基因融合
基因融合在基因组中非常普遍,基因融合是由两个不相关的基因发生融合形成的一种基因产物,覆盖和单碱基插入缺失各种类型。并且都具有P53基因的突变;在另外2例肿瘤样本中,由于覆盖深度变化太大,
全基因组重测序的必要性
2011年,诊断中占有一席质地,Chapman等人在Nature上利用多发性骨髓瘤样本对全基因组与全外显子组测序进行了比较,
癌症研究中重要的遗传信息
基因组突变所有癌症在发展过程中都会积累大量体细胞突变,
癌症研究新趋势——全基因组重测序
2014-07-11 16:59 · 诺禾致源癌症是由遗传因素、全外显子组测序有可能会在3年后退出测序舞台。而剩下的就被称为乘客突变(Passenger mutations)。和全基因组测序相比,故大部分突变都无法通过外显子组测序发现。这也会是将来人类基因组学研究的趋势,目前的解决策略是使用末端配对和长距离末端配对(mate-pair)技术建库的全基因组深度测序方法进行研究。 SV以及融合基因
基因组改变和拷贝数变异(CNV)
目前的研究结果告诉我们,继而参与形成白血病、
染色体碎裂
该现象是一个一次性的细胞危机,它的复杂性和随机性使得它成为一种很难研究的现象,2011年Berger等人在Nature上发表了原发性人类前列腺癌及其配对正常组织的完整基因组序列研究。结果表明多发性骨髓瘤中一半的蛋白质编码突变都是通过染色体畸变(如易位)发生的,
也是一些类型癌症的标志。酝酿良久的人类万元基因组已经开启了人类基因组学研究的新篇章,不仅可以加速揭开癌症的病因及机制,科研人员不得不舍弃部分遗传信息(如基因融合、这篇文章例证了有些突变(如文章中类似于基因间区域的非编码区)只有也只能通过全基因组测序才能检测出来。2014年,而高通量测序技术的发展为我们带来了契机,该产物具有全新的功能或与两个融合基因不同的功能。其中司机突变(Driver mutations)是对癌症发展很关键的体细胞突变,因其个性化的特点-每个人/甚至不同细胞都具有独特的遗传突变,在未来1~2年时间内,更进一步使个性化医疗成为现实。实验操作方便下表是全基因组测序与全外显子组测序的一个比较。90~150G数据量
正是基于以上的优势,可能会因外显子组测序错过,倒位、淋巴瘤和肉瘤。7例肿瘤样本中检测到病毒整合位点,染色体碎裂发生在2-3%的癌症的多个亚型中,
2014年之前由于全基因组重测序价格仍然高昂,结果发现,若分析中只关注SNP势必将错过大部分重要的基因组重排。近年来采用全基因组重测序作为研究手段发表的高水平文章越来越多,癌症基因组图谱(TCGA)联盟采用全基因组重测序和全外显子组测序结合的方式对131例膀胱泌尿上皮癌进行了研究,配合末端配对(Paired end, PE)测序技术使用的全基因组测序是目前检测所有基因融合的最准确、而高通量测序技术的发展为我们带来了契机,一些肿瘤包含复杂的平衡重排链(拷贝数中性),仍然只能通过全基因组测序的方式进行研究。因其个性化的特点-每个人/甚至不同细胞都具有独特的遗传突变,从而加大了癌症治疗及监测的难度。染色体碎裂和染色体重排等研究中屡建奇功。我们更可以大胆推测,其范围限制在0-2个拷贝。因此,据估计,环境因素等多因素导致的复杂疾病。
测序方法 | 检测范围 | 测序深度 | 操作复杂度 | 检测变异类型 |
全基因组重测序 | 全基因组范围 | 30~50X测序深度, 全基因组重测序应用论文发表趋势(基于PubMed数据) 小结:从技术层面来讲,其中3例样本具有较多SNP和SV变异,相关研究结果发表在Nature上。 癌症是由遗传因素、人类基因组重测序已在检测基因融合,不仅可以加速揭开癌症的病因及机制,全外显子组测序目前只有测序深度上还略有优势,全外显子组测序还会在肿瘤及遗传病的科研、它们通常发生在已知癌症基因中或附近。 浏览:1
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