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解决外显子组研究的艰难过程

使用 Applied Biosystems CytoScan XON 套件(包括芯片、试剂和易于使用的软件),通过可靠的单个外显子缺失和重复检测克服外显子组研究中的困难,以实现对外显子水平 CNV 进行高性价比且简化的分析。CytoScan XON 套件设计覆盖整个基因组,对7,000 个临床相关基因增加覆盖率,该套件提供的 CNV 数据可作为二代测序(NGS)突变分析的有力补充。

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使用 CytoScan XON 套件,您可以:

  • 以高性价比的方式全面检测单个外显子的缺失和重复
  • 通过可靠的外显子水平缺失和重复检测对 NGS 突变分析进行补充
  • 确认替代技术得到的 CNV 结果
  • 简化和优化序列变异分析

我们的合作伙伴正在生殖健康方面取得重大进展。观看下面的视频,了解有关在南卡罗莱纳州格林伍德的格林伍德遗传中心使用 CytoScan XON 套件进行单外显子缺失和重复检测的更多信息。

拷贝数变异 (CNV) 是公认的与遗传性疾病相关的基因组结构变异。染色体微阵列分析 (CMA) 可成功检测亚微观 CNV,自 2010 年起,用作检测与智力低下、发育迟缓、自闭症谱系障碍和先天性异常相关的 CNV 的一级检测 [1]。

除了 CMA 常规检测涉及的全基因组区域的 CNV 外,数项临床研究对涉及单个或多个外显子缺失和重复的 CNV 进行了研究,并确定了与神经发育迟缓[2]、失明 [3] 和耳聋 [4] 等的相关性。此外,在孟德尔疾病中,基因内 CNV 比先前怀疑的更为普遍,在临床研究环境中分析这些样本时应予以考虑 [5]。今天,我们了解到高达 40% 的基因内突变只涉及一个或两个外显子,因此对于基因组技术来说,尽可能提高基因内的覆盖率是必不可少的 [6]。

特别是随着 NGS 技术的出现,通过越来越多地使用全外显子组测序来评估单核苷酸变异 (SNV)已成功检测到较小的 indel,并且出现了从 NGS 数据中检出拷贝数变化的方法。随着全外显子组测序的应用和数据分析在临床研究领域的发展,检测单倍型不足的突变畸变,以及仅在一个等位基因中发现突变的隐性疾病相关基因的畸变至关重要。因此,当前的 NGS 工具存在明显的假阳性率,并且必须通过正交法验证这些检出 [7]。

CytoScan XON 套件是一种外显子水平拷贝数检测试剂盒,可为临床研究这些重要变异分析的灵敏度和灵活性提供所需的改善和补充。

Waardenburg II 综合征基因 SOX10 的双等位基因缺失可导致可识别的关节弯曲综合征

了解 Stevenson 等人如何使用 CytoScan XON 套件分析 SOX10 中的双等位基因(与 Waardenburg 综合征 II 型和 IV 型相关的基因)缺失的更多信息。

  • 全外显子组测序显示 PAX3、SOX10、MITF、EDN3、EDNRB 和 SNA12 无变异
  • 通过基因组阵列和定量 PCR 发现 SOX10 中的两个缺失
  • 使用 CytoScan XON 检测试剂盒(平台含 685 万个探针,重点覆盖 RefSeq 基因的外显子区域)进行微阵列分析

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灵敏的外显子水平拷贝数和对整个基因组卓越的覆盖率

当前的 NGS 基因panel检测范围差异很大,从几个基因到数千个基因不等。当使用多重分析连接依赖性探针扩增 (MLPA™) 检测或外显子组阵列进行医学研究时,从成本和实验室效率的角度来看,全面有效地检测缺失和重复以匹配这些检测组合具有挑战性。此外,定制的缺失和重复阵列缺乏灵活性,无法包含与特定疾病相关的任何新的目标基因,这增加了对新内容验证和分析验证的负担。

CytoScan XON 套件是一种微阵列解决方案,除了提供全基因组覆盖外,还可以高灵敏度检测关键相关基因中的单外显子缺失和重复事件(图 1)。单核苷酸多态性 (SNP) 探针可实现样本追踪、二倍体-三倍体和杂合性丢失 (LOH) 分析。

智能设计提高了关键基因的分辨率

CytoScan XON 套件内容是从超过 4900 万个探针池中通过经验选择而设计的,用于检测整个基因组的拷贝数。选择性能最好的探针以覆盖关键相关基因和其内的外显子。从目标区域侧翼 500 bp 处用额外的探针填充任何空隙,确保每个外显子含有足够的探针进行可靠的检出(图 2)。

通过基因panel 或基因分层分析实现灵活的报告

Chromosome Analysis Suite (ChAS) 数据分析软件具有灵活性,使您可以根据特定临床研究需求以各种方式轻松查看和总结外显子水平的 CNV 结果。

基因panel分析

通过使用直观的 ChAS 软件中的首选基因 列表或检测panel简化结果报告。这种分析 的特性使您能够获得仅限于 获得在您上传的基因panel中的外显子水平的CNV结果,并且在启用限制模式的情况下仅查看 感兴趣的基因(图3)。

基因水平层级分析

将基因水平层级分析整合至用户友好的 ChAS 软件中,{23提供了一种新颖灵活的方法,其中软件根据临床研究相关性按 基因水平层级显示结果。这一独特功能{ 可对目标数量的临床相关 基因(Level 1)或扩展基因水平层级提供全基因组视图 的可视化 CNV 结果(表 1)。因此,用户可以根据自己的需求选择相应的基因水平层级来进行分析和报告。

水平基因数量描述
17,003包括与临床研究相关性较强的基因;例如,与智力障碍、发育迟缓、自闭症谱系障碍、先天性 异常、癫痫、原发性免疫缺陷、遗传性癌症以及心脏、代谢、神经肌肉、眼睛和听力障碍等 相关的基因 
23,813包括在 Levels 1 中未覆盖的 ClinVar 基因
35,817包括在 Levels 1和 Levels 2中未覆盖的 OMIM®基因
49,347包括在 Levels 1,Levels 2和Levels 3中未覆盖的 RefSeq 基因

表 1.基因水平层级的描述。

ChAS 软件工作流程

性能数据

详细信息

内容

用于全基因组覆盖的 685 万个经验性选择的探针,包括:

  • 650 万拷贝数探针
  • 300,000 个 SNP 探针(用于 LOH 分析、二倍体-三倍体评估和样本追踪)
灵敏度高达 95% 的外显子水平 CNV 检测灵敏度*
覆盖率

覆盖基因的总数量:25,980

  • 全覆盖:21,844
  • 部分覆盖:4,136
  • 用于医学研究的外显子组基因(包括癌症基因):7,003
  • 外显子水平 CNV 检测(平均每个call 15 个探针)

*根据基因水平第 1 层级计算的灵敏度。

其他资源

请访问我们的 CytoScan XON 套件资源库,以获取最新的网络讲座、海报和文献。

参考文献
1.Miller DT, Adam MP, Aradhya S et al.(2010) Consensus statement: chromosomal microarray is a first-tier clinical diagnostic test for individuals with developmental disabilities or congenital anomalies.Am J Hum Genet 86:749-764.
2.Zahir F et al.(2016) Intragenic CNVS for epigenetic regulatory genes in intellectual disability: survey identifies pathogenic and benign single exon changes.Am J Med Genet Part A 170A:2916-2926.
3.Neuhaus C, Eisenberger T et al.(2017) Next-generation sequencing reveals the mutational landscape of clinically diagnosed Usher syndrome: copy number variations, phenocopies, a predominant target for translational read-through, and PEX26 mutated in Heimler syndrome.Mon Genet Genomics 5:531-552.
4.Ji H et al.(2014) Combined examination of sequence and copy number variations in human deafness genes improves diagnosis for cases of genetic deafness.BMC Ear Nose Throat Disord 14:
5.Aradhya S, Lewis R, Tahrra B et al.(2012) Exon-level array CGH in a large clinical cohort demonstrates increased sensitivity of diagnostic testing for Mendelian disorders.Genet Med 14:594-603.
6.Retterer K, Scuffins J et al.(2015) Assessing copy number from exome sequencing and exome array CGH based on CNV spectrum in a large clinical cohort.Genet Med 17:623-629.
7.Mason-Suares H, Landry L, Lebo M (2016) Detecting copy number variation via next generation technology.Curr Genet Med Rep 4:74-85.

仅供研究使用。不可用于诊断程序。