【佳學(xué)基因檢測(cè)】腫瘤基因檢測(cè)技術(shù)：全基因組測(cè)序中的計(jì)算分析

腫瘤基因檢測(cè)導(dǎo)讀：

在進(jìn)行腫瘤基因解碼基因檢測(cè)過(guò)程中，基因解碼技術(shù)已開(kāi)始采用癌癥全基因組測(cè)序（WGS）分析。這一分析之所以需要支付更高的費(fèi)用，是它解決了很多技術(shù)性的難題。其中之一是海量數(shù)據(jù)的計(jì)算分析。癌癥WGS需要產(chǎn)生超過(guò)90-150 Gb×2（癌癥和正常DNA）的序列數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)于大約一兆字節(jié)的原始數(shù)據(jù)。需要超級(jí)計(jì)算級(jí)別的分析能力來(lái)處理全基因組測(cè)序WGS數(shù)據(jù)集，及時(shí)進(jìn)行序列比對(duì)，并獲得突變序列信息。腫瘤基因解碼基因檢測(cè)往往需要同時(shí)分析以處理數(shù)千個(gè)癌癥患者的全基因組基因檢測(cè)WGS數(shù)據(jù)。以研究為目的基因組中心通常會(huì)增加其用于WGS的計(jì)算資源，但是在這些學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)中，對(duì)數(shù)萬(wàn)個(gè)全基因檢測(cè)數(shù)據(jù)集（WGS）進(jìn)行同時(shí)分析可能還不夠。基因解碼基因檢測(cè)布局了云計(jì)算系統(tǒng)可以解決這些問(wèn)題，并促進(jìn)全球范圍內(nèi)的基因組數(shù)據(jù)共享。在進(jìn)行這一過(guò)程的同時(shí)，還解決了數(shù)據(jù)傳輸方面存在技術(shù)問(wèn)題。

腫瘤基因解碼基因開(kāi)發(fā)了了癌癥全基因組基因檢測(cè)WGS的數(shù)據(jù)分流程。不同的機(jī)構(gòu)會(huì)采用不同的分析流程。腫瘤基因檢測(cè)全基因組測(cè)序首先由產(chǎn)生NGS過(guò)程產(chǎn)生的FASTQ文件，這是基因解碼過(guò)程中的原始序列數(shù)據(jù)（90-150 Gb×2）。全基因組基因檢測(cè)產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)通過(guò)生物信息流程中的BWAmem和其他程序比對(duì)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(fù)（通常為幾個(gè)百分點(diǎn)）。根據(jù)特定的體細(xì)胞突變類型，如單核苷酸變異（SNV）、短插入缺失、CNA和SV，采用經(jīng)過(guò)驗(yàn)證和統(tǒng)計(jì)學(xué)測(cè)試的人工智能算法獲得腫瘤的體細(xì)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(jì)比較變異等位基因分?jǐn)?shù)（VAF）。正確性主要取決于每個(gè)基因區(qū)域的測(cè)序深度。正確分析的另一個(gè)重要因素是序列比對(duì)或定位錯(cuò)誤?？紤]到人類基因組的復(fù)雜性和冗余性，尤其是非編碼區(qū)域，當(dāng)短讀取對(duì)齊到重復(fù)和冗余區(qū)域時(shí)，可能會(huì)頻繁出現(xiàn)對(duì)齊錯(cuò)誤。WGS的賊嚴(yán)重問(wèn)題是其結(jié)果依賴于這些突變調(diào)用算法，每個(gè)分析流程調(diào)用不同的體細(xì)胞突變，尤其是在低深度和復(fù)雜區(qū)域以及體細(xì)胞短插入缺失中。腫瘤基因解碼基因檢測(cè)ICGC工作組對(duì)不同檢測(cè)機(jī)構(gòu)的10多個(gè)分析流程進(jìn)行了廣泛的基準(zhǔn)測(cè)試，并評(píng)估了腫瘤基因突變序列調(diào)用調(diào)用方法的一致性。體細(xì)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(diào)用在各個(gè)分析流程之間的一致性較好。因此，在腫瘤基因檢測(cè)過(guò)程中，基因解碼的體細(xì)胞突變序列的獲取具有一定的優(yōu)勢(shì)。該工作組提出了癌癥WGS的計(jì)算分析指南。對(duì)于與癌癥風(fēng)險(xiǎn)和遺傳癌癥診斷有關(guān)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?yàn)橹挥姓；蚪M測(cè)序數(shù)據(jù)被分析，VAF基本上在50%左右。用于種系變異調(diào)用的通常是GATK的HaplotyperCaller，包括來(lái)自WGS的SNV和插入缺失。

為什么腫瘤全基因測(cè)序測(cè)序分析需要用到大量的計(jì)算資源？

腫瘤全基因測(cè)序測(cè)序分析需要用到大量的計(jì)算資源，主要是因?yàn)橐韵聨讉€(gè)原因：

1. 數(shù)據(jù)量大：腫瘤全基因測(cè)序產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量非常龐大，通常每個(gè)樣本的測(cè)序數(shù)據(jù)可以達(dá)到幾十到上百GB甚至更多。這就需要大量的存儲(chǔ)空間來(lái)存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)，并且需要高性能的計(jì)算機(jī)來(lái)處理這些數(shù)據(jù)。

2. 復(fù)雜的分析流程：腫瘤全基因測(cè)序測(cè)序分析通常包括多個(gè)步驟，如數(shù)據(jù)預(yù)處理、比對(duì)、變異檢測(cè)、拷貝數(shù)變異分析等。每個(gè)步驟都需要進(jìn)行大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)處理，因此需要大量的計(jì)算資源來(lái)完成這些分析。

3. 多樣本分析：腫瘤全基因測(cè)序通常需要對(duì)多個(gè)樣本進(jìn)行比較分析，以尋找腫瘤中的共有和個(gè)體特異的變異。這就需要進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)比對(duì)和變異檢測(cè)，需要更多的計(jì)算資源來(lái)支持這些分析。

4. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理：腫瘤全基因測(cè)序產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，包括原始測(cè)序數(shù)據(jù)、比對(duì)結(jié)果、變異檢測(cè)結(jié)果等。這些數(shù)據(jù)需要大量的存儲(chǔ)空間，并且需要高性能的計(jì)算機(jī)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的查詢和管理。

綜上所述，腫瘤全基因測(cè)序測(cè)序分析需要用到大量的計(jì)算資源，主要是因?yàn)閿?shù)據(jù)量大、分析流程復(fù)雜、多樣本分析和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的需求。

什么是腫瘤基因組測(cè)序分析流程?

腫瘤基因組測(cè)序分析流程是指對(duì)腫瘤樣本進(jìn)行基因組測(cè)序，并通過(guò)一系列的分析步驟來(lái)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(cè)序分析流程：

1. 樣本準(zhǔn)備：收集腫瘤組織樣本或血液樣本，并提取DNA或RNA。

2. 文庫(kù)構(gòu)建：將提取的DNA或RNA進(jìn)行文庫(kù)構(gòu)建，包括DNA片段化、連接測(cè)序接頭、PCR擴(kuò)增等步驟。

3. 測(cè)序：將文庫(kù)進(jìn)行高通量測(cè)序，常用的測(cè)序技術(shù)包括Illumina測(cè)序、Ion Torrent測(cè)序等。

4. 數(shù)據(jù)質(zhì)控：對(duì)測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，包括去除低質(zhì)量序列、去除接頭序列等。

5. 數(shù)據(jù)比對(duì)：將測(cè)序數(shù)據(jù)與參考基因組進(jìn)行比對(duì)，確定每個(gè)測(cè)序片段的起始位置。

6. 變異檢測(cè)：通過(guò)比對(duì)結(jié)果，檢測(cè)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(duì)檢測(cè)到的變異進(jìn)行功能注釋，包括注釋變異的基因、蛋白質(zhì)功能、通路等。

8. 結(jié)果解讀：根據(jù)變異的類型和功能注釋，對(duì)結(jié)果進(jìn)行解讀，判斷哪些變異可能與腫瘤的發(fā)生和發(fā)展相關(guān)。

9. 結(jié)果報(bào)告：將分析結(jié)果整理成報(bào)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(cè)序分析流程可能會(huì)因?yàn)閭?cè)重點(diǎn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量和方式而發(fā)生變化。
 

如何組建腫瘤基因組測(cè)序分析流程以提高基因檢測(cè)的正確性和靈敏度？

要提高腫瘤基因組測(cè)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(zhǔn)備：選擇合適的腫瘤樣本，如腫瘤組織或血液樣本，并進(jìn)行樣本質(zhì)量評(píng)估。

2. DNA提?。菏褂煤线m的方法提取腫瘤DNA，并進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，確保提取的DNA質(zhì)量高。

3. 文庫(kù)構(gòu)建：根據(jù)測(cè)序平臺(tái)的要求，使用合適的方法構(gòu)建DNA文庫(kù)，如全基因組測(cè)序（WGS）或外顯子組測(cè)序（WES）。

4. 測(cè)序：選擇合適的測(cè)序平臺(tái)進(jìn)行測(cè)序，如Illumina HiSeq或PacBio SMRT。

5. 數(shù)據(jù)質(zhì)控：對(duì)測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，包括去除低質(zhì)量的reads、去除接頭序列和過(guò)濾低質(zhì)量的堿基。

6. 數(shù)據(jù)比對(duì)：將測(cè)序數(shù)據(jù)與參考基因組進(jìn)行比對(duì)，使用合適的比對(duì)工具，如BWA或Bowtie。

7. 變異檢測(cè)：使用合適的變異檢測(cè)工具，如GATK或VarScan，對(duì)比對(duì)結(jié)果進(jìn)行變異檢測(cè)，包括單核苷酸變異（SNV）、插入缺失（Indel）和結(jié)構(gòu)變異（SV）等。

8. 變異注釋：對(duì)檢測(cè)到的變異進(jìn)行注釋，包括功能注釋、頻率注釋和致病性預(yù)測(cè)等。

9. 數(shù)據(jù)解讀：根據(jù)注釋結(jié)果，對(duì)變異進(jìn)行解讀，篩選出與腫瘤相關(guān)的潛在致病變異。

10. 結(jié)果報(bào)告：將分析結(jié)果整理成報(bào)告，包括"