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生物信息分析

 發(fā)布時(shí)間:2019/3/5 點(diǎn)擊量:1570

高通量測序信息分析
 
分析過程
1、測序儀下機(jī)原始數(shù)據(jù)使用Illumina CASAVA1.8將.bcl轉(zhuǎn)換成.FastQ文件。
2、使用BWA,Samtools和Picard軟件將reads比對(duì)到人類參考基因組GRCh37/hg19。
3、生成.bam文件采用GATK系列軟件進(jìn)行局部重新比對(duì),重復(fù)序列去除并進(jìn)行變異檢出。
4、使用Annovar對(duì).vcf變異文件進(jìn)行變異注釋。
 
致病變異位點(diǎn)篩選原則
(1)篩選出外顯子區(qū)變異、非同義突變位點(diǎn)。
(2)ExAC_EAS、ExAC_ALL、1000Genomes等數(shù)據(jù)庫中未見正常人攜帶或攜帶率小于1%。
(3)參考dbSNP、OMIM、HGMD、ClinVar等多種數(shù)據(jù)庫對(duì)致病變異位點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估。
(4)使用SIFT、Polyphen2、LRT、MutationTaster、FATHMM等多種蛋白功能預(yù)測軟件進(jìn)行基因變異導(dǎo)致蛋白功能預(yù)測。根據(jù)ACMG分類指南以及病人的臨床表型進(jìn)行致病變異的篩選。
測序數(shù)據(jù)分析策略
1、分析患病樣本中是否存在已知基因的致病突變,特別是發(fā)現(xiàn)的致病基因。
2、通過每個(gè)外顯子測序深度集合測序數(shù)據(jù)量,分析在患病個(gè)體中已知致病基因是否存在整個(gè)外顯子的缺失或重復(fù)。
3、尋找新致病基因,按照單基因遺傳病分析思路,使用VAAST算法尋找新的致病基因,VAAST主要原理是結(jié)合家系信息、遺傳模式、序列保守性、位點(diǎn)頻率、氨基酸替換matrix及危害性預(yù)測在基因水平對(duì)候選位點(diǎn)進(jìn)行排序,排序越高,致病可能性越大,不僅可評(píng)估SNP,還可以評(píng)估Indel和splicing變異。
4、已知基因的罕見位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析,分別統(tǒng)計(jì)異位組與正常對(duì)照組在已知相關(guān)基因上是否存在罕見位點(diǎn)的分布差異。
5、罕見位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析,通過EPACTS軟件在全基因組基因水平尋找病例組與正常對(duì)照組的同義變異,罕見非同義變異(包括錯(cuò)義突變、移碼突變、可變剪接變異、無義突變及stopgain變異),以及罕見有害突變(REVEL或MCAP認(rèn)為有害)。
6、蛋白互作通路分析,分別比較病例組與正常對(duì)照組,是否在相關(guān)通路中存在顯著性差異。
分析內(nèi)容
6000余種遺傳代謝病分析
近百種腫瘤疾病,包括乳腺癌BRCA1/2等項(xiàng)目分析
近千項(xiàng)個(gè)人特征,包括營養(yǎng)代謝、運(yùn)動(dòng)機(jī)能、過敏等分析
數(shù)百種藥物基因分析
我們的優(yōu)勢
1、提供各種實(shí)驗(yàn)材料和儀器,滿足項(xiàng)目課題實(shí)驗(yàn)需要。
2、專業(yè)的實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析人員。
3、高規(guī)格實(shí)驗(yàn)室。
4、數(shù)據(jù)結(jié)果交付周期快。
5、完善的服務(wù)體系,全程跟進(jìn),確保滿意。
服務(wù)流程
1、提交項(xiàng)目課題相關(guān)需求和資料。
2、與我們的專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)討論項(xiàng)目細(xì)節(jié)。
3、根據(jù)討論后的意見對(duì)實(shí)驗(yàn)方案進(jìn)行修改。 
4、雙方均滿意并達(dá)成一致,簽訂技術(shù)服務(wù)合同。
5、開展實(shí)驗(yàn),按期完成合同規(guī)定的內(nèi)容。
6、結(jié)題,提供實(shí)驗(yàn)原始結(jié)果和分析結(jié)果、實(shí)驗(yàn)流程、實(shí)驗(yàn)條件等等。
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