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人类全基因组测序

对整个人类基因组的公正看法

人体全基因组测序(WGS)为我们的遗传密码提供了最详细的视图。WGS能够评估基因组中的每个基础,并导航使我们独特的基因组变体的复杂性。

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。在文库准备、测序、生物信息学和变异分析方面的进步使得在不到30小时的时间内从样本到报告成为可能。无论你是进行全面的基因组评估还是使用基因组作为其他研究的基础,人类全基因组测序从来都不是更容易获得的。

综合变体检测与人类WGS

人类基因组是复杂的,从微小的单个核苷酸变化到大的染色体重排,以及几乎介于两者之间的一切变化。人类全基因组测序是在单一分析中检测所有这些变异类型的最全面的应用。1 - 8

变体类型包括:

  • 单核苷酸变异
  • 插入和删除
  • 结构变异(sv)
  • 拷贝数变体(CNV)
  • 重复扩展
  • 线粒体DNA (mtDNA)变异
  • 帕拉洛斯
快速全基因组测序工作流程

我们的快速工作流程包括无pcr文库制备、高精度测序和利用基因组评估平台进行变异分析和报告的fpga加速分析。

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以工作流产品

Illumina无DNA pcr Prep
Illumina无DNA pcr Prep

高性能、快速和集成的工作流,适用于敏感应用程序,如人类全基因组测序。

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Novaseq 6000系统
Novaseq 6000系统

几乎任何基因组、测序方法和项目规模的可伸缩的吞吐量和灵活性。

视图系统
TruSight软件套件
TruSight软件套件

一个二级和三级分析的综合平台,提供顺序到报告的经验。

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人类WGS的生物信息学创新

我们的许多分析人类全基因组测序数据的软件都可以在开源平台上获得,这使得生物信息学社区能够合作、测试,并最终改进这些工具。
SpliceAI

剪接AI是一种能够准确预测剪接连接的深层神经网络。剪接突变在罕见疾病、自闭症谱系障碍和智力残疾中尤其常见。9.

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ExpansionHunter

扩张机可用于检测短串联重复的大扩展,已被证明会导致脆弱的X综合征,肌萎缩侧面硬化,Friedreich Ataxia,Huntington病和其他疾病等疾病。10、11

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PrimateAI

灵长类人工智能是一种深度神经网络,使用了来自六种非人类灵长类物种的数十万种常见变体。它允许系统地识别人类致病变异。12

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SMNCopyNumberCaller

脊柱肌肉萎缩是由SMN1基因的丧失引起的,但分析可能具有挑战性,因为SMN1和SMN2几乎相同。该软件准确地识别来自人类全基因组测序数据的SMN1和SMN2拷贝数。13

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科学家如何使用人类WGS

人类全基因组测序最佳实践

患病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推动罕见病研究创新

马特·梅博士是休·考尔精准医学研究所的教授和主任。他的儿子伯特兰是第一个被诊断出患有这种疾病的人NGLY1缺乏症,一种极其罕见的疾病。

从外显子到全基因组

嵌入TruSight软件套件的DRAGEN平台使GeneDx能够扩展到全基因组分析,并精确地识别变异。

基因组洞察网络研讨会系列

作为实地的专家倾听分享他们的工作如何影响寻找人类全基因组测序的答案的能力。
现在看
用WGS呼叫cnv和sv

Andrew Gross博士和Shimul Chowdhury博士介绍了来自WGS的cnv和sv的最新进展。

基因组最困难的谜题

Mike Eberle博士讨论了WGS生物信息学的进展,称之为重复扩展和谬误推理。

“全功能”基因组

Eric Rush医学博士和Tanner Hagelstrom博士,FACMG在一个罕见疾病诊断实验室与WGS讨论全面的变异呼叫。

Novaseq 6000流量电池柔性

Novaseq 6000系统提供适合人体全基因组测序的四种流动细胞配置。当需要快速旋转时,SP流量电池是单级WG的理想选择,以及三重组WG的S1流量。S2是两个或三个WGS Trios的快速,强大,经济高效的选择。S4提供前所未有的吞吐量,在30×覆盖范围内以40×覆盖范围或24个WGS样品支持16个WGS样品。每个Novaseq 6000测序运行可以容纳一个或两个流量电池,以便灵活性和可扩展性。

视图工具

人类全基因组测序出版物

医学基因组计划

该联盟成立的目的是为临床全基因组测序的使用提供实践指导和支持标准的制定。

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WGS捕捉多种致病基因变异

本文将全基因组测序与染色体微阵列分析进行了识别不同类型的遗传变异性。

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WGS对服务不足地区罕见病的作用

iHope项目在墨西哥北部一个资源有限的畸形诊所展示了WGS的好处。

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相关解决方案

罕见的疾病基因组学

罕见的疾病影响了2000人中的1人。每年有超过7,000名已知的罕见疾病和更多发现。

罕见疾病的人类WGS

全基因组测序有可能结束罕见疾病患者的诊断过程。

群体基因组学

人口基因组学计划将大规模的基因组和临床数据整合到学习型医疗系统中,推动医疗保健创新。yobet亚洲

癌症全基因组测序

癌症全基因组测序为癌基因、肿瘤抑制因子和其他危险因素的分析提供了依据。

非侵入性产前测试

NIPT分析来自母亲血液样本的细胞游离DNA,以筛查某些早在妊娠早期的染色体状况。

参考文献
  1. 等。与靶向基因测序板相比,诊断产量的提高表明全基因组测序作为第一级基因检测的作用。地中海麝猫。2018;20(4): 435 - 443。
  2. Sanghvi RV,Buhay CJ,Powell,V等。通过跨越10个中心的exome和基因组测序数据的比较来表征减少的覆盖区域。地中海麝猫。2018;20(8)855-866。
  3. van Vugt JJ, Shaw RJ, Bekritsky等。从无pcr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. 王志强,王志强,王志强,等。临床WGS中的拷贝数变异:罕见和未诊断疾病的部署和解释遗传医学。2019;21(5):1121 - 1130。
  5. 等。与全外显子组测序再分析相比,全基因组测序提供了额外但有限的临床应用。麝猫医学。2018;(11):1328 - 1333。
  6. Lindstrand A,Eisfeldt J,Pettersson M等人。从细胞遗传学到细胞因子:作为一线试验的全基因组测序全面地捕获疾病导致遗传变异的不同思想障碍。Genome Med。2019; 11(1):68。
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  8. Chen X,Schulz-Trieglacaff o,Shaw R等人。MANTA:快速检测种系和癌症测序应用的结构变体和诱导。生物信息学。2016; 32(8):1220-1222。
  9. 等。基于深度学习的主序列拼接预测。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等人。从无pcr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. Dolzhenko E,Deshpande V,Schlesinger F,等。ExpansionHunter:一种基于序列图的工具,用于分析短串联重复区域的变化。生物信息学。2019;35(22):4754-4756。内政部:10.1093/bioinformatics/btz431。
  12. 张志强,张志强,张志强,等。用深度神经网络预测人类突变的临床影响[已发表的修正发表在Nat Genet. 2019年2月;51(2):364]。Nat麝猫。2018;(8):1161 - 1170。doi: 10.1038 / s41588 - 018 - 0167 - z。
  13. 陈晓东,陈志强,陈志强,等。脊髓性肌肉萎缩的诊断和基因组测序数据的载体筛选。麝猫医学。2020;22(5):945 - 953。doi: 10.1038 / s41436 - 020 - 0754 - 0。