人重测序通过对人类不同个体或群体进行全基因组重测序,并在个体或群体水平上进行生物信息分析,获得全面的SNP/InDel/CNV/SV等变异信息,并识别和研究与疾病、种群进化相关的编码区域内的结构变异。结合大量的公共数据库提供的数据,有利于更好地解释所得变异结构之间的关联和致病机理。

 

 

应用领域

1. 已知候选位点筛选及验证
2. 稀有或新变异位点检测
3. 个性化诊断、药物靶点筛选

 

 

技术路线

 

分析内容

 

 
标准信息分析:
1. 数据质控
2. 与参考序列进行比对、统计测序深度及覆盖度
3. SNP检测、变换类型统计、位置信息统计、变异位点功能注释等
4. InDel检测、变换类型统计、位置信息统计、变异位点功能注释等
5. CNV检测及统计
6. SV检测及统计

 

高级信息分析:

 

样品要求

样品类型:无降解且无蛋白和RNA污染的DNA样品;样品需求量:≥6 μg;样品浓度:>50 ng/μl;样品纯度:OD260/280= 1.8~2.0。

 

 

项目周期

标准流程完成时间为45个工作日

 

参考文献

[1] Long T, Hicks M, Yu H C, et al. Whole-genome sequencing identifies common-to-rare variants associated with human blood metabolites[J]. Nature genetics, 2017, 49(4): 568.
[2] Brown A A, Viñuela A, Delaneau O, et al. Predicting causal variants affecting expression by using whole-genome sequencing and RNA-seq from multiple human tissues[J]. Nature genetics, 2017, 49(12): 1747.
[3] Yuen R K C, Merico D, Bookman M, et al. Whole genome sequencing resource identifies 18 new candidate genes for autism spectrum disorder[J]. Nature neuroscience, 2017, 20(4): 602.
[4] Luo Y, de Lange K M, Jostins L, et al. Exploring the genetic architecture of inflammatory bowel disease by whole-genome sequencing identifies association at ADCY7[J]. Nature genetics, 2017, 49(2): 186.

 

 

 

 

Q1: 全基因组测序的测序深度如何选择?

A:  测序深度根据研究目的、样本量及经费而定。30×测序深度即可检测绝大部分SNV,但如果研究目的是寻找癌组织中较大的结构变异、少数肿瘤细胞携带的丰度较低的突变,建议测序深度至少50×以上;群体重测序可以使用较低深度测序(约10×),用群体分析策略寻找相关变异。

 

 

 

 

利用GWAS研究氯吡格雷的药代动力学

合作单位:广东省人民医院

发表期刊:《Clinical Pharmacology & Therapeutics》

影响因子IF:7.268

 

研究背景:

   

氯吡格雷是一种心血管疾病药物,可以抗血小板凝集。其中体内吸收后,必须转化为活性代谢物才可以起作用。而不同个体对此药物的代谢转化能力不同,也决定了每个个体的最优用药量不同。因此,寻找中国人群影响氯吡格雷代谢的突变位点,能够为指导用药提供理论依据。

 

研究思路:

图1 文章研究思路

 

研究结果:

1. GWAS分析结果得到两个转运基因SLC14A2(rs12456693)和[ABC]A1(rs2487032)、N6AMT1(rs2254638)与抗血小板凝聚效果和血液H4浓度相关。这些候选基因与之前报道的氯吡格雷代谢相关基因CYP2C19*2、其他临床因素(性别、治疗方式)一起将对药效变异的解释度提高到37.7%。
2. 在独立群体中进行第二阶段的药代动力学指标、H4浓度检测、肝代谢实验验证,和第三阶段的治疗效果临床验证,都证明这些基因的变异影响氯吡格雷的药代动力学。
3. 同时发现N6AMT1(rs2254638)可提高患其他心脏疾病的风险。

 图1 药效(PRU)与氯吡格雷代谢物H4浓度的GWAS分析结果

文章亮点:

 

参考文献:

Zhong W P, Hong W U, Chen J Y, et al. A genome-wide association study identifies novel genetic loci that modify antiplatelet effects and pharmacokinetics of clopidogre [J].  2016(10).