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♦ 方案2

由于连锁不平衡，通过全基因组基因分型获得的SNPs中包括了许多可能具有功能突变的SNPs。因此，这些相关区域有必要进行深入的研究。通过对这些区域在大样本中进行扫描，能够发现真正的致病基因，为进一步揭示疾病的致病机理提供基础。

方案2中，首先，在第1阶段通过基因分型技术对病例和对照样本中进行全基因组扫描，获得候选位点及其相关区域信息。第2阶段针对这些候选位点和区域定制捕获芯片，在扩大的样本中进行目标区域的深度测序，在对候选位点进行验证的同时，能够发现与候选位点连锁的疾病相关位点。方案2的具体流程见图3。

•  第一阶段：全基因组基因分型扫描

在临床研究中，全基因组基因分型技术用于发现疾病关联基因以及检测大样本人群中的风险突变。同样，在我们提供的复杂疾病研究方案2中，全基因组基因分型技术的目的是获得初步的GWAS分析结果，以获得疾病相关的遗传变异信息。BGI通常使用Illumina的全基因组基因分型芯片，芯片的详细信息见表3。

•  第二阶段：目标区域的深度测序

在第2阶段，通过以上基于全基因组基因分型的GWAS分析，获得可能包含重大疾病相关的突变位点/基因的特定区域。结合新一代高通量测序方法，在大样本中对该目标区域进行深度测序，可以检测到目标区域中的罕见突变，而通常这些罕见突变在以上基于基因分型的GWAS分析中往往是检测不出来的。

通过目标区域测序能够获得以下的预期结果：

    1）获得目标区域详细的生物学信息；

    2）获得目标区域的候选SNP集合以及发现罕见突变；

    3）获得疾病相关位点或致病突变；

参考文献

⑴. Manolio TA , Collins FS , Cox NJ , et al. Finding the missing heritability of complex diseases. Nature 2009 Oct 8; 461(7265):747-53.

⑵. McClellan J, King MC. Genetic heterogeneity in human disease. Cell 2010 Apr 16; 141(2):210-7.

⑶. Kim SY , Li Y , Guo Y , et al, Design of association studies with pooled or un-pooled next-generation sequencing data. Genet Epidemiol.

2. 宏基因组测序

与新一代高通量测序技术相结合的宏基因组测序技术，通过对人肠道微生物基因组进行测序研究，研究人肠道疾病的发病机理，揭示微生物与宿主之间的相互关系，筛选疾病相关微生物，寻找疾病关联的微生物基因以及功能，对疾病的预防诊断，药物的开发具有重要意义。

华大基因与欧盟合作的人肠道菌群元基因组测序项目（MetaHit），采用新一代高通量测序技术对124个人肠道微生物样品进行测序研究，获得约576.7G的数据，contigN50长度达到2.2kb，构建了目前最大的人肠道微生物参考基因集，发现了330万的非冗余人肠道微生物基因，筛选了部分与肥胖，慢性肠炎以及溃疡性肠炎相关的微生物类群以及微生物基因，使得通过干预菌群防治肥胖，肠炎等慢性代谢性疾病成为可能。

研究方案

• 第一阶段：

完成疾病与对照组少量样品的全基因组的宏基因组普查 （survey），每个样品产出不小于1Gb clean data（去接头、去污染）；对样品的复杂度，物种组成有一个整体的把握。

• 第二阶段：

依据第一阶段survey的结果制定精细的测序策略，挑选具有代表性的样品进行深度测序，完成多个疾病以及对照样品的宏基因组测序以进行肠道微生物与疾病的关联性分析，筛选疾病关联的微生物以及基因。

二、RNA水平的测序研究

转录组（transcriptome）广义上指某一生理条件下，细胞内所有转录产物的集合；狭义上指所有mRNA的集合。蛋白质是行使细胞功能的主要承担者，蛋白质组是细胞功能和状态的最直接描述，而由于目前蛋白质实验技术的限制，转录组成为研究基因表达的主要手段。转录组是连接基因组遗传信息与生物功能的蛋白质组的必然纽带，转录水平的调控是目前研究最多的，也是生物体最重要的调控方式。转录组研究能够从整体水平研究基因功能以及基因结构，揭示特定生物学过程中的分子机理，在转录组学层面研究复杂疾病及癌症的发病机理；筛选分子marker，进行无创诊断的应用；在分子水平对疾病能够准确分型，应用于临床医疗，为个性化医疗奠定基础；并能筛选鉴定药物靶点，从而进行药物研发。

基于高通量测序平台的转录组测序技术使能够在单核苷酸水平对任意物种的整体转录活动进行检测，在分析转录本的结构和表达水平的同时，还能发现未知转录本和稀有转录本，精确地识别可变剪切位点、基因融合以及SNP（编码序列单核苷酸多态性），提供最全面的转录组信息。相对于传统的芯片杂交平台，转录组测序无需预先针对已知序列设计探针，即可对任意物种的整体转录活动进行检测，提供更精确的数字化信号，更高的检测通量以及更广泛的检测范围，是目前深入研究转录组复杂性的强大工具。

华大RNA测序依托于HiSeqTM 2000测序平台，拥有全球领先的信息分析能力和强大的科研技术支持体系，已开发了多种测序策略。基于 RNA 水平的研究策略主要有：转录组测序（Transcriptome sequencing） 、数字基因表达谱测序升级版（RNA-seq（Quantification） 、小RNA测序（Small RNA sequencing） 、降解组测序（Degradome sequencing） 、非编码RNA测序（Non-coding RNA sequencing）等。在疾病方面研究具有众多成功案例，与Merck、GSK、Novartis等著名制药企业都有深入合作。