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技术简介


全基因组重测序 (Whole-genome sequencing,WGS)是全面分析基因组的方法。新一代测序高通量和低成本的特点,为研究人个体或群体全基因组提供了平台。基于WGS技术的疾病研究显示,非编码区的DNA变异与复杂疾病起因有很大关联。


优势

 全基因组重测序优势

 


 全基因组重测序应用领域



    

技术流程


 全基因组重测序技术流程




样本要求


人基因组样本要求





案例解析


多组学分析筛查进展肺鳞癌标志物


Deciphering the genomic, epigenomic, and transcriptomic landscapes of pre-invasive lung cancer lesions


全基因组重测序  蓝色 宋+A-10.jpg


设计思路


设计思路


研究结果


本研究对39个CIS病变进行全基因组测序,并与来自癌症基因组图谱(TCGA)的肺鳞癌(LUSC)外显子序列数据进行比较,发现CIS标本和TCGA LUSC肿瘤之间有相似的突变负荷和拷贝数分布。两个数据集之间没有统计上的显著差异,没有一个单一的癌症突变可以完全区分进展型和消退型病变。

肺癌原位病变(CIS)基因组与TCGA中肺癌数据比较的Circos图


对17个进展型和16个消退型CIS病变进行检测,发现有1,335个基因有明显的表达变化。在进展型CIS病变中,657个基因表达上调,678个基因表达下调。进一步结合26个进展型、11个消退型和23个对照样本的甲基化图谱差异分析结果,发现Nkx2-1(TTF-1)是唯一被鉴定的候选驱动基因,在进展型样本中呈高甲基化和低表达。对基因表达和甲基化数据的主成分分析显示,进展和消退亚组之间有明显的区别。

原肺原位病变中进展性与退行性甲基化和基因表达的差异

为预测侵袭前病变是否会进一步发展为癌症,本研究建立模型对基因表达进行分析。当应用于TCGA的数据时,该基因模型能够对LUSC和对照样本进行分类(图3a-c)。对甲基化进行类似的分析,观察到与TCGA对照组相比,TCGA LUSC中等水平甲基化的探针数量有所增加(图3d),揭示样本间存在甲基化异质性。

甲基化图谱预测癌症的进展

研究结论


该研究通过多组学数据分析癌前病变CIS的遗传学特征,构建可以区分肺鳞癌组织与正常组织的转录组与甲基化模型,同时评估其对进展型与消退型CIS进行预测的可行性,并发现NEK2基因高表达极有可能预示所在病变组织会发展为肺鳞癌。该研究发现的生物标志物有助于开发检测早期癌症发展相关分子信号的方法,对肺鳞癌早期病变的筛查与预防具有指导意义,可能使更多病人受益。


参考文献


Teixeira V H , Pipinikas C P , Pennycuick A , et al. Deciphering the genomic, epigenomic, and transcriptomic landscapes of pre-invasive lung cancer lesions[J]. Nature Medicine, 2019.

FAQ


Q人全基因组重测序应用在哪些方面?


A

a) 人类进化、比较基因组学等的研究:可利用全基因组的基因信息全面进行种族进化、种族特异性基因及区域的筛选;

b) 疾病研究:全基因组范围内搜寻疾病相关候选位点或区域,适合于有较少分子研究基础的疾病类型,或研究大的结构变异的情况。



Q人全基因组重测序一般推荐的测序深度是多少?


A

人全基因组重测序深度根据研究目的、样本量及合作伙伴的预期而定。一般测序深度为30X,检测生殖系变异,推荐测序深度30-50X,比如单基因病的研究以及少样本量的复杂性疾病的研究。对于大样本量的群体研究,如果关注点为在群体水平分析SNP,可降低测序深度,群体重测序可以使用较低深度测序(约10X)。如果研究目的是找癌组织中较大的结构变异,建议深度测序(一般至少50X以上)。



Q如何验证重测序的结果?


A

通过全基因组重测序一般能够发现SNP、InDel、SV、CNV等多种遗传变异,不同的变异类型,其验证方法也各不相同。

① SNPs可以通过PCR扩增包含该SNP位点的区段,并测序;或采用SNP分型检测的方法验证。

② 小片段的InDel,可通过PCR扩增,利用Sanger法测序进行验证。

③ CNVs可通过Real-time PCR对存在拷贝数变异的片段进行扩增,并根据CT值估算不同个体的拷贝数变化倍数。

④ 小的SVs可通过PCR扩增和测序辨别,而大的SVs则需要通过亚显微方法发现,如FISH等。




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