Whole Exome Sequencing (WES) Dienst

Demonstrationsergebnisse

Diese Beispielgrafiken heben typische WES-Ausgaben hervor – Abdeckung/QC-Leistung, Variantenübersicht, Anreicherungsübersicht und genomweite Signalvisualisierung – für eine schnelle Projektüberprüfung.

Häufig gestellte Fragen zur gesamten Exom-Sequenzierung

1. Was sind die Anwendungen der gesamten Exomsequenzierung?

Das menschliche Genom enthält ungefähr 180.000 kodierende Regionen (Exom), die etwa 1,7 % des menschlichen Genoms ausmachen. Es wird geschätzt, dass 85 % der krankheitsverursachenden Mutationen im Exom auftreten. Daher ist die gesamte Exomsequenzierung ein potenzieller Beitrag zum Verständnis menschlicher Krankheiten. Die gesamte Exomsequenzierung ist ein kosteneffektives und leistungsstarkes Werkzeug, das besonders für größere Stichprobengrößen und hohe Abdeckung geeignet ist. Die gesamte Exomsequenzierung wird hauptsächlich verwendet, um die genetischen Ursachen sowohl von Mendelschen als auch von häufigen Krankheiten wie Krebs und Diabetes zu untersuchen.

Abbildung 1. Anwendung der gesamten Exomsequenzierung bei einer komplexen Erkrankung.

2. Welche Variationen kann die gesamte Exomsequenzierung erkennen?

Die gesamte Exom-Sequenzierung kann SNPs, InDels und möglicherweise Kopienzahlvariationen (CNVs) nachweisen.

3. Wie bestimme ich die Sequenzierungstiefe?

Die Sequenzierungstiefe ist ein wichtiger Faktor für Hochdurchsatz-SequenzierungEine in der Zeitschrift Genomics & Informatics veröffentlichte Studie zeigte, dass die Sequenzierungstiefe des gesamten Exoms die Entdeckungsraten von Variationen beeinflussen kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anzahl der schädlichen SNPs und InDels, die in den kodierenden Regionen nachgewiesen wurden, bei Tiefen von mehr als 120× nur schwach anstieg. Mit anderen Worten, eine Sequenzierungstiefe von 120× kann als angemessen betrachtet werden, wenn die Exom-Capture-Sequenzierungstechnik verwendet wird, um signifikante Variationen in diagnostischen Studien zu identifizieren.

4. Was sind die Nachteile der gesamten Exomsequenzierung?

Die gesamte Exomsequenzierung zeichnet sich durch niedrigere Kosten, eine erhöhte Sequenzabdeckung sowie eine empfindliche und spezifische Identifizierung aus. Dennoch kann die gesamte Exomsequenzierung strukturelle Varianten nicht erkennen und bietet eine eingeschränkte Sicht, d.h. nur auf kodierende Regionen. Nicht alle Ziele werden erfasst (ungefähr 80%), und es ist schwierig, GC-reiche Regionen zu erfassen.

5. Was ist der Unterschied zwischen WES und WGS?

Die gesamte Exom-Sequenzierung (WES) zielt auf protein-codierende Regionen ab, um eine effiziente Variantenentdeckung bei überschaubarem Datenvolumen zu ermöglichen, während die gesamte Genom-Sequenzierung (WGS) das gesamte Genom für maximale Breite und Wiederverwertungsmöglichkeiten profiliert.

6. Welche Regionen deckt die gesamte Exom-Sequenzierung ab?

WES konzentriert sich auf die Exom-Erfassung von protein-kodierenden Regionen (Zielgröße typischerweise im Bereich von mehreren Megabasen, abhängig vom Erfassungsdesign), wobei die Abdeckung je nach GC-reichen oder schwer zu erfassenden Zielen variiert.

7. Welche QC-Metriken werden für WES berichtet?

Wir berichten über wichtige Qualitätskontrollen zur Abdeckung und Erfassung, wie z.B. die Leistung auf dem Ziel, Duplikation und die Verteilung der Abdeckung (einschließlich allgemeiner Zusammenfassungen der Abdeckungsgrenzen über die Ziele hinweg), um Ihnen zu helfen, die Nutzbarkeit der Daten schnell zu bewerten.

8. Welche Dateien werde ich von einem WES-Projekt erhalten?

Typische Liefergegenstände umfassen FASTQ (rohe Reads), BAM/CRAM (ausgerichtete Reads), VCF (Variantencalls), sowie eine annotierte Variantentabelle und ein prägnantes QC-/Berichtspaket (RUO).

9. Können WES-Ergebnisse für den Vergleich auf Kohortenebene verwendet werden?

Ja. Für Mehrfachstudien können Ausgaben in einem konsistenten Format und (optional) mit kohortenbewusster Analyse erzeugt werden, um die Vergleichbarkeit zwischen den Proben zu verbessern und batchbezogene Interpretationsprobleme zu reduzieren.

Referenz:

1. Kyung Kim et al. Einfluss der Tiefe der Next-Generation Exom-Sequenzierung auf die Entdeckung diagnostischer Varianten. Genomik & Informatik2015, Jun; 13(2): 31–39.

Fallstudien zur gesamten Exomsequenzierung

Erste missense Mutation außerhalb des SERAC1-Lipase-Domains, die den intrazellulären Cholesterintransport beeinflusst.

Journal: Neurogenetik

Impact-Faktor: 3,269

Online veröffentlicht: 7. Oktober 2015

Zusammenfassung

MEGDEL-Syndrom ist ein seltener angeborener Stoffwechselfehler. Dieses Syndrom wurde mit Mutationen im SERAC1-Gen, das die Serin-aktive Stelle enthält, in Verbindung gebracht. Die Autoren berichteten von einer neuen homozygoten Mutation im SERAC1-Gen, die durch die Ganz-Exom-Sequenzierung bei CD Genomics identifiziert wurde. Dies ist die erste Missense-Mutation außerhalb des Serin-Lipase-Domänen des Proteins, die den intrazellulären Cholesterintransport beeinflusst.

Ergebnisse

Mutationen im SERAC1-Gen

Bis heute wurden 19 Mutationen im SERAC1-Gen bei Patienten mit MEGDEL-Syndrom identifiziert (Tabelle 1). Nur drei davon sind Missense-Mutationen, die im Lipasedomäne lokalisiert sind. Die p.D224G ist die erste Missense-Mutation außerhalb der Lipasedomäne.

2. Missense-Mutation (p. D224G)

Durch die Anwendung von Whole-Exome-Sequenzierung identifizierten die Autoren eine neuartige pathogene homozygote Mutation im SERAC1-Gen. Diese Missense-Mutation veränderte eine Asparaginsäure in Glycin (Abbildung 1d). Die pathogene Rolle von p.D224G wird durch in silico-Analysen, die Erhaltung des mutierten Aminosäurerests (Abbildung 1d) und die Ansammlung von Cholesterin (Abbildung 1e) unterstützt.

Abbildung 1. Die Position der D224-Mutation in verschiedenen Arten (d). Intrazellulärer Cholesterintransport in Fibroblasten, die von gesunden Individuen und den SERAC1-Patienten stammen. U1866A ist ein Inhibitor des Cholesterintransports.

Referenz:

1. Rodríguez-García M E, et al. Erste Missense-Mutation außerhalb des SERAC1-Lipasedomains, die den intrazellulären Cholesterintransport beeinflusst. Neurogenetik, 2016, 17(1): 51-56.