【佳学基因检测】肿瘤基因检测技术：全基因组测序中的计算分析

肿瘤基因检测导读：

在进行肿瘤基因解码基因检测过程中，基因解码技术已开始采用癌症全基因组测序（WGS）分析。这一分析之所以需要支付更高的费用，是它解决了很多技术性的难题。其中之一是海量数据的计算分析。癌症WGS需要产生超过90-150 Gb×2（癌症和正常DNA）的序列数据，对应于大约一兆字节的原始数据。需要超级计算级别的分析能力来处理全基因组测序WGS数据集，及时进行序列比对，并获得突变序列信息。肿瘤基因解码基因检测往往需要同时分析以处理数千个癌症患者的全基因组基因检测WGS数据。以研究为目的基因组中心通常会增加其用于WGS的计算资源，但是在这些学术研究机构中，对数万个全基因检测数据集（WGS）进行同时分析可能还不够。基因解码基因检测布局了云计算系统可以解决这些问题，并促进全球范围内的基因组数据共享。在进行这一过程的同时，还解决了数据传输方面存在技术问题。

肿瘤基因解码基因开发了了癌症全基因组基因检测WGS的数据分流程。不同的机构会采用不同的分析流程。肿瘤基因检测全基因组测序首先由产生NGS过程产生的FASTQ文件，这是基因解码过程中的原始序列数据（90-150 Gb×2）。全基因组基因检测产生的原始数据通过生物信息流程中的BWAmem和其他程序比对到具有3-Gb人类参考序列（hg19或新的hg38），生成BAM文件，并从BAM文件中移除PCR重复（通常为几个百分点）。根据特定的体细胞突变类型，如单核苷酸变异（SNV）、短插入缺失、CNA和SV，采用经过验证和统计学测试的人工智能算法获得肿瘤的体细胞突变信息，这些算法在癌症基因组和正常基因组中统计比较变异等位基因分数（VAF）。准确性主要取决于每个基因区域的测序深度。准确分析的另一个重要因素是序列比对或定位错误。考虑到人类基因组的复杂性和冗余性，尤其是非编码区域，当短读取对齐到重复和冗余区域时，可能会频繁出现对齐错误。WGS的最严重问题是其结果依赖于这些突变调用算法，每个分析流程调用不同的体细胞突变，尤其是在低深度和复杂区域以及体细胞短插入缺失中。肿瘤基因解码基因检测ICGC工作组对不同检测机构的10多个分析流程进行了广泛的基准测试，并评估了肿瘤基因突变序列调用调用方法的一致性。体细胞插入缺失序列的获取具有高度的不一致性，而SNV和SV的调用在各个分析流程之间的一致性较好。因此，在肿瘤基因检测过程中，基因解码的体细胞突变序列的获取具有一定的优势。该工作组提出了癌症WGS的计算分析指南。对于与癌症风险和遗传癌症诊断有关所采用种系变异突变分析流程，则需要采用不同的分析流程。因为只有正常基因组测序数据被分析，VAF基本上在50%左右。用于种系变异调用的通常是GATK的HaplotyperCaller，包括来自WGS的SNV和插入缺失。

为什么肿瘤全基因测序测序分析需要用到大量的计算资源？

肿瘤全基因测序测序分析需要用到大量的计算资源，主要是因为以下几个原因：

1. 数据量大：肿瘤全基因测序产生的数据量非常庞大，通常每个样本的测序数据可以达到几十到上百GB甚至更多。这就需要大量的存储空间来存储这些数据，并且需要高性能的计算机来处理这些数据。

2. 复杂的分析流程：肿瘤全基因测序测序分析通常包括多个步骤，如数据预处理、比对、变异检测、拷贝数变异分析等。每个步骤都需要进行大量的计算和数据处理，因此需要大量的计算资源来完成这些分析。

3. 多样本分析：肿瘤全基因测序通常需要对多个样本进行比较分析，以寻找肿瘤中的共有和个体特异的变异。这就需要进行大规模的数据比对和变异检测，需要更多的计算资源来支持这些分析。

4. 数据存储和管理：肿瘤全基因测序产生的数据需要进行存储和管理，包括原始测序数据、比对结果、变异检测结果等。这些数据需要大量的存储空间，并且需要高性能的计算机来进行数据的查询和管理。

综上所述，肿瘤全基因测序测序分析需要用到大量的计算资源，主要是因为数据量大、分析流程复杂、多样本分析和数据存储和管理的需求。

什么是肿瘤基因组测序分析流程?

肿瘤基因组测序分析流程是指对肿瘤样本进行基因组测序，并通过一系列的分析步骤来研究肿瘤的基因组特征和变异情况。以下是一般的肿瘤基因组测序分析流程：

1. 样本准备：收集肿瘤组织样本或血液样本，并提取DNA或RNA。

2. 文库构建：将提取的DNA或RNA进行文库构建，包括DNA片段化、连接测序接头、PCR扩增等步骤。

3. 测序：将文库进行高通量测序，常用的测序技术包括Illumina测序、Ion Torrent测序等。

4. 数据质控：对测序数据进行质量控制，包括去除低质量序列、去除接头序列等。

5. 数据比对：将测序数据与参考基因组进行比对，确定每个测序片段的起始位置。

6. 变异检测：通过比对结果，检测样本中的单核苷酸变异（SNV）、插入缺失（Indel）、拷贝数变异（CNV）等。

7. 功能注释：对检测到的变异进行功能注释，包括注释变异的基因、蛋白质功能、通路等。

8. 结果解读：根据变异的类型和功能注释，对结果进行解读，判断哪些变异可能与肿瘤的发生和发展相关。

9. 结果报告：将分析结果整理成报告，提供给临床医生或研究人员参考。

需要注意的是，肿瘤基因组测序分析流程可能会因为侧重点、数据质量和方式而发生变化。
 

如何组建肿瘤基因组测序分析流程以提高基因检测的准确性和灵敏度？

要提高肿瘤基因组测序分析的准确性和灵敏度，可以按照以下步骤组建分析流程：

1. 样本准备：选择合适的肿瘤样本，如肿瘤组织或血液样本，并进行样本质量评估。

2. DNA提取：使用合适的方法提取肿瘤DNA，并进行质量检测，确保提取的DNA质量高。

3. 文库构建：根据测序平台的要求，使用合适的方法构建DNA文库，如全基因组测序（WGS）或外显子组测序（WES）。

4. 测序：选择合适的测序平台进行测序，如Illumina HiSeq或PacBio SMRT。

5. 数据质控：对测序数据进行质量控制，包括去除低质量的reads、去除接头序列和过滤低质量的碱基。

6. 数据比对：将测序数据与参考基因组进行比对，使用合适的比对工具，如BWA或Bowtie。

7. 变异检测：使用合适的变异检测工具，如GATK或VarScan，对比对结果进行变异检测，包括单核苷酸变异（SNV）、插入缺失（Indel）和结构变异（SV）等。

8. 变异注释：对检测到的变异进行注释，包括功能注释、频率注释和致病性预测等。

9. 数据解读：根据注释结果，对变异进行解读，筛选出与肿瘤相关的潜在致病变异。

10. 结果报告：将分析结果整理成报告，包括"