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人体全基因组测序

整个人类基因组的无偏见视图

人类全基因组测序(WGS)提供了我们遗传密码最详细的视图。WGS有能力评估基因组中的每个碱基,并导航使我们独特的基因组变异的复杂性。

人类全基因组测序以前是一项具有挑战性的应用,现在是最简单的应用之一。文库准备、测序、生物信息学和变异分析方面的进展使得从样本到报告可以在不到30小时内完成。无论你是在进行全面的基因组评估,还是将基因组作为其他研究的基础,人类全基因组测序从未如此容易实现。

人类WGS的综合变异检测

人类基因组是复杂的,具有较小的单个核苷酸变化对大的染色体重排变化,几乎是两者之间的一切。人体全基因组测序是在单个测定中检测所有这些变体类型的最全面的应用。1-8

变体类型包括:

  • 单核苷酸变种(SNV)
  • 插入和删除(indels)
  • 结构变体(SVS)
  • 拷贝数变异(CNVs)
  • 重复扩张
  • 线粒体DNA(MTDNA)变体
  • 假字
快速全基因组测序工作流程

我们的快速工作流程包括无基因库制备,高精度测序和FPGA加速分析,具有用于变体分析和报告的基因组评估平台。

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特色工作流产品

Illumina DNA PCR-Free Prep
Illumina DNA PCR-Free Prep

一个高性能,快速和集成的工作流敏感应用,如人类全基因组测序。

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NovaSeq 6000系统
NovaSeq 6000系统

可扩展的吞吐量和灵活性,几乎任何基因组,测序方法和项目规模。

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Trusight软件套房
Trusight软件套房

提供序列到报告经验的次级和三级分析综合平台。

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人类WGS的生物信息学创新

我们在开源平台上提供了用于分析人体全基因组测序数据的大部分软件,允许生物信息学社区协作,测试和最终改善这些工具。
脾气

SpliceAI是一个能够准确预测剪接连接的深度神经网络。剪接突变在罕见疾病、自闭症谱系障碍和智力残疾中特别常见。9

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扩展服务

ExpansionHunter可用于检测短串联重复序列的大规模扩增,这已被证明会导致脆性X综合征、肌萎缩侧索硬化症、弗里德里奇共济失调、亨廷顿氏病和其他疾病。10,11.

视图开源
Primateai.

Primateai是一种深度神经网络,使用来自六种非人类灵长类动物的数百种常见的变体。它允许系统鉴定人类的致病变体。12.

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smncopynumbercaller.

脊髓性肌萎缩是由SMN1基因缺失引起的,但是分析起来很困难,因为SMN1和SMN2几乎是相同的。该软件从人类全基因组测序数据中准确识别出SMN1和SMN2拷贝数。13.

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科学家如何利用人类WGS

人类全基因组测序最佳实践

儿童医院的克里斯蒂安·马歇尔博士解释了临床最佳实践如何帮助WGS诊断遗传疾病。

WGS推动罕见病研究的创新

Matt博士可能是惠夫·克劳精密医学研究所的教授和主任。他的儿子Bertrand是第一个被诊断患有的人ngly1.缺乏,超稀有疾病。

从exomes到整个基因组

DRAGEN平台嵌入TruSight软件套件,使GeneDx能够进行全基因组分析,并精确识别变异。

基因组洞察系列网络研讨会

聆听该领域的专家分享他们的工作如何影响人类全基因组测序找到答案的能力。
看现在
使用WG调用CNV和SVS

Andrew粗略,博士和Shimul Chowdhury,Phd目前最近的进展来自WG的CNV和SVS。

基因组最困难的谜题

博士博士博士讨论了WGS生物信息学的进步,用于呼叫重复扩展和副歌曲。

“全特色”基因组

Eric Rush,MD和Tanner Hagelstrom,PHD,Facmg讨论了稀有疾病诊断实验室的WGS综合变体。

NovaSeq 6000流动单元灵活性

NovaSeq 6000系统提供了四种适合人类全基因组测序的流细胞配置。当需要快速周转时,SP流动单元是单WGS的理想选择,S1流动单元是三WGS的理想选择。S2是两个或三个WGS三重奏的快速、强大和经济的选择。S4提供了前所未有的吞吐量,支持16个40×覆盖的WGS样本或24个30×覆盖的WGS样本。每个NovaSeq 6000测序运行可以容纳一个或两个流程单元的灵活性和可伸缩性。

查看套件

人体全基因组测序出版物

医疗基因组倡议

该联盟的成立是为了提供实际指导和支持临床全基因组测序使用标准的发展。

阅读出版物
WGS捕获不同疾病导致的遗传变异谱

本文比较全基因组测序和染色体微阵列分析鉴定不同类型的遗传变异。

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WGS在服务不足地区罕见疾病的力量

ihope计划在墨西哥北部资源限制的缺血诊所中展示了WG的利益。

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相关解决方案

罕见疾病基因组学

每2000人中就有1人患有罕见疾病。目前已知的罕见疾病有7000多种,而且每年都有更多的疾病被发现。

罕见疾病的人类WGS

全基因组测序具有含有罕见疾病的患者的诊断牙尾。

人口基因组学

人口基因组学计划将大规模基因组和临床数据整合到学习卫生系统中,推动卫生保健创新。yobet亚洲

癌症全基因组测序

癌症全基因组测序有助于致癌基因、肿瘤抑制因子和其他危险因素的分析。

非侵入性产前测试

根据第一个三个月,NIPT将来自母体血液样品的无细胞DNA分析到筛选某些染色体条件。

参考
  1. Lionel Ac,Codeain G,Monfared N等人。与靶基因测序面板相比,改善诊断产量表明全基因组测序作为第一层遗传测试的作用。地中海麝猫。2018;20(4):435-443。
  2. Sanghvi RV, Buhay CJ, Powell, V等。通过比较10个中心的外显子组和基因组测序数据来描述覆盖率降低的区域。地中海麝猫。2018;20(8) 855 - 866。
  3. Dolzhenko E,Van Vugt JJ,Shaw RJ,Bekritsky等。从无pcr的全基因组序列数据中检测长重复扩增。基因组研究》2017;27(11):1895 - 1903。
  4. A,Ajay SS,Rajan v等人。临床WGS中的拷贝数变体:罕见和未确诊的疾病的部署和解释。遗传医学。2019; 21(5):1121-1130。
  5. Alfares A,Aloraini T,Subaie La,等。与全拓序列测序的再分析相比,全基因组测序提供额外但有限的临床效用。地中海麝猫。2018;20(11):1328-1333.
  6. linstrand A, Eisfeldt J, Pettersson M,等。从细胞遗传学到细胞基因组学:全基因组测序作为一线检测全面捕获了潜在智力残疾的致病遗传变异的不同谱。基因组医学。2019;11(1):68。
  7. Chen X,Sanchis-Juan A,法国CE等。基因组测序数据的脊髓肌萎缩诊断和载体筛选。Genet Med。2020; 22(5):945-953。
  8. 陈晓明,张建平,等。Manta:用于生殖系和癌症测序的结构变异和indels快速检测。生物信息学。2016;32(8):1220 - 1222。
  9. Jaganathan K,Kyriazopoulou Panagiotopoulou S,McRae JF等。预测深度学习的主要序列拼接。yobet亚洲细胞。2019; 176(3):535-548.E24。DOI:10.1016 / J.Cell.2018.12.015。
  10. Dolzhenko E, van Vugt JJFA, Shaw RJ等。从无pcr的全基因组序列数据中检测长重复扩增。基因组研究》2017;27(11):1895 - 1903。doi: 10.1101 / gr.225672.117。
  11. 杜仁科等。ExpansionHunter:一个基于序列图的工具,用于分析短串联重复区域的变异。生物信息学,2019,35(22):4754 - 4756。doi: 10.1093 /生物信息学/ btz431。
  12. Sundaram L,Gao H,Padigepati SR等。预测人类突变与深神经网络的临床影响[Nat Genet中出现的校正。2019年2月; 51(2):364]。NAT Genet。2018; 50(8):1161-1170。DOI:10.1038 / s41588-018-0167-z。
  13. Chen X,Sanchis-Juan A,法国CE等。基因组测序数据的脊髓肌萎缩诊断和载体筛选。Genet Med。2020; 22(5):945-953。DOI:10.1038 / S41436-020-0754-0。