目前人類已知的疾病中，有4000多種疾病與人類的基因有關。利用全基因組重測序的方法，可以在全基因組水平上檢測與疾病相關的突變位點、結構變異等信息，進而找尋攻克這些疾病的治療手段，研發有效地治療藥物。全基因組測序的應用范圍涉及臨床醫藥研究、群體遺傳學研究、關聯分析、進化分析等眾多領域。
1、實驗方案
測序策略： illumina HiSeq X PE150
數據量：推薦腫瘤50×測序深度/對照癌旁、血液30×測序深度；遺傳病30~50×測序深度。
2、技術優勢
（1）多種變異檢測：單核苷酸多態性（SNP）、插入缺失（InDel）和結構變異（SV）；
（2）與芯片方法相比，可以檢測到新的變異序列；
（3）與人類全基因組從頭測序相比，耗時更短、成本更低。
3、數據分析
3.1 標準信息分析
（1）按標準流程進行數據整理及數據質量評估；
（2）與參考基因組比對；
（3）SNP的檢測及其在基因組的分布；
（4）InDel的檢測及其在基因組的分布；
（5）CNV的檢測及其在基因組的分布；
（6）包含變異基因的功能注釋（GO注釋、Pathway注釋）。
3.2 高級信息分析（腫瘤基因組學）
（1）癌基因/抑癌基因/易感基因篩查；
（2）高頻突變基因統計及通路富集分析；
（3）NMF突變特征及突變頻率分析；
（4）已知驅動基因篩選；
（5）基因組變異Circos圖展示。
4、技術流程
5、案例分析
案例（1）胰腺神經內分泌腫瘤的全基因組圖譜
胰腺神經內分泌腫瘤（PanNETs）是第二大胰腺上皮細胞腫瘤，致死率達60%。隨著檢測手段越來越靈敏，胰腺神經內分泌腫瘤診斷數量呈現上升趨勢，這給臨床診療帶來了一定的挑戰！在一項新的研究中，研究人員揭示出正常情形下與乳腺癌、卵巢癌和結腸癌相關聯的基因變異同樣能夠促進一種罕見的胰腺癌產生。EWSR1與BEND2發生體細胞融合，確定BEND2為EWSR1的一個新融合基因。發生體細胞融合的患者，其細胞形態和免疫組化特征具有典型的胰腺神經內分泌腫瘤特征。通過RNA-seq和RT–PCR確認了EWSR1和FLI1發生體細胞融合。
圖1 胰腺神經內分泌腫瘤中的突變特征
案例（2）全基因組測序確定EN1作為骨密度和骨折的決定因素
本研究發現歐洲血統人種存在1個新的非編碼低頻基因突變EN1對BMD（n=53236）以及骨折（n=508253）有較大影響。通過全基因組測序（n=2882，UK10K），全外顯子測序（n=3549），深度基因分型（n=26534），基因型從頭測序（n=20271）數據資料聯合分析，發現一個低頻非編碼突變，很可能是一個新的基因座EN1，較以前報道的常見的位于關于腰椎BMD以及降低骨折風險的突變的平均值要高出4倍的相關性。通過建立En1cre/flox小鼠模型，發現缺失了EN1會導致小鼠骨密度低以及更大可能的發生骨折。同時也發現了一個靠近WNT16的新的低頻非編碼突變與BMD有重大關聯。
圖1 腰椎BMD EN1附近的關聯信號
參考文獻
[1] Scarpa et al. Whole-genome landscape of pancreatic neuroendocrine tumours. Nature, 2017.
[2] Zheng et al. Whole-genome sequencing identifies EN1 as a determinant of bone density and fracture. Nature, 2015.
