全基因组重测序

产品介绍常见问题经典案例结果展示10x Genomics 方案多组学方案


基于10x Genomics Chromium™ 的全基因组测序

对人类基因组而言,可利用 10x Genomics 技术展开全基因组研究。
该平台利用独有的 GemCode 技术可提供超长片段的基因组信息,得到短读长测序无法获得的基因组复杂区域的信息,
精确进行突变检出、单倍体分型和结构变异检测。
进而准确发掘疾病与癌症的关键突变,确定其遗传机制,明确致病机理。

技术参数

技术路线

信息分析

疾病基因组学 癌症研究
(一)基本信息分析
1.10X专用数据分析软件(Long Ranger)
1.1基本数据处理:过滤低质量数据,统计barcode信息等
1.2与参考基因组比对,统计测序深度等,并获得Linked-Reads信息
1.3SNV/InDel/SV(含CNV)检测
1.4SNV/InDel/SV(含CNV)分型分析
2.SNV/InDel/CNV统计及注释
3.基因组变异 Circos 图展示

(二)10X专用可视化软件(Loupe)
1.基本数据展示
2.分型结果展示
3.结构变异展示
4.Linked-Reads结果展示
5.Phase Block结果展示
信息分析A
(一)基本信息分析
1.10X专用数据分析软件(Long Ranger)
1.1基本数据处理:过滤低质量数据,统计barcode信息等
1.2与参考基因组比对,统计测序深度等,并获得Linked-Reads信息
1.3SNV/InDel/SV(含CNV)检测
1.4SNV/InDel/SV(含CNV)分型分析
2.SNV/InDel/CNV统计及注释
3.基因组变异 Circos 图展示(基于Germline结果)

(二)10X专用可视化软件(Loupe)
1.基本数据展示
2.分型结果展示
3.结构变异展示
4.Linked-Reads结果展示
5.Phase Block结果展示

信息分析A+
信息分析A基础上增加6项分析:
1. Somatic SNV/InDel/CNV检测、注释及统计(成对样本)
2.易感基因筛查
3.高频突变基因统计及通路富集分析
4.NMF突变特征及突变频谱分析
5.NovoDriver已知驱动基因筛选
6.基因组变异Circos图展示(基于Somatic结果)

案例 10x Genomics linked read全基因组测序解决
胃癌转移中复杂基因组重排问题

Linked read sequencing resolves complex genomic rearrangements in gastric cancer metastases

期刊:Genome Medicine
影响因子:7.071
发表单位:Stanford University School of Medicine,USA
发表时间:2017年6月

一、研究背景

基因组结构变异是一类重要的驱动事件,可导致多种肿瘤发生。然而,利用常规的全基因组测序方法,受到测序策略和信息分析方法的局限,在识别和判定基因组范围内的结构变异时仍然面临巨大的挑战。

二、方法流程

取材

正常组织、弥漫性胃癌原发组织、2例转移癌组织(左侧及右侧卵巢)

测序

文库类型:10× WGS文库,常规WGS文库;测序策略:Illumina测序平台

分析

1. Long Ranger软件数据处理、与参考基因组比对;
2. SV(CNV)检测及分型分析;
3. Somatic SV(CNV)检测以及验证;
4. 结合TCGA数据库筛选与somatic SV相关重要基因FGFR;
5. 利用overlap barcodes分析EGFR基因的复杂结构变异。

三、研究结果

1.利用long-ranger软件分析2例转移样本中的somatic SVs,共有结构变异为2个缺失变异,一个 染色体间易位变异,并且通过常规的WGS方法得到验证。此外,还发现2例转移样本中都含有 FGFR2基因扩增现象,但是扩增发生的断点不同,预示不同转移样本中在该基因区段发生独立 的somatic SVs事件。

3.将带有barcode的linked-reads重新与参考基因组序列进行比对,可以发现FGFR2基因上断点 c与断点d之间的序列发生转变,导致断点d与断点b结合,断点a与断点c结合,以此组合的片段进行串联重复。FGFR2基因内的结构变异,已通过常规WGS数据分析split-read和read-pair进行验证。

4.体外实验小鼠实验证明,只含有Cdh1 -/- ; Trp53 -/-缺失突变不能促使肿瘤发生,而当 Cdh1-/-;Trp53-/-缺失以及FGFR2基因扩增同时存在时,可明显促进肿瘤恶化。证实了FGFR2基 因结构变异是促进迷漫型胃癌转移的驱动事件。

2.通过统计不同单倍体型块上等位基因的barcode数量,证实FGFR2基因发生的拷贝数增加/缺失突变都在单体型1(Hap1)中,并对deletion事件前后的2个duplicate区域等位基因barcode数量进行统计。

四、研究结论

基因组结构变异的分析对于研究肿瘤转移至关重要,尤其是对晚期癌症患者来说。利用linked-reads分析方法可以准确定位结构变异的断点,并且可以克服常规WGS在检测SVs时遇到的难点。因此,该技术的发展和应用为恶性肿瘤的治疗奠定基础。