产品简介
外显子仅占人类基因组的 2.5%，但包含了基因表达相关的绝大部分信息。该区域的变异与癌症、单基因遗传病、部分复杂疾病等密切相关。外显子捕获测序仅对外显子区域的序列进行测序，相对于基因组重测序成本较低，可以用很小的数据量获得大量有用信息，对研究基因的SNP、InDel等具有很大的优势。
Aglient SureSelect外显子捕获系统 ( www.Agilent.com )
我们的优势
1. 整合已有数据库的同时，可以发现全新的突变位点；
2. 采用生物信息学领域权威的外显子数据分析流程，并有高分文献支持；
3. 整合最新的注释数据库，确保结果的准确性和高验证率；
4. 针对特定研究对象设计多套完善的备选方案，并推荐最优的一套。
样本要求
组织样品
1. 新鲜动物组织干重 ≥0.5g
2. 新鲜植物组织干重 ≥1g
3. 新鲜培养细胞数 ≥8×10 6 个
4. 全血（哺乳动物） ≥2ml
5. 全血（非哺乳动物） ≥0.5ml
6. 福尔马林固定石蜡包埋组织（FFPE）＞10个玻片或50mm 2 ,5-10μm厚的切片10片
DNA样品
1. 请提供总量 ≥3μg/ 样本，浓度 ≥50ng/μL的DNA；
2. OD260/280介于1.8-2.0之间；
3. 电泳检测无明显 RNA污染，基因组条带清晰、完整，无降解；
4. 送样时请标记清楚样品编号，管口使用 Parafilm膜密封；
5. 样品保存期间切忌反复冻融；
6. 送样时请使用干冰运输。
注：不同样品之间存在差异，详情请向火狐体育app官网咨询
实验流程
1. DNA提取及质控：凝胶电泳质控→Nanodrop质控→Agilent 2200质控；
2. 靶向捕获：Agilent Sureselect V6外显子捕获 ， 90分钟内完成杂交；
3. 引物序列降解：去除引物序列的影响；
4. 文库构建及质控： PCR扩增；
5. 上机测序： 火狐体育app官网建议选择 NovaSeq，双端测序，通量大，碱基精度高，而且成本低，速度快。测序数据量：10Gb。
数据分析流程
结果示例
原始数据质量控制结果
注：左图横坐标代表碱基位点，纵坐标代表碱基质量值，不同颜色曲线代表不同碱基在每条 read上的质量值；右图横坐标代表碱基位点，纵坐标代表碱基含量比值，不同颜色曲线代表不同位点各碱基含量。
DNA Mapping结果
注：左图为 reads 在染色体上的分布情况；右图为 reads与参考基因组序列比对情况
基因组比对结构优化
注：该图展示了 GATK tools矫正前 后的 reads碱基质量值
SNP Calling
Jiang et al., Hepatology, 2014
注： IGV确认候选体细胞突变位点图
体细胞突变基因注释及突变类型
Coco S et al., Cancers, 2019
注：上图为肿瘤组织样本中的突变基因；下图为突变类型的突变频率，横轴为突变类型，纵轴为特定突变类型的突变频率
SNP/SNV筛选
Jiang et al., Hepatology, 2014
注：该图展示了肿瘤体细胞 SNP/SNV突变的过滤策略
所有差异基因的 GO分析结果
注：该图展示了显著性富集的前 15 个 GO条目，横坐标表示-log10(P-value) ，纵坐标表示 GO条目名称。
Pathway富集性散点图
注：该图展示了显著性富集的 20 条 Pathway条目。横坐标表示pathway对应的Rich factor ，纵坐标表示 pathway注释信息，点的颜色表示P-value的大小，点的大小表示pathway包含的差异基因数量。
系统发育树
Jiang et al., Hepatology, 2014
注：该系统发育树表示含有 HECT结构域的旁系同源物。scale bar 表示每个位点氨基酸变化数，每个节点处的数值表示相应的 bootstrap value。
蛋白质模型
Jiang et al., Hepatology, 2014
注：采用生物信息学手段模拟蛋白质的结构并建立了模型，分析显示 Glu959突变位于HECT domain表面的α螺旋上，可能和蛋白活性位点有关。
进化分析
Jiang et al., Hepatology, 2014
注：该图展示了来自不同物种的 UBE3Cparalogs 的多重序列比对结果。其中， UBE3C中的突变位点用红色箭头标记。
文献示例
[1] Xu LX, He MH, Dai ZH, et al. Genomic and transcriptional heterogeneity of multifocal hepatocellular carcinoma. Ann Oncol. 2019 Mar 27. pii: mdz103. (IF=13.926)
[2] Ricciuti B, Kravets S, Dahlberg SE, et al. Use of targeted next generation sequencing to characterize tumor mutational burden and efficacy of immune checkpoint inhibition in small cell lung cancer. J Immunother Cancer. 2019. (IF=8.374)
[3] Coco S, Bonfiglio S, Cittaro D, et al. Integrated Somatic and Germline Whole-Exome Sequencing Analysis in Women with Lung Cancer after a Previous Breast Cancer. Cancers (Basel). 2019 Mar 28;11(4). pii: E441. (IF=5.326)
[4] Cho SY, Chae J, Na D, et al. Unstable Genome and Transcriptome Dynamics during Tumor Metastasis Contribute to Therapeutic Heterogeneity in Colorectal Cancers. Clin Cancer Res. 2019 Jan 22. (IF=10.199)
[5] Jiang J, et al. Clinical Significance of the Ubiquitin Ligase UBE3C in Hepatocellular Carcinoma Revealed by Exome Sequencing. Hepatology. 2014 Jun;59(6):2216-27. (IF=14.079)