简介:人类大部分的遗传病都是由基因的编码序列决定的,全基因组关联分析技术提供的人体疾病研究虽然准确性很高,但是由于要测序的量很大,就造成了高成本、低收效的弊端。利用外显子捕获技术直接进行外显子的序列,不仅效果显著,而且还能够节约成本。外显子捕获法是基于对外显子两侧的功能性5′和3′剪接位点的识别,从基因组DNA中分离外显子片段。
通过全外显子捕获测序(Whole Exome Capture Sequenceing)可以发现导致单基因病和参与一般疾病发生的基因突变。为临床诊断、预后和复发风险评估提供帮助。
英睿生物全外显子捕获测序服务优势:
- 采用Hiseq平台及Paired End(配对末端)测序策略,实现高通量与精确性的完美结合
- 通过Nimblegen 及Agilent 双系统捕获 根据用户关注点不同个性选择合适芯片
- 提供最少1ug 基因组 DNA 样品即可获得10 Gb 数据,测序深度超过50x的序列高达85%
- 提供最完整的数据分析
- 提供文章发表过程中遇到问题的技术支持
生物信息学分析模块
ESAM-01 | 测序质量评估(QC) |
ESAM-02 | 序短序列统计匹配(Read Mapping)与数据统计 |
ESAM-03 | 结构变异SNV识别与计算 |
ESAM-04 | 短插入/缺失探测 |
ESAM-05 | 变异体功能属性分析 |
其他 |
测序结果采用CGAP-Align进行拼接,该程序是贝勒医学院的人类基因组测序中心(HGSC of BCM)专为千人基因组计划而开发设计的。是目前该项目所使用的标准序列分析软件。
Atlas2突变分析工具擅长于识别基因组中真实的SNPs和indels,而将其与全外显子捕获测序和分型中的错误进行区别。SNPs和indels数据分别由Atlas-SNP2和Atlas-indel2软件获得。该程序通过经已验证的外显子测序数据训练过的Logistic 回归模型识别真实的突变。
Atlas2软件通过对测序数据(BAM格式)和参照数据(FASTA格式)的分析,输出突变分析结果(VCF格式)。此外,该软件还提供各突变的覆盖率信息并以简单启发式算法临界值估计其近似的基因分型。
Altshuler, D. and Daly, M. et al. A framework for variation discovery and genotyping using next-generation DNA sequencing data. Nature Genetics. 2011 Apr; 43(5):491-498.
样品要求
1)样品纯度:OD 260/280值应在1.8~2.0 之间; RNA应去除干净
2)样品浓度:最低浓度不低于50ng/µl;
3)样品总量:每个样品总量尽量不少于5µg;
4)样品保存:保存在H20或TE (pH 8.0)中;
5)样品运输:冰袋运输,且在运输过程中请用parafilm将管口密封好,以防出现污染。
6)全血样本:1ml, EDTA抗凝,冰袋运输。
7)建议在条件允许情况下,提供可供两次样品制备的量,以确保实验质量及延续性。
特别声明:为了更好的让广大客户放心以及提高本公司自身的服务水平,我们谨慎的作出以下承诺:
1、 在实验不成功的情况下,我们不收取您任何费用;
2、 如果您发现实验结果有任何造假、虚构及有违实验事实的情况,我们将支付实验费用1000%的额外赔偿;
如果您需要此项服务 您可以直接在线下单,我们会在收到后回电并确认订单详情;或者您也可以在线咨询,我们的技术人员会向您介绍我们的具体服务细节;如果您尚未确定是否需要此项服务,或者暂时没有准备好实验材料,欢迎您在有需要时致电我们的RACE专线:400-000-6560
案例应用:
该研究在基因型图谱分析的基础上采用外显子捕获测序分析了2例近亲结合的神经发育失常病人。并找到了位于WDR62上的2个纯合的错义突变和一个杂合的移码突变。对其父母与1291例正常土耳其人的分析发现该突变属于稀有位点。进一步的研究表明,WDR62基因上的突变与神经发育失调的稀有突变共有6个。
在动物模型中对WDR62的表达模式进行分析。原位杂交发现该基因表达产物的亚细胞定位主要在于神经细胞的核仁。提示其功能与中心体有关。
Kaya Bilguvar Ali & Kemal O zturk et al. Nature. 2010.
参考文献
1 Pasaniuc B, Rohland N, McLaren PJ, Garimella K, Zaitlen N, Li H, Gupta N, Neale BM, Daly MJ, Sklar P, Sullivan PF, Bergen S, Moran JL, Hultman CM,Lichtenstein P, Magnusson P, Purcell SM, Haas DW, Liang L, Sunyaev S, Patterson N, de Bakker PI, Reich D, Price AL.Extremely low-coverage sequencing and imputation increases power for genome-wide association studies. Nat Genet. 2012 May 20. doi: 10.1038/ng.2283.
2 Guo Y, Long J, He J, Li CI, Cai Q, Shu XO, Zheng W, Li C. xome sequencing generates high quality data in non-target regions. MC Genomics. 2012 May 20;13(1):194. [Epub ahead of print]
3 Saunders CT, Wong W, Swamy S, Becq J, Murray LJ, Cheetham RK. trelka: Accurate somatic small-variant calling from sequenced tumor-normal sample pairs. bioinformatics. 2012 May 10. [Epub ahead of print]
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