【摘 要】
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全基因组测序(Whole Genome Sequencing,WGS)是对未知基因组序列的个体进行基因组的测序和分析的常规技术。基因组信息对于鉴定遗传性疾病、表征驱动癌症进展的突变和追踪疾
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全基因组测序(Whole Genome Sequencing,WGS)是对未知基因组序列的个体进行基因组的测序和分析的常规技术。基因组信息对于鉴定遗传性疾病、表征驱动癌症进展的突变和追踪疾病爆发极为重要。基于全基因组重测序的人类遗传学和群体进化学的研究,可以快速的实现基因组多样性分析,遗传进化分析,致病和易感性基因等变异基因的筛选。目前,全基因组学测序主要是使用二代测序仪进行测序,从样本的提取、建库、测序每一个环节都会影响测序数据的质量和产能,而测序数据质量将影响下游信息分析的结果,因此,获得高质量的数据是生物信息分析全面,正确的前提。AT分离是测序数据质量监控的一个关键点,AT分离的结果可能会影响到下游生信分析的变异检测和CNV分析,同时,也可能会导致一些高GC区域的覆盖度偏低,减低高GC区域的位点分析准确性,或无法分析微卫星位点信息。虽然AT分离偏大或偏小对生信分析的影响不大,但为了将这种影响降低至最小,我们对这个指标的影响因素进行了分析并优化,确保更好的保证测序数据的准确性和可靠性。本文采用华大自主研发的测序仪(BGISEQ-500、DIPSEQ)进行WGS文库的测序,并对测序数据进行了分析,发现了影响测序数据AT分离的4种因素,并通过实验进行优化,降低了测序数据的AT分离,从而提高了测序数据质量。结果如下:(1)DNB(DNA nanoball,DNA纳米球)浓度对测序数据AT分离有影响,DNB浓度越高,AT分离越大。DNB浓度在12-20 ng/μL时,测序数据的质量最好,AT分离情况比较小;当DNB浓度<8 ng/μL时,测序数据的质量最差;(2)文库建库方式对测序数据AT分离有影响,通过优化了建库方法,在文库构建后增加酶切反应,并对文库进行定量;同时优化了测序方法,在DNB制备环节,将文库投入量由15μL改为6 ng,方案优化后,分析1421个样本的测序结果,发现方案优化可有效降低测序数据AT分离的情况;(3)文库投入量对测序数据AT分离有影响,通过优化实验方法,在DNB制备环节,将文库投入量由6 ng改为4 ng,在BGISEQ-500测序平台上,比对了3820个样本的测序结果,发现可有效降低测序数据AT分离的情况,但在DIPSEQ测序平台上,比对了65个样本的测序结果,发现效果不明显;(4)X酶对测序数据的AT分离有影响,通过优化实验方法,将X酶浓度定为75 ng/μL,在DIPSEQ测序平台上,分析了79个样本的测序结果,发现可有效降低测序数据AT分离的情况。总之,本研究优化了实验方法,通过实验测试后,发现可有效降低全基因组测序数据的AT分离情况,并将方法应用到生产中,最终测序数据的AT分离情况得到了有效的降低,从而极大地提高了全基因组数据质量,为后续数据分析提供夯实基础。
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