生物信息分析

高通量测序的流程

分析过程

1、测序仪下机原始数据使用Illumina CASAVA1.8将.bcl转换成.FastQ文件。

2、使用BWA，Samtools和Picard软件将reads比对到人类参考基因组GRCh37/hg19。

3、生成.bam文件采用GATK系列软件进行局部重新比对，重复序列去除并进行变异检出。

4、使用Annovar对.vcf变异文件进行变异注释。

致病变异位点筛选原则

（1）筛选出外显子区变异、非同义突变位点。

（2）ExAC_EAS、ExAC_ALL、1000Genomes等数据库中未见正常人携带或携带率小于1%。

（3）参考dbSNP、OMIM、HGMD、ClinVar等多种数据库对致病变异位点进行评估。

（4）使用SIFT、Polyphen2、LRT、MutationTaster、FATHMM等多种蛋白功能预测软件进行基因变异导致蛋白功能预测。根据ACMG分类指南以及病人的临床表型进行致病变异的筛选。

测序数据分析策略

1、分析患病样本中是否存在已知基因的致病突变，特别是最新发现的致病基因。

2、通过每个外显子测序深度集合测序数据量，分析在患病个体中已知致病基因是否存在整个外显子的缺失或重复。

3、寻找新致病基因，按照单基因遗传病分析思路，使用VAAST算法寻找新的致病基因，VAAST主要原理是结合家系信息、遗传模式、序列保守性、位点频率、氨基酸替换matrix及危害性预测在基因水平对候选位点进行排序，排序越高，致病可能性越大，不仅可评估SNP，还可以评估Indel和splicing变异。

4、已知基因的罕见位点关联分析，分别统计异位组与正常对照组在已知相关基因上是否存在罕见位点的分布差异。

5、罕见位点关联分析，通过EPACTS软件在全基因组基因水平寻找病例组与正常对照组的同义变异，罕见非同义变异（包括错义突变、移码突变、可变剪接变异、无义突变及stopgain变异），以及罕见有害突变（REVEL或MCAP认为有害）。

6、蛋白互作通路分析，分别比较病例组与正常对照组，是否在相关通路中存在显著性差异。

分析内容

6000余种遗传代谢病分析

近百种肿瘤疾病，包括乳腺癌BRCA1/2等项目分析

近千项个人特征，包括营养代谢、运动机能、过敏等分析分析

数百种药物基因分析

我们的优势

1、提供各种实验材料和仪器，满足项目课题实验需要。

2、专业的实验和数据分析人员。

3、高规格实验室。

4、数据结果交付周期快。

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