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    Research Services

    Human Whole Genome Sequencing

    概要

    ヒト全ゲノムシーケンス(HWGS)を解析することで、個々の遺伝子構成をカタログ化し、すべての遺伝変異(一塩基変異(SNV)、挿入と欠失(InDels)、コピー数多型(CNV)、および構造多型(SV)を検出できます。Novogeneは、強力なIllumina NovaSeq 6000システムを活用し、ゲノムあたり最小限のコストで年間最大280,000検体のヒトゲノムシーケンスが行えます。またOxfordNanopore PromethIONとPacBio Sequel Systemsを用いることで、特にショートリードシーケンスでは検出できないヒト全ゲノムにおける多型変異や反復領域の、完全で正確な同定を行い、欠落しているシーケンスリードを補完します。全ゲノムシーケンスと高度なバイオインフォマティクス解析の豊富な経験を持つNovogeneは、お客様のニーズに適切にお応えし、大規模なプロジェクトでも、高い品質と迅速な納期で提供いたします。

    service specifications

    アプリケーション

  • 遺伝病研究
  • 癌研究
  • 人口増加
  • DNAバイオマーカー
  • 薬理ゲノミクス
  • Novogeneの強み

  • 最先端のNGSテクノロジー:Novogeneは、IlluminaのHiSeqやNovaSeq 6000システムなど、世界でも最先端のテクノロジーを使用した世界最大規模のシーケンスサービスプロバイダーです。
  • 最高のデータ品質:Q30スコアは80%以上を保証します。これはIlluminaの公式保証である75%以上です。 データの実例をご覧ください。
  • 並外れたインフォマティクスの専門知識:Novogeneは最先端のバイオインフォマティクスパイプラインと、国際的に認められた最高クラスのソフトウェアを使用して、信頼性が高く、論文にすぐに使用できるデータをお客様に提供します
  • サンプル要件

    Platform Type
    Sample Type
    Amount (Qubit®)
    Purity
    Illumina Novaseq 6000
    Genomic DNA
    ≥200 ng
    OD260/280=1.8-2.0
    Genomic DNA(PCR free)
    ≥1.5 μg
    Genomic DNA from FFPE *
    ≥0.8 μg
    PacBio Sequel I/II
    HMW Genomic DNA
    ≥10 μg (for Sequel I)
    ≥30 μg (for Sequel II)
    OD260/280=1.8-2.0;
    OD260/230=2.0-2.2;
    Fragments should be ≥ 30 Kb for Sequel I, ≥ 60 Kb for Sequel II
    Nanopore PromethION
    HMW Genomic DNA
    ≥10 μg
    OD260/280=1.8-2.0;
    OD260/230=2.0-2.2;
    Fragments should be ≥ 30 Kb

    シーケンスパラメーターと解析内容

    Platform Type
    Illumina Novaseq 6000
    PacBio Sequel I/II
    Nanopore PromethION
    Read Length
    Paired-end 150 bp
    average > 10 Kb for Sequel I
    average > 15 Kb for Sequel II
    average > 17 Kb
    Recommended Sequencing Depth
    For tumor tissues: 50×, adjacent normal tissues and blood 30×
    For genetic diseases: 10-20×
    For genetic diseases: 10-20×
    For rare diseases: 30-50×
    For tumor tissues: ≥20×
    For tumor tissues: ≥20×
    Standard Data Analysis
    Data quality control
    Data quality control
    Alignment with reference genome
    Sequence alignment
    SNP/InDel/SV/CNV detection
    Structural variant (SV) detection
    Somatic SNP/InDel/SV/CNV detection (paired tumor samples)
    Variation annotation

    注:詳細については、サービス仕様をご参照ください。カスタマイズされたリクエストについては、お問い合わせください

    プロジェクトワークフロー

    ゲノムシーケンスにより、WNK2が肝細胞癌のドライバー遺伝子変異であり、早期再発の危険因子であることが判明(Zhou et al.,2019)

    緒論

    肝細胞癌(HCC)は、発生率と死亡率が上昇している比較的一般的な種類の癌です。 HCC患者の治療と症状管理の進歩によって死亡率が改善されましたが、HCCには依然として早期の再発率が高い疾患です。 この研究では、HCCの中国人患者のゲノムの変化を体系的に検証し、それらの患者の早期腫瘍再発に関連する変異を特定することを目的としていました。

    サンプリングとシーケンス方法:

    サンプル
    •初期HCC中国人患者182人

    シーケンス方法:
    •Illumina プラットフォーム(PE150)でのヒト全ゲノムシーケンス(49例)、全エクソームシーケンス(18例)、ターゲットシーケンス(115例)

    結論

    WGSを用いたこの研究では、体細胞SNV / InDels、CNV、SVを含むゲノムの状況を検証し、HCCを有する49人の中国人患者から5つの顕著な変異の特徴を特定しました(図2)。初期HCCサンプル182検体の WGS、WES、ターゲットシーケンスを行った結果、WNK2、RUNX1T1、CTNNB1、TSC1、TP53が浸潤と転移因子である可能性があり、WNK2が変異頻度に最も有意な差があったことが示されました(図 3)。 これらの生体機能を検証した結果、がん抑制因子としてのWNK2の役割が明らかになりました。その不活性化は、HCC細胞におけるERK1 / 2シグナル伝達の活性化、腫瘍と結合しているマクロファージの浸潤、さらに腫瘍の成長と転移をもたらしました。 本研究によって中国人患者のHCCを特徴づけるゲノム変化を明らかにし、WNK2を、治療切除後に早期腫瘍再発に関与しているHCCにおけるドライバーであることを示しました。

    Figure 1. Genomic alterations and mutational signatures in 49 Chinese primary HCCs that had tumor early.

    Figure 2. The mutational spectrum in HCCs with or without early recurrence.

    若い非喫煙者における肺腺癌のゲノム変化の特徴(Luo et al.,2018)

    緒論

    非小細胞肺癌(NSCLC)は、各下位集団に表現型および遺伝子型の多様性を伴う非常に不均一な疾患として認識されています。 NSCLCの非喫煙者の患者は次世代シーケンスを通じて十分に研究されていますが、若い非喫煙者のNSCLC患者における隠された特異的分子の特徴はほとんどわかっていません。

    サンプリングとシーケンス方法:

    サンプル
    •非喫煙者の肺腺癌(LUAD)患者36人

    シーケンス方法:
    •Illuminaプラットフォーム(PE150)でのヒト全ゲノムシーケンス

    結論

    この研究では、よく知られている遺伝子変異に加えて、まれに報告されるいくつかの潜在的な肺癌関連遺伝子変異(HOXA4やMST1など)が同定されました。 肺癌に関連するコピー数多型(EGFRやCDKN2Aなど)は濃縮され、肺癌に関連する構造多型(EML4-ALKおよびKIF5B-RETなど)も共通して観察されました。 特に、ALK(SMG6-ALK)とRET(JMJD1C-RET)の新しい融合パートナー遺伝子が見つかりました。 さらに、高い有病率で且つ潜在的に標的化可能なゲノム変化がコホートで観察されました。 最後にこの研究によって、BPIFB1、CHD4、PARP1、NUDT1、RAD52、MFI2の生殖細胞変異は、LUADの若い非喫煙者患者で有意に濃縮されていることが、作成した非癌データベースと照合して特定されました(p <0.05)。 この研究は、若い非喫煙者で起こるLUADの詳細な突然変異を明らかにし、NSCLCサブグループの異なる分子病因への示唆を与えました。

    Figure 3. Mutation landscape of lung adenocarcinoma in young never-smoker patients.

    扁平上皮異形成から癌までの、食道組織の遺伝的変化(Liu et al.,2017)

    緒論

    食道扁平上皮癌(ESCC)は、食道癌の最も一般的なサブタイプです。 ESCCの発生中に食道細胞で発生する遺伝的変化についてはほとんど知られていません。 この研究では、同じ患者の食道非腫瘍、上皮内腫瘍(IEN)、およびESCC組織を次世代シーケンスによる解析を行い、腫瘍発生中の遺伝的変化を追跡しました。

    サンプリングとシーケンス方法:

    サンプル
    •切除を受けているESCC患者70人からの食道組織サンプル227検体

    シーケンス方法:
    •ヒト全ゲノムシーケンス(7ケース)、全エクソームシーケンス(18ケース)、およびIlluminaプラットフォーム(PE150)でのターゲット領域シーケンス(45ケース)

    結論

    この研究によって、IENとESCC間の変異の種類と頻度に有意な類似性があることが明らかになりました(図1)。これには、DNA損傷の変異的特徴の類似性も含まれます。 CCND1、CDKN2A、およびFGFR1遺伝子の変異が、系統発生解析およびクローン解析から、初期のドライバー遺伝子変異として同定されました。 しかしながら、同じ個体から採取した組織の重複しないSNVの数から、さまざまな病変が独立して形成され、変異の独立したクローン拡大があったことを示していました。 本研究で実証されたように、複数のNGSアプリケーションを使用することで、癌の早期診断と治療を探索するための新たらアプローチを提供できます。

    Figure 4. The mutation variation landscape of ESCC, IEN, and simple hyperplasia (ESSH) from whole genome sequencing and whole exome sequencing.
    Reference: Liu X, Zhang M, Ying SM, et al. Genetic alterations in esophageal tissues from squamous dysplasia to carcinoma[J]. Gastroenterology, 2017, 153: 166‒177.

    Sequencing error rate distribution

    Note: The x-axis represents position in reads, and the y-axis represents the average error rate of bases of all reads at a position.

    GC content distribution

    Note: The x-axis is position in reads, and the y-axis is percentage of each type of bases (A, T, G, C); different bases are distinguishable by different colors.

    Sequencing depth & coverage distribution

    Note: Average sequencing depth (bar plot) and coverage (dot-line plot) in each chromosome. The x-axis represents chromosome; the left y-axis is the average depth; the right y-axis is the coverage (proportion of covered bases).

    SNP detection

    Sample
    Sample_1
    Sample_2
    Sample_3
    Sample_4
    Sample_5
    Sample_6
    CDS
    22318
    22343
    22271
    22702
    22654
    22418
    Synonymous SNP
    11342
    11375
    11329
    11,439.00
    11387
    11376
    missense SNP
    10335
    10340
    10334
    10643
    10649
    10400
    stopgain
    77
    81
    72
    87
    87
    8.30
    stoploss
    14
    13
    11
    12
    12
    10
    unknown
    558
    541
    536
    531
    528
    501
    itronic
    1263778
    1261992
    1262435
    1259099
    1262095
    1271575
    UTR3
    25167
    25134
    25496
    25396
    25462
    25510
    UTR5
    5568
    5562
    5644
    5767
    5829
    5702
    splicing
    84
    85
    84
    86
    90
    96
    ncRNA exonic
    11867
    11818
    11734
    11628
    11697
    11760
    ncRNA intronic
    205360
    205028
    200363
    199813
    200397
    205018
    ncRNA splicing
    66
    66
    58
    61
    64
    60
    upstream
    22383
    22339
    22230
    22648
    22744
    22708
    downstream
    23565
    23544
    23515
    23221
    23235
    23557
    intergenic
    2119447
    2115048
    2110391
    2091107
    2098406
    2138433
    Total
    3700477
    3693838
    3685038
    3662384
    3673519
    3727684

    Circos

    Note:
    Novogene shows Circos only when CNV analysis was carried out. The figure consists seven rings from outer to inner.
    (1) The outer circle (the first circle) is chrome information.
    (2) The second ring represents the read coverage in histogram style. A histogram is the average coverage of a 0.5Mbp region.
    (3) The third ring represents indel density in scatter style. A black dot is calculated as indel number in a range of 1Mbp.
    (4) The fourth ring represents snp density in scatter style. A green dot is calculated as snp number in a range of 1Mbp.
    (5) The fifth ring represents the proportion of homozygous SNP (orange) and heterozygous SNP (grey) in histogram style. A histogram is calculated from a 1Mbp region.
    (6) The sixth ring represents the CNV inference. Red means gain, and green means loss.
    (7) The most central ring represents the SV inference in exonic and splicing regions. TRA (orange), INS (green), DEL (grey), DUP (pink) and INV (blue).

    Heatmap of significantly mutated genes


    Linkage analysis

    Note: The upper x-axis is chromosome number; the lower x-axis is centimorgan (cM). And the y-axis is LOD score.