【佳學基因檢測】腫瘤基因檢測技術：全基因組測序中的計算分析

腫瘤基因檢測導讀：

在進行腫瘤基因解碼基因檢測過程中，基因解碼技術已開始采用癌癥全基因組測序（WGS）分析。這一分析之所以需要支付更高的費用，是它解決了很多技術性的難題。其中之一是海量數(shù)據的計算分析。癌癥WGS需要產生超過90-150 Gb×2（癌癥和正常DNA）的序列數(shù)據，對應于大約一兆字節(jié)的原始數(shù)據。需要超級計算級別的分析能力來處理全基因組測序WGS數(shù)據集，及時進行序列比對，并獲得突變序列信息。腫瘤基因解碼基因檢測往往需要同時分析以處理數(shù)千個癌癥患者的全基因組基因檢測WGS數(shù)據。以研究為目的基因組中心通常會增加其用于WGS的計算資源，但是在這些學術研究機構中，對數(shù)萬個全基因檢測數(shù)據集（WGS）進行同時分析可能還不夠。基因解碼基因檢測布局了云計算系統(tǒng)可以解決這些問題，并促進全球范圍內的基因組數(shù)據共享。在進行這一過程的同時，還解決了數(shù)據傳輸方面存在技術問題。

腫瘤基因解碼基因開發(fā)了了癌癥全基因組基因檢測WGS的數(shù)據分流程。不同的機構會采用不同的分析流程。腫瘤基因檢測全基因組測序首先由產生NGS過程產生的FASTQ文件，這是基因解碼過程中的原始序列數(shù)據（90-150 Gb×2）。全基因組基因檢測產生的原始數(shù)據通過生物信息流程中的BWAmem和其他程序比對到具有3-Gb人類參考序列（hg19或新的hg38），生成BAM文件，并從BAM文件中移除PCR重復（通常為幾個百分點）。根據特定的體細胞突變類型，如單核苷酸變異（SNV）、短插入缺失、CNA和SV，采用經過驗證和統(tǒng)計學測試的人工智能算法獲得腫瘤的體細胞突變信息，這些算法在癌癥基因組和正常基因組中統(tǒng)計比較變異等位基因分數(shù)（VAF）。正確性主要取決于每個基因區(qū)域的測序深度。正確分析的另一個重要因素是序列比對或定位錯誤?？紤]到人類基因組的復雜性和冗余性，尤其是非編碼區(qū)域，當短讀取對齊到重復和冗余區(qū)域時，可能會頻繁出現(xiàn)對齊錯誤。WGS的賊嚴重問題是其結果依賴于這些突變調用算法，每個分析流程調用不同的體細胞突變，尤其是在低深度和復雜區(qū)域以及體細胞短插入缺失中。腫瘤基因解碼基因檢測ICGC工作組對不同檢測機構的10多個分析流程進行了廣泛的基準測試，并評估了腫瘤基因突變序列調用調用方法的一致性。體細胞插入缺失序列的獲取具有高度的不一致性，而SNV和SV的調用在各個分析流程之間的一致性較好。因此，在腫瘤基因檢測過程中，基因解碼的體細胞突變序列的獲取具有一定的優(yōu)勢。該工作組提出了癌癥WGS的計算分析指南。對于與癌癥風險和遺傳癌癥診斷有關所采用種系變異突變分析流程，則需要采用不同的分析流程。因為只有正?；蚪M測序數(shù)據被分析，VAF基本上在50%左右。用于種系變異調用的通常是GATK的HaplotyperCaller，包括來自WGS的SNV和插入缺失。

為什么腫瘤全基因測序測序分析需要用到大量的計算資源？

腫瘤全基因測序測序分析需要用到大量的計算資源，主要是因為以下幾個原因：

1. 數(shù)據量大：腫瘤全基因測序產生的數(shù)據量非常龐大，通常每個樣本的測序數(shù)據可以達到幾十到上百GB甚至更多。這就需要大量的存儲空間來存儲這些數(shù)據，并且需要高性能的計算機來處理這些數(shù)據。

2. 復雜的分析流程：腫瘤全基因測序測序分析通常包括多個步驟，如數(shù)據預處理、比對、變異檢測、拷貝數(shù)變異分析等。每個步驟都需要進行大量的計算和數(shù)據處理，因此需要大量的計算資源來完成這些分析。

3. 多樣本分析：腫瘤全基因測序通常需要對多個樣本進行比較分析，以尋找腫瘤中的共有和個體特異的變異。這就需要進行大規(guī)模的數(shù)據比對和變異檢測，需要更多的計算資源來支持這些分析。

4. 數(shù)據存儲和管理：腫瘤全基因測序產生的數(shù)據需要進行存儲和管理，包括原始測序數(shù)據、比對結果、變異檢測結果等。這些數(shù)據需要大量的存儲空間，并且需要高性能的計算機來進行數(shù)據的查詢和管理。

綜上所述，腫瘤全基因測序測序分析需要用到大量的計算資源，主要是因為數(shù)據量大、分析流程復雜、多樣本分析和數(shù)據存儲和管理的需求。

什么是腫瘤基因組測序分析流程?

腫瘤基因組測序分析流程是指對腫瘤樣本進行基因組測序，并通過一系列的分析步驟來研究腫瘤的基因組特征和變異情況。以下是一般的腫瘤基因組測序分析流程：

1. 樣本準備：收集腫瘤組織樣本或血液樣本，并提取DNA或RNA。

2. 文庫構建：將提取的DNA或RNA進行文庫構建，包括DNA片段化、連接測序接頭、PCR擴增等步驟。

3. 測序：將文庫進行高通量測序，常用的測序技術包括Illumina測序、Ion Torrent測序等。

4. 數(shù)據質控：對測序數(shù)據進行質量控制，包括去除低質量序列、去除接頭序列等。

5. 數(shù)據比對：將測序數(shù)據與參考基因組進行比對，確定每個測序片段的起始位置。

6. 變異檢測：通過比對結果，檢測樣本中的單核苷酸變異（SNV）、插入缺失（Indel）、拷貝數(shù)變異（CNV）等。

7. 功能注釋：對檢測到的變異進行功能注釋，包括注釋變異的基因、蛋白質功能、通路等。

8. 結果解讀：根據變異的類型和功能注釋，對結果進行解讀，判斷哪些變異可能與腫瘤的發(fā)生和發(fā)展相關。

9. 結果報告：將分析結果整理成報告，提供給臨床醫(yī)生或研究人員參考。

需要注意的是，腫瘤基因組測序分析流程可能會因為側重點、數(shù)據質量和方式而發(fā)生變化。
 

如何組建腫瘤基因組測序分析流程以提高基因檢測的正確性和靈敏度？

要提高腫瘤基因組測序分析的正確性和靈敏度，可以按照以下步驟組建分析流程：

1. 樣本準備：選擇合適的腫瘤樣本，如腫瘤組織或血液樣本，并進行樣本質量評估。

2. DNA提?。菏褂煤线m的方法提取腫瘤DNA，并進行質量檢測，確保提取的DNA質量高。

3. 文庫構建：根據測序平臺的要求，使用合適的方法構建DNA文庫，如全基因組測序（WGS）或外顯子組測序（WES）。

4. 測序：選擇合適的測序平臺進行測序，如Illumina HiSeq或PacBio SMRT。

5. 數(shù)據質控：對測序數(shù)據進行質量控制，包括去除低質量的reads、去除接頭序列和過濾低質量的堿基。

6. 數(shù)據比對：將測序數(shù)據與參考基因組進行比對，使用合適的比對工具，如BWA或Bowtie。

7. 變異檢測：使用合適的變異檢測工具，如GATK或VarScan，對比對結果進行變異檢測，包括單核苷酸變異（SNV）、插入缺失（Indel）和結構變異（SV）等。

8. 變異注釋：對檢測到的變異進行注釋，包括功能注釋、頻率注釋和致病性預測等。

9. 數(shù)據解讀：根據注釋結果，對變異進行解讀，篩選出與腫瘤相關的潛在致病變異。

10. 結果報告：將分析結果整理成報告，包括"