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[分享] 技术 | 全外显子组测序在医学上的应用

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发表于 2025-2-18 19:50 | 显示全部楼层 |阅读模式

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在本文中,我们将概述全基因组测序的一些基本原理,并探讨如何利用它来进一步了解现代医学中的某些疾病。
让我们从解读基因组开始。
基因组指的是一个生物体的全套DNA--在生物上构建该生物体所需的所有遗传物质。在人类的基因组中,有超过30亿个DNA碱基对,被包装成23对染色体。
据估计,人类基因组的百分之一包含编码蛋白质的基因。这些被称为‘exons’,或统称为‘exome’,也就是外显子。
那么其他99%呢?长期以来,它被称为‘垃圾DNA’,但随着研究不断发现非编码DNA的调节作用,这种观点正在发生变化。


由于人类基因组计划之后的‘基因组时代’,下一代测序(NGS)技术有了巨大的进步。我们现在可以相对快速地对一个生物体的基因组进行测序,而且成本很低。
为什么选择WES?
科学家们可以选择全基因组测序(WGS)或一种更有针对性的方法,只关注外显子,即全外显子测序(WES),和WGS相比,WES在以下三个方面具有优势

  • 时间:与WGS相比,进行WES需要的时间更少;
  • 数据:与WGS相比,WES产生的数据集要小得多,对于生物信息学分析来说更容易管理;
  • 成本:WGS的成本是WES的三到四倍。
    WES典型工作流程
    WES的一个关键方面是外显子捕获,确保外显子被‘捕获’并在NGS测序前与全基因组分离,这有两种方法:
  • 基于阵列的捕获;
  • 基于溶液的捕获
    基于阵列的外显子捕获首先被开发出来,但由于基于溶液的方法需要较少的输入DNA,它们通常被看好[1]。下面是一个典型的溶液中WES工作流程。



可用于WES的平台在不断改进,因此,进行WES实验的科学家有不同的选择,包括探针的各种选择,如DNA或RNA。
WES在现代医学中的应用
在医学上,许多导致疾病的已知突变发生在外显子组。
WES对临床医生很有吸引力,因为它可以快速提供基因组数据,帮助诊断疾病,并帮助为患者设计个性化的治疗方案[2]。它是追求个性化医疗的一大动力。
在医学上,WES可以应用于以下方面:

  • 在已知有一个基因(单基因)导致疾病的情况下,需要对该基因的变体进行探索。
  • 有几个基因(多基因)被认为参与导致疾病并需要进行调查。
  • 导致疾病的基因尚不清楚,需要进行探索。
    2011年,WES首次成功应用于诊断一种疾病。基因组数据帮助确定了导致一个婴儿罕见形式的炎症性肠病的变体[1]。
    WES还可以应用于以下疾病中:
精准肿瘤学:在一项研究中,肿瘤和种系WES在近40%新诊断的儿科实体瘤患者中确定了诊断结果和潜在的治疗方案。这些突变中的大多数是使用传统的靶向检测而错过的[3]。
慢性肾脏病:Connaughton等人利用WES从114个家庭的样本中找出42个家庭中已知的慢性肾脏病基因的致病突变。在这42个家庭中,WES确认了40%的临床诊断,纠正了22%的临床诊断,38%的家庭首次确定了诊断[4]。
内分泌失调症:Albetsenet等人调查了一个三代同堂的七名确诊妇女中功能性编码变异对子宫内膜异位症发展的贡献。他们发现了另外两个与子宫内膜异位症发病机制有关的基因,即UGT2B28和USP17L2,它们在基因组广泛关联研究(GWAS)中没有被发现[5]。
肥厚型心肌病(HCM):HYPERGEN研究调查了WES与靶向测序相比对五个肉瘤基因的诊断价值,这些基因被预测为占HCM病例的50-70%。在一个由200名新诊断的HCM非亲属患者组成的队列中,对五个肉瘤基因进行靶向测序后,有70名患者被诊断为致病突变。然而,当使用WES时,在涉及心肌病的167个基因中,发现175名患者至少携带一个致病突变[6]。
自闭症谱系障碍(ASD):作为SPARK研究的一部分,WES数据产生于457个ASD家庭,并在10.4%的家庭中发现了临床公认的基因变异,这些家庭以前没有遗传发现。结合SPARK的分析和以前的研究,这些数据提供了强有力的证据,证明BRSK2是ASD的风险基因,并牵涉到其他一些基因,如ITSN1、PAX5、DMWD和FEZF2[7]。

WES的挑战和未来
目前仍有一些障碍阻碍了WES在临床上的广泛实施:

  • 复现性;
  • 报告标准;
  • 可负担性[2]。
WGS的成本下降有可能导致这种测序方法在未来几年内得到更广泛的实施。尽管如此,WGS产生的大量数据仍然是一个主要瓶颈。因此,WES可能仍将保持高度的相关性,特别是在临床研究中[2]。
诊断科学编辑团队收集、整理和编撰,如需更多资讯,请关注公众号诊断科学(DiagnosticsScience)。
参考文献

  • Warr A, Robert C, Hume D, Archibald A, Deeb N, Watson M. Exome Sequencing: Current and Future Perspectives. G3 2015;5(8):1543. doi:10.1534/g3.115.018564.
  • Suwinski P, Ong C, Ling MHT, Poh YM, Khan AM, Ong HS. Advancing personalized medicine through the application of whole exome sequencing and big data analytics. Frontiers in Genetics. 2019;10:49. doi:10.3389/fgene.2019.00049.
  • Parsons DW, Roy A, Yang Y, et al. Diagnostic yield of clinical tumor and germline whole-exome sequencing for children with solid tumors. JAMA Oncol. 2016;2(5):616–624. doi:10.1001/jamaoncol.2015.5699.
  • Connaughton DM, Kennedy C, Shril S, et al. Monogenic causes of chronic kidney disease in adults. Kidney Int. 2019;95(4):914-928. doi:10.1016/j.kint.2018.10.031.
  • Albertsen HM, Matalliotaki C, Matalliotakis M, et al. Whole. exome sequencing identifies hemizygous deletions in the  UGT2B28 and USP17L2 genes in a three-generation family with endometriosis. Mol Med Rep. 2019;19(3):1716-1720. doi:10.3892/mmr.2019.9818.
  • Nguyen Karine, Roche Stéphane, Donal Erwan, et al. Whole exome sequencing reveals a large genetic heterogeneity and revisits the causes of hypertrophic cardiomyopathy. Circulation: Genomic and Precision Medicine. 2019;12(5):e002500. doi:10.1161/CIRCGEN.119.002500.
  • Feliciano P, Zhou X, Astrovskaya I, et al. Exome sequencing of 457 autism families recruited online provides evidence for autism risk genes. npj Genomic Medicine. 2019;4(1):19. doi:10.1038/s41525-019-0093-8.
***

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/555118982
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