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摘要全基因组测序(Whole Genome Sequencing，WGS)是对未知基因组序列的个体进行基因组的测序和分析的常规技术。基因组信息对于鉴定遗传性疾病、表征驱动癌症进展的突变和追踪疾病爆发极为重要。基于全基因组重测序的人类遗传学和群体进化学的研究，可以快速的实现基因组多样性分析，遗传进化分析，致病和易感性基因等变异基因的筛选。<br>　　目前，全基因组学测序主要是使用二代测序仪进行测序，从样本的提取、建库、测序每一个环节都会影响测序数据的质量和产能，而测序数据质量将影响下游信息分析的结果，因此，获得高质量的数据是生物信息分析全面，正确的前提。AT分离是测序数据质量监控的一个关键点，AT分离的结果可能会影响到下游生信分析的变异检测和CNV分析，同时，也可能会导致一些高GC区域的覆盖度偏低，减低高GC区域的位点分析准确性，或无法分析微卫星位点信息。虽然AT分离偏大或偏小对生信分析的影响不大，但为了将这种影响降低至最小，我们对这个指标的影响因素进行了分析并优化，确保更好的保证测序数据的准确性和可靠性。<br>　　本文采用华大自主研发的测序仪(BGISEQ-500、DIPSEQ)进行WGS文库的测序，并对测序数据进行了分析，发现了影响测序数据AT分离的4种因素，并通过实验进行优化，降低了测序数据的AT分离，从而提高了测序数据质量。结果如下：<br>　　(1)DNB(DNAnanoball,DNA纳米球)浓度对测序数据AT分离有影响，DNB浓度越高，AT分离越大。DNB浓度在12-20ng/μL时，测序数据的质量最好，AT分离情况比较小；当DNB浓度＜8ng/μL时，测序数据的质量最差；<br>　　(2)文库建库方式对测序数据AT分离有影响，通过优化了建库方法，在文库构建后增加酶切反应，并对文库进行定量；同时优化了测序方法，在DNB制备环节，将文库投入量由15μL改为6ng，方案优化后，分析1421个样本的测序结果，发现方案优化可有效降低测序数据AT分离的情况；<br>　　(3)文库投入量对测序数据AT分离有影响，通过优化实验方法，在DNB制备环节，将文库投入量由6ng改为4ng，在BGISEQ-500测序平台上，比对了3820个样本的测序结果，发现可有效降低测序数据AT分离的情况，但在DIPSEQ测序平台上，比对了65个样本的测序结果，发现效果不明显；<br>　　(4)X酶对测序数据的AT分离有影响，通过优化实验方法，将X酶浓度定为75&nbsp;ng/μL，在DIPSEQ测序平台上，分析了79个样本的测序结果，发现可有效降低测序数据AT分离的情况。<br>　　总之，本研究优化了实验方法，通过实验测试后，发现可有效降低全基因组测序数据的AT分离情况，并将方法应用到生产中，最终测序数据的AT分离情况得到了有效的降低，从而极大地提高了全基因组数据质量，为后续数据分析提供夯实基础。