最先端のゲノムサービスおよびソリューション

全エクソームシーケンス

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エクソームシーケンスサービスエクソームシーケンスは、優れた費用対効果を生む選択肢を全ゲノムシーケンスに提供します。それは大多数の既知の疾患関連の多様体に対して責任遺伝子のタンパク質コード領域だけを標的とするためです。まれな疾患のメンデル型遺伝病、複雑な疾患、がん研究またはヒトの集団研究を行っているかどうかに関係なく、Novogene の総合的なヒト全エクソームシーケンスサービスは、高品質で手頃かつ便利なソリューションを提供します。

Novogene のバイオインフォマティクス解析としては、データ QC、参照ゲノムへのマッピング、SNP/InDel、ソマティック SNP/InDel コーリング、統計、アノテーションが挙げられます。Novogene は、バイオインフォマティクス解析(BWA、SAMtools、GATK など)の国際的に認められているソフトウェアを利用しています。

特に、Novogene のバイオインフォマティクスパイプラインは、エクソーム集約コンソーシアム(ExAC)のアノテーションを含みます。ExAC データセットは、様々な疾患に特異的および集団遺伝学的研究の一部としてシーケンスが行われる 60,706 の非血縁個体にわたります。この集団スケールのデータベースにより、疾病病因の研究が非常に容易になります。

Novogene の強み

  • 比類ないデータの質比類ないデータの質:Novogene は Q30 スコア ≥ 80% を保証し、これはイルミナが公式に保証する ≥ 75% を上回っています。データの例をご覧ください。
  • 最新技術のエクソームキャプチャ: Agilent SureSelect Human All Exome V6 (58 M) が使用されます。
  • 正確な多様体コーリング ロングリード長は最長 150 bp です。
  • 驚異的なインフォマティクスの専門知識:Novogene はその最先端のバイオインフォマティクスパイプラインを使用して、お客様に非常に信頼性が高い「すぐに発表できるデータ」を提供するために、国際的に認められているクラス最高のソフトウェアを使用しています。

プロジェクトのワークフロー

エクソームシーケンスサービスプロジェクトのワークフロー

エクソームキャプチャ

  • Agilent SureSelect Human All Exon V6 キット

シーケンス条件

  • インサートサイズが180 - 280 bp の DNAライブラリ
  • HiSeq プラットフォーム、ペアエンド 150 bp

データ品質保証

  • Novogene は 80% 以上の塩基で Q30 以上のシーケンスクオリティスコアを保証し、これはイルミナの公式ガイドラインの 75% 以上を超えています。

サンプル条件

  • インプットDNA:
    • 新鮮な検体:≥ 1.0 μg(最低 200 ng が、容認できるリスク)
    • FFPE 検体:≥ 1.5 μg
  • DNA 濃度:≥ 20 ng/μl
  • DNA 量:≥ 10 μl
    • OD260/280 = 1.8 - 2.0 (分解または RNA のコンタミがないこと)

納期

  • 検体の質を確認後 22 営業日以内(データ解析なし)
  • データ解析にはさらに 5 営業日

推奨されるシーケンス深度

  • メンデル型遺伝病/奇病:有効なシーケンス深度は 50× 以上
  • 腫瘍検体:有効なシーケンス深度は 100× 以上

解析パイプライン

エクソームシーケンスサービス解析パイプライン

高度な解析

単一遺伝子疾患

1.多様体のフィルタリング
2.優性/劣性モデルの解析(家系情報が必要)
   2.1 優性モデルの解析
   2.2 劣性モデルの解析
3.候補遺伝子の機能注解
4.候補遺伝子のパスウェイエンリッチメント解析
5.連鎖解析
6.ホモ接合性領域(ROH)の解析

複合/多因子性疾患

1.多様体のフィルタリング
2.優性/劣性モデルの解析(家系情報が必要)
   2.1 優性モデルの解析
   2.2 劣性モデルの解析
3.候補遺伝子の機能注解
4.候補遺伝子のパスウェイエンリッチメント解析
5.de novo 変異解析(トリオ/カルテット)
   5.1 de novo SNP/InDel 検出
   5.2 de novo 変異率の算出
6.タンパク質間相互作用(PPI)の解析
7.候補遺伝子の関連解析(少なくとも 20 組のトリオまたは症例/対照対)

がん(腫瘍/正常ペアの組織検体)

1.素因的遺伝子のスクリーニング
2.変異スペクトル解析および変異シグニチャー解析
3.既知のドライバー遺伝子のスクリーニング
4.遺伝子に有意な変異が生じる腫瘍の解析
5.コピー数多様性(CNV)の解析
   5.1.CNV 分布の解析
   5.2. CNV 再発の解析
6.融合遺伝子の検出 (WGS プロジェクトのみ)
7.腫瘍検体の純度および倍数性解析
8.腫瘍異質性解析
9.腫瘍進展の解析
10.Circos によるゲノム多様体の表示


Novogene は最高品質の NGS サービスを提供します。Novogene は 80% 以上の塩基 Q30 以上のシーケンスクオリティスコアを保証します。通常、Novogene では平均 Q30 が 91.07% で、イルミナの公式保証の 75% を上回ります。

さらに、Novogene の生シーケンスデータのうち平均で 98.3% が、有効なクリーンデータの品質管理基準を満たしています。

以下の表は Novogene の全ゲノムシーケンスサービス・プロジェクトからのデータを含む、シーケンスの質を示しています。参照ゲノム(UCSC hg19)に対する結果の配列は、99.71% の平均遺伝子マッピング率を示しました。

表。Novogene からの代表的なヒトの全エクソームシーケンスデータ
表 - 全エクソームシーケンス

1 元のシーケンスデータ(ギガ塩基内)。
2 すべての生リードに対するクリーンリードの割合。
3 リード 1 とリード 2 のすべての塩基における平均エラー率。
4 質の平均が Q20 を上回るリードの割合。
5 質の平均が Q30 を上回るリードの割合。
6 塩基全体に対する G 塩基と C 塩基の割合。
7 参照ゲノム(UCSC hg19)へマップされた総リードの割合。
8 平均的なシーケンス深度。
9 シーケンスがカバーするゲノムの割合。
10 シーケンス深度が 4x 以上のゲノムの塩基の割合。
11 シーケンス深度が 10x 以上のゲノムの塩基の割合。
12 シーケンス深度が 20x 以上のゲノムの塩基の割合。

プロジェクトの例

以下の研究は、エクソームシーケンスサービスで Novogene の専門知識を利用しました。

Single-cell exome sequencing identifies mutations in KCP, LOC440040, and LOC440563 as drivers in renal cell carcinoma stem cells
Cell Research 1-4 (2016)

最も一般的な型の成人の腎臓に発生する悪性腫瘍のひとつである腎細胞がん(RCC)の変異率は低い。この研究において、3 つの新しい腎臓がん幹細胞のドライバー変異が、Novogene の高度なシングルセルエクソームシーケンスのテクノロジーの使用により発見されました。140 X 以上の範囲で、297 ソマティック SNV が見つかり、そのうち 141 はコード領域にありました。遺伝座 KCP、LOC440563、LOC440040 の 3 つのミスセンス突然変異は、CD133+ RCC 細胞に特有で、これまでに RCC で報告されていません。本研究は、これらの 3 つの新しい変異が RCC 診断法と治療処置において重要な役割を果たす可能性があることを示しています。

 

WES プロジェクトの例 図1

シングルセルエクソームシーケンスによる腎細胞がん幹細胞のドライバー遺伝子の同定

Novogene のサービスを使用した出版物の一例

会誌
Molecular Neurobiology, 53:5097-5102 (2015)Identification of a novel mutation in the titin gene in a chinese family with limb-girdle muscular dystrophy 2J
Human Molecular Genetics, 25:1875-1884 (2016)Whole exome sequencing identifies lncRNA GAS8-AS1 and LPAR4 as novel papillary thyroid carcinoma driver alternations
The Journal of Pathology, 239:72-83 (2016)Clonality analysis of multifocal papillary thyroid carcinoma by using genetic profiles
Cell Research, 1-4 (2016)Single-cell exome sequencing identifies mutations in KCP, LOC440040, and LOC440563 as drivers in renal cell carcinoma stem cells