高通量測(cè)序信息分析
 
分析過(guò)程
1、測(cè)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(lèi)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(kù)中未見(jiàn)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(kù)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(cè)軟件進(jìn)行基因變異導(dǎo)致蛋白功能預(yù)測(cè)。根據(jù)ACMG分類(lèi)指南以及病人的臨床表型進(jìn)行致病變異的篩選。
測(cè)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(guò)每個(gè)外顯子測(cè)序深度集合測(cè)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(cè)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(jiàn)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(jiàn)位點(diǎn)的分布差異。
5、罕見(jiàn)位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析，通過(guò)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(jiàn)非同義變異（包括錯(cuò)義突變、移碼突變、可變剪接變異、無(wú)義突變及stopgain變異），以及罕見(jiàn)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(yíng)養(yǎng)代謝、運(yùn)動(dòng)機(jī)能、過(guò)敏等分析
數(shù)百種藥物基因分析
我們的優(yōu)勢(shì)
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(zhuān)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(zhuān)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(jiàn)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(kāi)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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