 出现在0.5%的新生儿中,是一种强异质性疾病。
     • 近期的基因芯片研究和外显子测序揭示了新生拷贝数变异和单核苷酸变异在疾病中作用,但大多数ID病例仍然没法得到诊断。

实验方法:

     •  入选的50例重度ID患者 (IQ<50),经过基因组芯片和外显子组测序诊断为阴性结果。
     •  对来源于50个核心ID家系的患者和正常双亲的样本分别获取全血基因组DNA,采用CG平台进行全基因组测序(80×)。

结果分析:

     •  基因组测序平均每个个体获得4.4M SNVs和276CNVs,首先聚焦到新生的变异,因其在ID中的重要作用,结果发现84个编码区新生单核苷酸变异(SNVs)和8个新生CNVs与重度智力障碍有关,成功诊断了研究对象中 42%的患者。
     •  WGS方法累计诊断了62%的患者(图2) ,其中60%的事新突变事件(39% SNVs, 21% CNVs),2%为隐性遗传,为重度智力障碍的诊断提供了一种新工具。

参考文献:

       Genome sequencing identifies major causes of severe intellectual disability Christian Gilissenv et al. 2014 Nat.

图1:研究设计和3种技术诊断重度ID患者的结果

图2:新生突变用于重度智力障碍遗传诊断的效力

【群体进化】全基因组测序解析人类基因组CNV突变地图

研究目的:

      探究人类基因组拷贝数变异特点和多样性

研究方法:

     •  样本: 236 samples from 125 distinct human populations(包括三名古代谱系人类+2个灭绝人种)
     •  技术平台:全基因组测序

研究结果:

     •  CNV的中等大小为7396bp (n = 12,338; 82.2% CNV<25kb)
     •  CNV多发生在SD区域
     •  Duplication远多于deletion
     •  CNV区域比SNV区域大得多
     •  非洲人和其它人群差异大(图一)

图一 :人群聚类PCA图,红圈内为非洲人群样本

     • 大洋洲人群保留了大量的源自丹尼索瓦人世系的duplication
     • 人类祖先的基因组中至少有四千万bp的DNA不存在于现代人类的参考基因组中。不过这些序列有一部分还保留在现代非洲人的基因组中,说明人类在离开非洲大陆之后逐渐丧失了一些DNA序列

参考文献:

      Sudmant P H, Mallick S, Nelson B J, et al. Global diversity, population stratification, and selection of human copy-number variation[J]. Science, 2015, 349(6253).

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