一、 外显♀子测序

1.     背景介绍

       外显子（exon）是真核生物基因的一部分，包含着合成蛋白质所需要的信息。全部外显子被称ω为“外显子组”（Exome）。外显子组测序（Exome sequencing）是指利用序列捕获技术将全基因组外显子∮区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序∮的基因组分析方法。由于外显子组测序◥捕获目标区域只占人类基因组◢长度的约1%，因此远比进行全基因组序列测序来得更简便、经济，目标区域覆盖度也更高，便于变异检测。

 该项技术可用于以下研究

       1）检测疾病样本中外显子区域内高风险碱基变异位点；

       2）配合大样本分析，确定孟德尔遗传疾病相关外显子SNP位点和基因；

       3）在癌症研究过ㄨ程中，检测癌症样本外▽显子区域内的体细胞突变位点和潜在的融合基因；

       4）用于种群遗传学研究的大规模样本基因组分析，检测SNP位点、LD并绘制种群图谱。

2.     数据处理和分析流程图

标准分析：

1) 数▲据质控和筛选；

2) 与参考基因组比对，得到测序深度Reads分布和覆盖度统计；

3) SNP、small Indel检测

4) SNP、small Indel矫正

高级分析：

1) 可√信位点筛选；

2) 体细胞突变位点筛选（癌症）

3) 位点注释（邻近基因区域与功能注释、邻近结构域注释、邻近顺势调控区域注释、编码区内■位点的变异类型；变异位点保守性检测、变异位点风险评估）

4) 数据集图片类型统计（多样本）；

5) 变异位㊣点区域分布（多样本）；

6) 高频变异位点/基因统计（多样本）；

7) GWAS分析（大样本量）；

示例图1 各类型SNV在样本中的个数统计

示例图2 不同类型外显子区域上的SNV类型统计

示例图3 融合基因预测

示例图 大量样本的GWAS分析结果

示例图 肿瘤样本高频率突变基因统计㊣　

二、全基因组重〓测序

1.    背景介绍

全基因组重测序是基于Illumina测序平台，对已有的参考基因组序列的物种进行个体或群体的全基因组测序，结合高通量测序和生◢物信息学分析方法，识别、发现de novo的somatic和germ line突变，包括单个核苷酸多态性位点（SNP）、插入缺失（InDel）突变、结构变异（SNV）、拷贝数变异（CNV）、杂合性缺失（LOH）、融合基因发现等多态性信息，获得生物学遗传特征，进行遗传进化分析，预测与进化选择相关的候选◢基因mutation之间的关系。

2.    实验流程

收集样品和〇采集信息后，提取样本基因▲组DNA（或者客户提供提取好的基因组DNA），对提取的基因组DNA进行质量检测（检测项目包括抽提的DNA的纯度、浓度等质▅量问题）。对检验合格的样品进行文库制备和检测。对质检合格的文库进行上机测序，流程图㊣　如图所示：

3.  项目服①务要求

1) 样本准备

样品要求：DNA的OD值（260/280）在1.8-2.0之间，无RNA污染；

          DNA浓度≥50 ng/μL，每个样品的DNA总量≥15μg；

          DNA样品╲需溶解在H₂O或者TE（pH8.0）中，低温、密封运输（-20℃，或者干冰）

2) 测序深度

（1）SNP变异检测——5X以上；

（2）鉴定绝大部◆分SNPs——30X；

（3）SV检测——10X以上；

          （4）癌症组织中较大的SV——50X以上；

          （5）群体重测序——10X；

3) 分析内容

（1） 测序数据统计及质量评估；

（2） SNP检测及在基√因组中的分布；

（3）InDel检测及在∮基因组的分布；

（4）Structure Variation检测及在基因组中☉的分布；

（5）移码突变的╳分布；

（6）融合基※因的发现；

（7）DNA水平差▃异基因分析；

（8）遗传进化分析（多样本）；

（9）单体卐型预测（多样本）；

（10）全∞基因组关联分析（多样本）；

4. 预期结果（部分结果展示）

（1）SNP突变趋势与模式分析Ψ △

（2）SNP在染色体上的定位分析

（3）SV偏好性分析★

（4）CNV在染色体上←分布

（5）全基因组全局重排分布特征分析