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全基因組測(cè)序
對(duì)人類不同個(gè)體或群體進(jìn)行全基因組測(cè)序,并進(jìn)行生物信息分析?扇嫱诰蚧蚪M的SNP/InDel/CNV/SV等各類變異,為篩選疾病的致病及易感基因, 研究發(fā)病及遺傳機(jī)制提供重要信息。
服務(wù)類別:測(cè)序/合成總訪問(wèn):1493
最后更新:2020-10-16半年訪問(wèn):60
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全面挖掘DNA水平的遺傳變異

利用Illumina測(cè)序平臺(tái)對(duì)人類不同個(gè)體或群體進(jìn)行全基因組測(cè)序,并在個(gè)體或群體水平上進(jìn)行生物信息分析?扇嫱诰蚧蚪M的SNP/InDel/CNV/SV等各類變異,為篩選疾病的致病及易感基因, 研究發(fā)病及遺傳機(jī)制提供重要信息。

高質(zhì)量,準(zhǔn)定位,強(qiáng)分析

全基因組重測(cè)序可全面掃描基因組上的變異信息,一次性挖掘大量的生物標(biāo)記物,該技術(shù)準(zhǔn)確性高、可重復(fù)性好、定位精確,已被廣泛應(yīng)用于疾病、癌癥的基因組研究。
諾禾致源獨(dú)有的生物信息分析流程專注于功能性解讀與多層次的變異致病性分析,并依托諾禾正常人群基因組數(shù)據(jù)庫(kù)、病種數(shù)據(jù)庫(kù)及藥物基因組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù),滿足多樣化的科研需求。

科學(xué)的方案,高精尖的技術(shù)

從材料選取,建庫(kù)測(cè)序,到數(shù)據(jù)分析,
每一步都需要科學(xué)、縝密的設(shè)計(jì),以保障高質(zhì)量研究成果。

信息分析

全基因組重測(cè)序通過(guò)對(duì)個(gè)體進(jìn)行全基因組測(cè)序,全面解讀基因組上的變異信息,預(yù)測(cè)該變異信息與疾病的關(guān)聯(lián)性。

疾病基因組學(xué)
標(biāo)準(zhǔn)信息分析 高級(jí)信息分析(單基因病) 高級(jí)信息分析(復(fù)雜疾。 個(gè)性化分析

1.數(shù)據(jù)質(zhì)控:去除接頭污染和低質(zhì)量數(shù)據(jù)
2.與參考序列進(jìn)行比對(duì)、統(tǒng)計(jì)測(cè)序深度及覆蓋度
3.SNP/InDel/SV/CNV 檢測(cè)、注釋及統(tǒng)計(jì)
4.基因組變異 Circos 圖展示

  (一)基于變異有害性的篩選
1. 突變位點(diǎn)篩選
  (1)篩選的突變過(guò)濾已知數(shù)據(jù)庫(kù);
  (2)篩選的變異保留編碼區(qū)或剪切位點(diǎn)區(qū)的變異位點(diǎn);
  (3)氨基酸保守性預(yù)測(cè)
2.突變位點(diǎn)有害性分類
3.Non-coding 區(qū)突變位點(diǎn)篩選
4.結(jié)構(gòu)變異 CNV/SV 有害性分析
  (二)基于選樣信息的篩選
1.顯性/隱性遺傳模式分析(需合作方提供家系圖)
1.1 顯性遺傳模式
1.2 隱性遺傳模式
2.家系連鎖分析(家系樣本)
3.純合子區(qū)域(ROH)分析(近親結(jié)婚家系樣本)
4.共有突變基因篩選(散發(fā)樣本)
  (三)基于基因功能和表型的篩選
1.候選基因功能富集分析
2.候選基因通路富集分析
3.候選基因與疾病相關(guān)性排序

  (一)基于變異有害性的篩選
1. 突變位點(diǎn)篩選
  (1)篩選的突變過(guò)濾已知數(shù)據(jù)庫(kù);
  (2)篩選的變異保留編碼區(qū)或剪切位點(diǎn)區(qū)的變異位點(diǎn);
  (3)氨基酸保守性預(yù)測(cè)
2.突變位點(diǎn)有害性分類
3.Non-coding 區(qū)突變位點(diǎn)篩選
4.結(jié)構(gòu)變異 CNV/SV 有害性分析
  (二)基于選樣信息的篩選
1.顯性/隱性遺傳模式分析(需合作方提供家系圖)
1.1 顯性遺傳模式
1.2 隱性遺傳模式
2.新生突變篩選(核心家系)
2.1 de novo SNP/InDel 篩選
2.2 de novo CNV/SV 篩選
2.3 SNP/InDel 新生突變速率計(jì)算
3.共有突變基因篩選(散發(fā)樣本)
  (三)基于基因功能和表型的篩選
1.蛋白功能互作網(wǎng)絡(luò)(PPI分析)
2.候選基因功能富集分析
3.候選基因通路富集分析
4.候選基因與疾病相關(guān)性排序

1. 藥物效應(yīng)多態(tài)性的遺傳學(xué)機(jī)理研究
使用 PharmGKB 和 Drugbank 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)藥物基
因組項(xiàng)目進(jìn)行注釋和分析,需客戶提供所關(guān)注的
藥物名稱。
2. 生存分析(基于臨床隨訪數(shù)據(jù))
 (1)構(gòu)建 Cox 風(fēng)險(xiǎn)比例回歸模型
 (2)生存曲線
 (3)繪制曼哈頓圖
 (4)繪制 Q-Q 圖
 (5)繪制 Locus Zoom 圖
3. 疾病顯著性關(guān)聯(lián)位點(diǎn)分析(建議基于 150 對(duì)以
上 case/control)
(1) Fisher 精確檢驗(yàn)
(2) 繪制曼哈頓圖
(3) 繪制 Q-Q 圖
(4) 繪制 Locus Zoom 圖
4. 疾病顯著性關(guān)聯(lián)基因分析(建議基于 150 對(duì)以
上 case/control)
(1) SKAT 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
(2) 繪制 Heat map 圖
備注:Control 的選擇范圍
  (1)客戶準(zhǔn)備 control 樣本,和 case 樣本
并行測(cè)序后,進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析;
  (2)可以免費(fèi)利用諾禾內(nèi)部自然人數(shù)據(jù)庫(kù)
Novozhonghua 作為 control 來(lái)做關(guān)聯(lián)分析;
  (3)可以利用數(shù)據(jù)庫(kù) ExAc、gnomAD 作為
control 來(lái)做關(guān)聯(lián)分析。
5. HLA 分析(分析內(nèi)容參照人 HLA 捕獲測(cè)序分
析內(nèi)容)
6. 線粒體基因組分析(分析內(nèi)容參照人線粒體基
因組測(cè)序分析內(nèi)容)

癌癥基因組學(xué)
基本信息分析 A 基本信息分析 A+ 高級(jí)信息分析 個(gè)性化分析

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)控 : 去除接頭污染和低質(zhì)量數(shù)據(jù)
2. 與參考序列進(jìn)行比對(duì)、統(tǒng)計(jì)測(cè)序深度及覆蓋
3. Somatic SNP / InDel / SV /
CNV 檢測(cè)、注釋及統(tǒng)計(jì) ( 成對(duì)樣本 )

基本信息分析 A 基礎(chǔ)上增加5項(xiàng)分析內(nèi)容 :
4. 易感基因篩查
5. 高頻突變基因統(tǒng)計(jì)及通路富集分析
6.NMF 突變特征及突變頻譜分析
7.NovoDriver 已知驅(qū)動(dòng)基因篩選
8. 基因組變異 Circos 圖展示

1. MRT 高頻突變基因相關(guān)性分析
1.1 高頻突變基因協(xié)同作用分析
1.2 高頻突變基因互斥作用分析
2. OncodriveCLUST 驅(qū)動(dòng)基因預(yù)測(cè)
3. 突變位點(diǎn)分布情況分析(新)
3.1 高頻突變基因 SNP/InDel 突變位點(diǎn)展示(新)
3.2 預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)基因 SNP/InDel 突變位點(diǎn)展示(新)
4. 高頻 CNV 分析
4.1 CNV 分布分析
4.2 CNV 重現(xiàn)性分析
5. 融合基因檢測(cè)及 Circos 圖展示(新)
6. ABSOLUTE 腫瘤純度及倍性分析
7. 雜合性缺失 (LOH) 分析(新)
8. 瘤內(nèi)異質(zhì)性及克隆結(jié)構(gòu)分析
8.1 單樣本克隆結(jié)構(gòu)分析 (Pyclone)
8.2 體細(xì)胞突變 CCF 計(jì)算(新)
9. NovoDrug 高頻突變基因靶向用藥預(yù)測(cè)
10. NovoDR 耐藥突變篩選
11. NovoNoncoding 非編碼區(qū)高頻突變分析

1. 腫瘤進(jìn)化樹(shù)分析
2. NovoVirus 病毒整合分析
3. 克隆結(jié)構(gòu)分析(新)
3.1 同一病人多區(qū)域 取樣克隆 結(jié) 構(gòu)分析
(EXPANDS)
3.2 多樣本間克隆結(jié)構(gòu)進(jìn)化分析(Pyclone)
4. 臨床數(shù)據(jù)整合
5. 腫瘤分型分析(新)
5.1 微衛(wèi)星分析
5.2 重排特征分析
5.3 端粒長(zhǎng)度分析
5.4 Kataegis 分析
6. 新抗原預(yù)測(cè)(新)
7. 驅(qū)動(dòng)基因預(yù)測(cè)(新)
8. 突變頻譜 3D 展示圖(新)
9. Conpair 分析樣本間一致性和污染程度 (新)

悅讀高質(zhì)量測(cè)序數(shù)據(jù),盡享HPC澎湃動(dòng)力

全基因組重測(cè)序采用先進(jìn)的Illumina測(cè)序平臺(tái),快速、高效地讀取高質(zhì)量的測(cè)序數(shù)據(jù)。
諾禾致源高性能計(jì)算平臺(tái)(High Performance Computing,HPC)采用DELL計(jì)算節(jié)點(diǎn)和Isilon存儲(chǔ)的高效組合,實(shí)現(xiàn)快速穩(wěn)定的測(cè)序數(shù)據(jù)分析及交付。隨著公司業(yè)務(wù)的發(fā)展,高性能計(jì)算平臺(tái)將會(huì)持續(xù)更新并擴(kuò)容,以保證高效的數(shù)據(jù)處理和安全的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

出色完成每一個(gè)項(xiàng)目環(huán)節(jié),助力科學(xué)研究

諾禾致源疾病基因組事業(yè)部和癌癥基因組事業(yè)部,致力于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的科研服務(wù)。
結(jié)合豐富的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),專業(yè)的項(xiàng)目方案指導(dǎo)和分析流程,保證項(xiàng)目準(zhǔn)確并且快速地進(jìn)行。

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