Service de séquençage de l'exome complet (WES)

Résultats de la démo

Ces exemples de graphiques mettent en évidence les résultats typiques du WES : performance de couverture/QC, résumé des variantes, aperçu de l'enrichissement et visualisation du signal à l'échelle du génome, pour un examen rapide du projet.

Questions Fréquemment Posées sur le Séquençage de l'Exome Complet

1. Quelles sont les applications du séquençage de l'exome complet ?

Le génome humain contient environ 180 000 régions codantes (exome), représentant environ 1,7 % du génome humain. On estime que 85 % des mutations causant des maladies se produisent dans l'exome. Par conséquent, le séquençage de l'exome entier est un contributeur potentiel à la compréhension des maladies humaines. Le séquençage de l'exome entier est un outil rentable et puissant, particulièrement adapté pour des tailles d'échantillons plus importantes et une couverture élevée. Le séquençage de l'exome entier est principalement utilisé pour enquêter sur la cause génétique des maladies mendéliennes et des maladies courantes telles que le cancer et le diabète.

Figure 1. Application du séquençage de l'exome complet dans une maladie complexe.

2. Quelles variations le séquençage de l'exome entier peut-il détecter ?

Le séquençage de l'exome complet peut détecter des SNP, des InDels et peut-être des variations du nombre de copies (CNV).

3. Comment puis-je déterminer la profondeur de séquençage ?

La profondeur de séquençage est un facteur important pour séquençage à haut débitUn article publié dans la revue Genomics & Informatics a révélé que la profondeur de séquençage du séquençage de l'exome entier peut affecter les taux de découverte des variations. En résumé, le nombre de SNPs délétères et d'InDels détectés dans les régions codantes n'augmentait que faiblement à des profondeurs supérieures à 120×. En d'autres termes, une profondeur de séquençage de 120× peut être considérée comme raisonnable lors de l'utilisation de la technique de séquençage par capture d'exome pour identifier des variations significatives dans les études diagnostiques.

4. Quels sont les inconvénients du séquençage de l'exome complet ?

Le séquençage de l'exome entier se caractérise par un coût réduit, une couverture de séquence accrue, ainsi qu'une identification sensible et spécifique. Néanmoins, le séquençage de l'exome entier ne peut pas détecter les variants structurels et a une vue limitée, c'est-à-dire uniquement des régions codantes. Tous les cibles ne sont pas capturées (environ 80 %), et il est difficile de capturer les régions riches en GC.

5. Quelle est la différence entre WES et WGS ?

Le séquençage de l'exome entier (WES) cible les régions codantes des protéines pour une découverte efficace des variants avec un volume de données gérable, tandis que le séquençage du génome entier (WGS) profile l'ensemble du génome pour une portée maximale et un potentiel de réexploitation.

6. Quelles régions couvre le séquençage de l'exome entier ?

WES se concentre sur la capture de l'exome des régions codantes des protéines (la taille cible étant généralement de l'ordre de plusieurs dizaines de mégabases, selon le design de capture), avec une couverture variant selon les cibles riches en GC ou difficiles à capturer.

7. Quels indicateurs de qualité sont rapportés pour le WES ?

Nous rapportons des contrôles de qualité clés pour la couverture et la capture, tels que la performance sur cible, la duplication et la distribution de la couverture (y compris des résumés de seuils de couverture communs à travers les cibles) pour vous aider à évaluer rapidement l'utilisabilité des données.

8. Quels fichiers vais-je recevoir d'un projet WES ?

Les livrables typiques incluent FASTQ (lectures brutes), BAM/CRAM (lectures alignées), VCF (appels de variants), ainsi qu'un tableau de variants annoté et un package de QC/rapport concis (RUO).

9. Les résultats de WES peuvent-ils être utilisés pour des comparaisons au niveau des cohortes ?

Oui. Pour les études à échantillons multiples, des résultats peuvent être générés dans un format cohérent et (facultativement) avec une analyse tenant compte des cohortes pour améliorer la comparabilité entre les échantillons et réduire les problèmes d'interprétation liés aux lots.

Référence :

1. Kyung Kim, et al. Effet de la profondeur de séquençage de l'exome de nouvelle génération pour la découverte de variants diagnostiques. Génomique et Informatique2015, juin ; 13(2) : 31–39.

Études de cas sur le séquençage de l'exome complet

Première mutation de type missense en dehors du domaine lipase de SERAC1 affectant le trafic intracellulaire du cholestérol.

Journal : Neurogénétique

Facteur d'impact : 3,269

Publié en ligne : 7 octobre 2015

Résumé

Le syndrome MEGDEL est une erreur métabolique congénitale rare. Ce syndrome a été associé à des mutations dans le gène contenant le site actif de la sérine 1 (SERAC1). Les auteurs ont rapporté une nouvelle mutation homozygote dans le gène SERAC1 via le séquençage de l'exome complet chez CD Genomics. Il s'agit de la première mutation de type missense en dehors du domaine lipase-sérine de la protéine qui affecte le trafic intracellulaire du cholestérol.

Résultats

1. Mutations dans le gène SERAC1

À ce jour, 19 mutations dans le gène SERAC1 ont été identifiées chez des patients atteints du syndrome MEGDEL (Tableau 1). Seules trois sont des mutations de type missense qui se situent dans le domaine lipase. La p.D224G est la première mutation de type missense en dehors du domaine lipase.

2. Mutation de type missense (p. D224G)

En utilisant le séquençage de l'exome entier, les auteurs ont identifié une nouvelle mutation pathogène homozygote dans le gène SERAC1. Cette mutation de type missense a changé un acide aspartique en glycine (Figure 1d). Le rôle pathogène de p.D224G est soutenu par une analyse in silico, la conservation du résidu d'acide aminé mutant (Figure 1d) et l'accumulation de cholestérol (Figure 1e).

Figure 1. La position de la mutation D224 dans différentes espèces (d). Le trafic intracellulaire du cholestérol dans les fibroblastes dérivés d'un individu sain et des patients atteints de SERAC1. U1866A est un inhibiteur du trafic du cholestérol.

Référence :

1. Rodríguez-García M E, et al. Première mutation de type missense en dehors du domaine lipase de SERAC1 affectant le transport intracellulaire du cholestérol. Neurogénétique, 2016, 17(1) : 51-56.