外显子测序&目标区域测序
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摘自华大科技（BGI.Tech）官方网站: http://www.bgitechsolutions.cn/
外显子&目标区域测序
外显子&目标区域测序是指利用特制的探针对客户感兴趣的蛋白编码区域 DNA 或某段特定 序列进行捕获，富集后进行高通量测序的基因组分析方法。该方法能够获得指定外显子&目 标区域的遗传信息，极大的提高了基因组中外显子区域的研究效率，显著降低了研究成本。 主要用于识别和研究与疾病、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 据库提供的外显子数据，有利于更好地解释所得变异结构之间的关联和致病机理。
研究发现稀有遗传变异的丰度为每 17 个碱基出现一个，且呈地域局限性（如下图）。 因此，即便进行大样本量调查，对稀有变异的统计也未能完全。通过对已观察到的基因变 异模式进行建模，估算这些变异在人群中的增长参数，并统计有害基因变异的频率分布比 例及基因突变率，认为由于快速的人口增长和较弱的纯化选择，人类群体目前具有大量的 稀有基因变异；而这其中相当一部分都是有害的，与已知疾病的风险存在相关性。
B. 按标准流程（不包括高级信息分析），1000 个样本（目标区域大小 1Mb），运 转周期约为 140 个工作日（含芯片定制及预实验时间）。
五、项目合格指标：
有效平均测序深度不低于合同的规定。
2. 癌症高级信息分析 3. 复杂疾病高级信息分析
目标区域测序案例分享 Nelson MR, Wegmann D, Ehm MG, et al.
Science. 2012.
案例描述 稀有基因变异可增加复杂疾病的风险，然而人类群体中稀有基因变异的丰度仍不清楚。
研究者对 14,002 个人类个体的 202 个药物靶点编码基因进行测序，以研究这些基因变化的 范围。 部分研究成果
上图显示的是同义突变、非同义突变和中性突变之间的点频率谱比较。BGI 分析的数 据结果显示，同义突变的 SNP 比例与无进化选择压力的中性突变的数据结果相邻；与此相 对的，同时非同义突变占了相比更大的比例，说明了承受了巨大的进化压力，同时也可能 是不利突变。
参考文献
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
[1] Li Y, Vinckenbosch N, Tian G, et al. Resequencing of 200 human exomes identifies an excess of low-frequency non-synonymous coding variants. Nat Genet. 2010, 42(11): 969-972. [2] Nelson MR, Wegmann D, Ehm MG, et al. An Abundance of Rare Functional Variants in 202 Drug Target Genes Sequenced in 14,002 People. Science. 2012.
技术流程:
技术参数
一、样本要求 总量：≥ 6 µg DNA； 浓度：≥ 50 ng/µL； 纯度：OD260/280=1.8-2.0。 二、测序策略： 90 PE 或 100 PE 三、推荐数据量：
外显子测序深度 > 50X 四、项目执行周期：
A. 按标准流程（不包括高级信息分析），100 个样本，平均深度 50X 的外显子测 序项目，运转周期约为 40 个工作日；
外显子测序案例分享 Nat Genet. 2010, 42(11): 969-972.
案例描述 通过对 200 个丹麦人进行外显子测序，得到大量突变；通过在群体中进行分析，认为
大量变异属于低频。 部分研究成果
采用外显子捕获芯片对 200 个丹麦人进行外显子捕获测序；平均测序深度 12X，测序 策略 PE91，最终得到的 SNP 用基于群体的数据进行分析，结果显示约 2%~4%的变异属于低 频突变。文章表明影响健康的大多数遗传因素是低频基因变异造成的，而之前这些低频基 因变异往往被研究人员忽视，新一代测序将有助于低频突变的有效检测。
产品优势 研究内容 研究案例 技术流程 技术参数
产品优势:
•高性价比：较低价格得到全部外显子的基因信息； •高覆盖度：测序区域仅仅几十 M，可以增加测序深度至 50X 以上； •高信息密度：只针对编码区域进行测序，更大可能发现引起功能改变的突变；
研究内容:
一、标准信息分析 1. 对原始数据进行去除接头、污染序列及低质量 reads 的处理； 2. 测序评估（数据比对统计，测序饱和度分析，测序随机性的统计分析，Reads 在参考基 因上的分布分析）； 3. SNP 检测，注释和统计。 二、 高级信息分析 1. InDel 检测，注释和统计
外显子&目标区域测序
外显子&目标区域测序是指利用特制的探针对客户感兴趣的蛋白编码区域 DNA 或某段特定 序列进行捕获，富集后进行高通量测序的基因组分析方法。该方法能够获得指定外显子&目 标区域的遗传信息，极大的提高了基因组中外显子区域的研究效率，显著降低了研究成本。 主要用于识别和研究与疾病、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 据库提供的外显子数据，有利于更好地解释所得变异结构之间的关联和致病机理。
研究发现稀有遗传变异的丰度为每 17 个碱基出现一个，且呈地域局限性（如下图）。 因此，即便进行大样本量调查，对稀有变异的统计也未能完全。通过对已观察到的基因变 异模式进行建模，估算这些变异在人群中的增长参数，并统计有害基因变异的频率分布比 例及基因突变率，认为由于快速的人口增长和较弱的纯化选择，人类群体目前具有大量的 稀有基因变异；而这其中相当一部分都是有害的，与已知疾病的风险存在相关性。
B. 按标准流程（不包括高级信息分析），1000 个样本（目标区域大小 1Mb），运 转周期约为 140 个工作日（含芯片定制及预实验时间）。
五、项目合格指标：
有效平均测序深度不低于合同的规定。
2. 癌症高级信息分析 3. 复杂疾病高级信息分析
目标区域测序案例分享 Nelson MR, Wegmann D, Ehm MG, et al.
Science. 2012.
案例描述 稀有基因变异可增加复杂疾病的风险，然而人类群体中稀有基因变异的丰度仍不清楚。
研究者对 14,002 个人类个体的 202 个药物靶点编码基因进行测序，以研究这些基因变化的 范围。 部分研究成果
上图显示的是同义突变、非同义突变和中性突变之间的点频率谱比较。BGI 分析的数 据结果显示，同义突变的 SNP 比例与无进化选择压力的中性突变的数据结果相邻；与此相 对的，同时非同义突变占了相比更大的比例，说明了承受了巨大的进化压力，同时也可能 是不利突变。
参考文献
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
[1] Li Y, Vinckenbosch N, Tian G, et al. Resequencing of 200 human exomes identifies an excess of low-frequency non-synonymous coding variants. Nat Genet. 2010, 42(11): 969-972. [2] Nelson MR, Wegmann D, Ehm MG, et al. An Abundance of Rare Functional Variants in 202 Drug Target Genes Sequenced in 14,002 People. Science. 2012.
技术流程:
技术参数
一、样本要求 总量：≥ 6 µg DNA； 浓度：≥ 50 ng/µL； 纯度：OD260/280=1.8-2.0。 二、测序策略： 90 PE 或 100 PE 三、推荐数据量：
外显子测序深度 > 50X 四、项目执行周期：
A. 按标准流程（不包括高级信息分析），100 个样本，平均深度 50X 的外显子测 序项目，运转周期约为 40 个工作日；
外显子测序案例分享 Nat Genet. 2010, 42(11): 969-972.
案例描述 通过对 200 个丹麦人进行外显子测序，得到大量突变；通过在群体中进行分析，认为
大量变异属于低频。 部分研究成果
采用外显子捕获芯片对 200 个丹麦人进行外显子捕获测序；平均测序深度 12X，测序 策略 PE91，最终得到的 SNP 用基于群体的数据进行分析，结果显示约 2%~4%的变异属于低 频突变。文章表明影响健康的大多数遗传因素是低频基因变异造成的，而之前这些低频基 因变异往往被研究人员忽视，新一代测序将有助于低频突变的有效检测。
产品优势 研究内容 研究案例 技术流程 技术参数
产品优势:
•高性价比：较低价格得到全部外显子的基因信息； •高覆盖度：测序区域仅仅几十 M，可以增加测序深度至 50X 以上； •高信息密度：只针对编码区域进行测序，更大可能发现引起功能改变的突变；
研究内容:
一、标准信息分析 1. 对原始数据进行去除接头、污染序列及低质量 reads 的处理； 2. 测序评估（数据比对统计，测序饱和度分析，测序随机性的统计分析，Reads 在参考基 因上的分布分析）； 3. SNP 检测，注释和统计。 二、 高级信息分析 1. InDel 检测，注释和统计