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      一種用于FFPE樣本拷貝數(shù)變異檢測的裝置的制作方法

      文檔序號:12669642閱讀:428來源:國知局
      一種用于FFPE樣本拷貝數(shù)變異檢測的裝置的制作方法

      本發(fā)明屬于分子生物學(xué)檢測領(lǐng)域,具體涉及FFPE樣本拷貝數(shù)變異檢測裝置及檢測方法。



      背景技術(shù):

      福爾馬林固定石蠟包埋(Formalin-fixed and Paraffin-embedded,F(xiàn)FPE)方法制備的組織標(biāo)本稱為福爾馬林固定石蠟包埋組織樣本,簡稱FFPE樣本。FFPE樣本能夠長時間保存,特別是,有大量的腫瘤組織切片被以FFPE樣本的形式保存。FFPE樣本常用于臨床病理檢驗(yàn)、腫瘤基因檢測和醫(yī)學(xué)科學(xué)研究,為闡明疾病機(jī)制、發(fā)現(xiàn)治療靶標(biāo)和指示預(yù)后等方面提供了寶貴的資源。

      基因的拷貝數(shù)變異(Copy Number Variation,CNV)是一類在臨床上非常重要的結(jié)構(gòu)變異,與多種腫瘤的預(yù)后,靶向藥物的敏感性相關(guān)??煽康腃NV檢測結(jié)果可以為臨床用藥以及病情評估等提供十分重要的依據(jù)。目前臨床上所使用的CNV檢測技術(shù)大多為基于PCR或免疫組化的實(shí)驗(yàn)手段(如FISH,IHC等)。此類方法單次檢測僅可覆蓋一個基因,且檢測結(jié)果靈敏度較低。

      基于新一代測序(Next-Generation Sequencing,NGS)平臺的CNV檢測,可以在保證檢測性能的前提下一次性給出多個基因的CNV檢測結(jié)果。傳統(tǒng)的NGS平臺CNV檢測技術(shù)大多基于全基因組測序技術(shù)平臺完成研發(fā),隨著NGS技術(shù)的不斷進(jìn)步,基于目標(biāo)區(qū)域捕獲的高深度測序技術(shù)在臨床檢測的應(yīng)用場景下逐漸表現(xiàn)出優(yōu)勢。

      但是,由于全基因組測序數(shù)據(jù)與目標(biāo)區(qū)域捕獲測序數(shù)據(jù)存在根本差別,目前傳統(tǒng)NGS平臺的CNV檢測方法對于目標(biāo)區(qū)域捕獲測序數(shù)據(jù)并不適用,在檢測CNV的準(zhǔn)確性上難以保證,且檢測靈敏度有待提高。這一問題在FFPE樣本中表現(xiàn)尤為明顯。FFPE樣本的DNA片段化較為嚴(yán)重,會對目標(biāo)基因DNA捕獲以及NGS測序等過程產(chǎn)生影響,并最終影響到目標(biāo)區(qū)域的有效深度等關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。因此,低質(zhì)量FFPE樣本所產(chǎn)生的低深度測序數(shù)據(jù)的可用性,成為了較大的技術(shù)挑戰(zhàn)。



      技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

      鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足,本發(fā)明的目的在于提供一種對FFPE樣本的CNV的檢測靈敏度更高的檢測裝置及檢測方法。

      本發(fā)明的發(fā)明人為解決上述技術(shù)問題進(jìn)行了深入研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn):在FFPE樣本的CNV檢測方法中,是否對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的降噪處理,是否使用了合適的背景庫,會直接影響到檢測結(jié)果,特別是在捕獲測序中此種影響尤為顯著。通過更為合理全面的降噪處理,動態(tài)背景庫的應(yīng)用,能夠提高FFPE樣本CNV檢測的靈敏度,從而完成了本發(fā)明。

      即,本發(fā)明包括:

      一種用于FFPE樣本拷貝數(shù)變異(所述拷貝數(shù)變異可以發(fā)生在基因區(qū)域,也可以發(fā)生在非基因區(qū)域)檢測的裝置,其包括:

      測序數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取來自待檢FFPE樣本的捕獲測序數(shù)據(jù)以及來自健康人群樣本的測序數(shù)據(jù),所述健康人群樣本為多個健康人(健康正常人)樣本;

      序列比對模塊,其與所述測序數(shù)據(jù)獲取模塊連接,用于將所述測序數(shù)據(jù)獲取模塊獲得的測序數(shù)據(jù)與參考基因組序列進(jìn)行比對,得到比對結(jié)果(包含例如,每條可以與參考基因組比對上的短序列所在的染色體,坐標(biāo),短序列與參考基因組的匹配情況等信息),根據(jù)該比對結(jié)果計算每一個位點(diǎn)(指基因組上的每個位點(diǎn),但捕獲測序中可能有一些位點(diǎn)的深度值為0)的深度值;

      前期數(shù)據(jù)處理模塊,其與所述序列比對模塊連接,用于將目標(biāo)區(qū)域(100k~100M,全基因組或者重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域)劃分為一定長度(50~1000bp)的有重疊(10~70%)的窗口,去掉窗口內(nèi)位點(diǎn)的深度極值(極大值和極小值)并計算深度均值或中值,且計算該窗口內(nèi)的參考基因組序列的GC含量;

      歸一化模塊,其與所述前期數(shù)據(jù)處理模塊連接,用于對所述前期數(shù)據(jù)處理模塊所得到的每一個窗口內(nèi)的深度均值或中值進(jìn)行歸一化,計算得到待檢FFPE樣本和健康人群樣本每個窗口內(nèi)的Z值;

      背景庫篩選模塊,其與所述歸一化模塊連接,用于根據(jù)待檢FFPE樣本與健康人群樣本的Z值,篩選出n個健康人樣本(每個健康人樣本對應(yīng)一個健康人),得到n個健康人樣本的背景庫樣本集,然后使用該n個健康人樣本在m個窗口內(nèi)的Z值構(gòu)建m行n列的矩陣Xm×n;

      數(shù)據(jù)波動消除模塊,其與所述背景庫篩選模塊連接,用于消除捕獲測序帶來的固有數(shù)據(jù)波動;

      GC校正模塊,其與所述數(shù)據(jù)波動消除模塊連接,用于根據(jù)各窗口內(nèi)的GC含量進(jìn)行GC矯正;

      輸出模塊,其與所述GC校正模塊連接,用于輸出CNV檢測結(jié)果(包括例如,用于展示CNV檢測結(jié)果的圖,CNV變異的陰性/陽性的判定結(jié)果等)。

      本發(fā)明的用于FFPE樣本拷貝數(shù)變異檢測的裝置的測序數(shù)據(jù)獲取模塊獲取采用二代測序方法對待檢FFPE樣本中的DNA進(jìn)行測序而得到的測序數(shù)據(jù)。二代測序的主流平臺一般均采用邊合成邊測序(Sequencing By Synthesis,SBS)技術(shù)進(jìn)行核酸測序。測序前,需要對核酸(DNA或RNA)樣本進(jìn)行測序文庫的構(gòu)建,基本流程如下:首先將片段化后的DNA進(jìn)行片段的末端修復(fù),之后在修復(fù)后的片段3'端加“A”堿基,然后將上述DNA片段與含有測序引物結(jié)合位點(diǎn)的DNA接頭(Adapter)連接,最后通過PCR進(jìn)行擴(kuò)增,完成測序文庫構(gòu)建。對于具體的二代測序方法沒有特殊限制,可以采用任何本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的二代測序方法。

      優(yōu)選地,所述測序數(shù)據(jù)是采用捕獲測序方法獲得的測序數(shù)據(jù);

      所述捕獲測序的目標(biāo)基因可以因不同的目標(biāo)疾病而異。所述目標(biāo)疾病可以是例如實(shí)體癌(例如胃癌、乳腺、結(jié)腸直腸癌、肺癌等)。

      具體例如,在所述目標(biāo)疾病是乳腺癌的情況下,所述目標(biāo)基因可以是例如EGFR基因、ERBB2基因、FGFR1基因、KIT基因、PIK3CA基因或/和PTEN基因;在所述目標(biāo)疾病是結(jié)腸直腸癌的情況下,所述目標(biāo)基因可以是例如EGFR基因、ERBB2基因、FGFR2基因、KRAS基因、MET基因、PTEN基因;在所述目標(biāo)疾病是胃癌的情況下,所述目標(biāo)基因可以是例如EGFR基因、ERBB2基因、FGFR1基因、FGFR2基因、KRAS基因、MET基因、PIK3CA基因或/和PTEN基因;在所述目標(biāo)疾病是肺癌的情況下,所述目標(biāo)基因可以是例如ALK基因、BRAF基因、EGFR基因、ERBB2基因、FGFR1基因、KRAS基因、MET基因、PIK3CA或/和PTEN。

      優(yōu)選地,所述前期數(shù)據(jù)處理模塊采用滑動窗口法劃分所述窗口。

      優(yōu)選地,所述歸一化模塊依據(jù)下述公式(1)計算得到待檢樣本每個窗口內(nèi)的Z值,公式(1)中Zi表示第i個窗口的Z值,

      Zi=trimScale(Zi,Zi)……(1)。

      優(yōu)選地,定義公式(2):

      定義

      其中,chr表示染色體,St表示待檢生物樣本,SN表示健康人群樣本;

      所述背景庫篩選模塊根據(jù)待檢FFPE樣本與健康人群樣本的Z值,篩選出使得所述d值最小的n個健康人樣本,得到篩選后的背景庫樣本集S1,S2,S3,…,Sn(N和n均為自然數(shù)且n<N)。

      優(yōu)選地,所述數(shù)據(jù)波動消除模塊對背景庫矩陣Xm×n做奇異值分解,得到m行r列因子矩陣Um×r,r為因子個數(shù),然后取貢獻(xiàn)率最大的k個因子(即排名靠前的k個因子,k一般為4-10)進(jìn)行LOESS回歸,得到殘差Zp。

      優(yōu)選地,所述GC校正模塊根據(jù)各窗口內(nèi)的GC含量,對Zp基于LOESS回歸做GC矯正,得到殘差Zpg

      優(yōu)選地,所述FFPE樣本拷貝數(shù)變異檢測裝置還包括:

      數(shù)據(jù)質(zhì)檢模塊,其與所述測序模塊和所述序列比對模塊連接,用于對所述測序模塊獲得的測序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)檢。質(zhì)檢包括但不限于例如去除低質(zhì)量的短序列、去除N含量較高的短序列、去除與Adapter相關(guān)的短序列、并最終統(tǒng)計各項相關(guān)的質(zhì)控指標(biāo)。

      此外,本發(fā)明還包括:

      一種用于FFPE樣本拷貝數(shù)變異(所述拷貝數(shù)變異可以發(fā)生在基因區(qū)域,也可以發(fā)生在非基因區(qū)域)檢測的方法,其包括:

      測序數(shù)據(jù)獲取步驟,獲取來自待檢FFPE樣本的捕獲測序數(shù)據(jù)以及來自健康人群樣本的測序數(shù)據(jù),所述健康人群樣本為多個健康人樣本;

      序列比對步驟,將所述測序數(shù)據(jù)獲取步驟獲得的測序數(shù)據(jù)與參考基因組序列進(jìn)行比對,得到比對結(jié)果(包含例如,每條可以與參考基因組比對上的短序列所在的染色體,坐標(biāo),短序列與參考基因組的匹配情況等信息),根據(jù)該比對結(jié)果計算每一個位點(diǎn)(指基因組上的每個位點(diǎn),但捕獲測序中可能有一些位點(diǎn)的深度值為0)的深度值;

      前期數(shù)據(jù)處理步驟,將目標(biāo)區(qū)域(100k~100M,全基因組或者重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域)劃分為一定長度(50~1000bp)的有重疊(10~70%)的窗口,去掉窗口內(nèi)位點(diǎn)的深度極值(極大值和極小值)并計算深度均值或中值,且計算該窗口內(nèi)的參考基因組序列的GC含量;

      歸一化步驟,對前期數(shù)據(jù)處理步驟所得到的每一個窗口內(nèi)的深度均值或中值進(jìn)行歸一化,計算得到待檢FFPE樣本和健康人群樣本每個窗口內(nèi)的Z值;

      背景庫篩選步驟,根據(jù)待檢FFPE樣本與健康人群樣本的Z值,篩選出n個健康人樣本(健康人樣本,每個背景庫樣本對應(yīng)一個健康人),得到背景庫樣本集,然后使用該n個健康人樣本在m個窗口內(nèi)的Z值構(gòu)建m行n列的矩陣Xm×n;

      數(shù)據(jù)波動消除步驟,消除捕獲測序帶來的固有數(shù)據(jù)波動;

      GC校正步驟,根據(jù)各窗口內(nèi)的GC含量進(jìn)行GC矯正;以及

      輸出步驟,輸出CNV檢測結(jié)果(包括例如,用于展示CNV檢測結(jié)果的圖,CNV變異的陰性/陽性的判定結(jié)果等)。

      本發(fā)明的用于FFPE樣本拷貝數(shù)變異檢測的方法的測序數(shù)據(jù)獲取步驟獲取采用二代測序方法對待檢FFPE樣本中的DNA進(jìn)行測序而得到的測序數(shù)據(jù)。二代測序的主流平臺一般均采用邊合成邊測序(Sequencing By Synthesis,SBS)技術(shù)進(jìn)行核酸測序。測序前,需要對核酸(DNA或RNA)樣本進(jìn)行測序文庫的構(gòu)建,基本流程如下:首先將片段化后的DNA進(jìn)行片段的末端修復(fù),之后在修復(fù)后的片段3'端加“A”堿基,然后將上述DNA片段與含有測序引物結(jié)合位點(diǎn)的DNA接頭(Adapter)連接,最后通過PCR進(jìn)行擴(kuò)增,完成測序文庫構(gòu)建。對于具體的二代測序方法沒有特殊限制,可以采用任何本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的二代測序方法。

      優(yōu)選地,所述測序數(shù)據(jù)是采用捕獲測序方法獲得的測序數(shù)據(jù);

      所述捕獲測序的目標(biāo)基因可以因不同的目標(biāo)疾病而異。所述目標(biāo)疾病可以是例如實(shí)體癌(例如胃癌、乳腺、結(jié)腸直腸癌、肺癌等)。

      具體例如,在所述目標(biāo)疾病是乳腺癌的情況下,所述目標(biāo)基因可以是例如EGFR基因、ERBB2基因、FGFR1基因、KIT基因、PIK3CA基因或/和PTEN基因;在所述目標(biāo)疾病是結(jié)腸直腸癌的情況下,所述目標(biāo)基因可以是例如EGFR基因、ERBB2基因、FGFR2基因、KRAS基因、MET基因、PTEN基因;在所述目標(biāo)疾病是胃癌的情況下,所述目標(biāo)基因可以是例如EGFR基因、ERBB2基因、FGFR1基因、FGFR2基因、KRAS基因、MET基因、PIK3CA基因或/和PTEN基因;在所述目標(biāo)疾病是肺癌的情況下,所述目標(biāo)基因可以是例如ALK基因、BRAF基因、EGFR基因、ERBB2基因、FGFR1基因、KRAS基因、MET基因、PIK3CA或/和PTEN。

      優(yōu)選地,所述前期數(shù)據(jù)處理步驟采用滑動窗口法劃分所述窗口。

      優(yōu)選地,所述歸一化步驟依據(jù)下述公式(1)計算得到待檢樣本每個窗口內(nèi)的Z值,公式(1)中Zi表示第i個窗口的Z值,

      Zi=trimScale(Zi,Zi)……(1)。

      優(yōu)選地,定義公式(2):

      定義

      其中,chr表示染色體,ST表示待檢FFPE樣本,SN表示健康人群樣本;

      所述背景庫篩選步驟根據(jù)待檢FFPE樣本與健康人群樣本的Z值,篩選出使得所述d值最小的n個健康人樣本,得到篩選后的背景庫樣本集S1,S2,S3,…,Sn(N,n均為自然數(shù)且n<N)。

      優(yōu)選地,所述數(shù)據(jù)波動消除步驟對背景庫矩陣Xm×n做奇異值分解,得到m行r列因子矩陣Um×r,r為因子個數(shù),然后取貢獻(xiàn)率最大的k個因子(即排名靠前的k個因子,k一般為4-10)進(jìn)行LOESS回歸,得到殘差Zp。

      優(yōu)選地,所述GC校正步驟根據(jù)各窗口內(nèi)的GC含量,對Zp基于LOESS回歸做GC矯正,得到殘差Zpg

      優(yōu)選地,所述拷貝數(shù)變異檢測方法還包括:

      數(shù)據(jù)質(zhì)檢步驟,對所述測序步驟獲得的測序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)檢。質(zhì)檢包括但不限于例如去除低質(zhì)量的短序列、去除N含量較高的短序列、去除與Adapter相關(guān)的短序列、并最終統(tǒng)計各項相關(guān)的質(zhì)控指標(biāo)。

      其中,上述各步驟的優(yōu)選實(shí)施方式可參照前述。

      根據(jù)本發(fā)明,提供一種對FFPE樣本CNV的檢測靈敏度更高的檢測裝置及檢測方法。

      附圖說明

      圖1為本發(fā)明的用于FFPE樣本拷貝數(shù)變異檢測的裝置的示意圖。

      圖2為實(shí)施例1對乳腺癌多個基因的CNV檢測結(jié)果的圖。

      發(fā)明的具體實(shí)施方式

      本說明書中提及的科技術(shù)語具有與本領(lǐng)域技術(shù)人員通常理解的含義相同的含義,如有沖突以本說明書中的定義為準(zhǔn)。

      定義

      參考基因組:一個細(xì)胞或者生物體所攜帶的一套完整的單倍體序列,包括全套基因和間隔序列。

      比對:一般指序列比對,指為確定兩個或多個序列之間的相似性以至于同源性,而將它們按照一定的規(guī)律排列的過程。

      深度值:對于基因組上的某個位點(diǎn),根據(jù)比對結(jié)果,覆蓋到該位點(diǎn)的短序列數(shù)量即為該位點(diǎn)的深度值。

      窗口(滑動窗口):一般指基因組上的一段固定長度的區(qū)域。

      背景庫:由多例(一般認(rèn)為≥20例)健康人樣本所組成的樣本庫。

      捕獲測序:通過預(yù)先設(shè)計好的探針,對基因組上的特定區(qū)域(感興趣的區(qū)域)進(jìn)行DNA片段抓取,并最終對抓取到的DNA片段進(jìn)行NGS測序的過程。

      NGS(高通量測序):高通量測序技術(shù)(High-throughput sequencing)又稱“下一代”測序技術(shù)("Next-generation"sequencing technology),以能一次并行對幾十萬到幾百萬條DNA分子進(jìn)行序列測定和一般讀長較短等為標(biāo)志。

      歸一化(Z值):

      trimScale(w,v):定義w為某個需要進(jìn)行歸一化的值,v為某個數(shù)據(jù)集

      a.去掉v上下一定百分比的數(shù)據(jù)得到

      b.計算的均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ

      c.計算得到作為最終結(jié)果

      SVD(奇異值分解):SVD是線性代數(shù)中一種重要的矩陣分解,是矩陣分析中正規(guī)矩陣酉對角化的推廣。在信號處理、統(tǒng)計學(xué)等領(lǐng)域有重要應(yīng)用。其作用是把數(shù)據(jù)集映射到低維空間中去。數(shù)據(jù)集的特征值(在SVD中用奇異值表征)按照重要性排列,降維的過程就是舍棄不重要的特征向量的過程,而剩下的特征向量組成的空間即為降維后的空間。

      實(shí)施例

      以下通過實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行更具體的說明。應(yīng)當(dāng)理解,此處所描述的實(shí)施例是用于解釋本發(fā)明,而非用于限定本發(fā)明。

      實(shí)施例1

      采用本發(fā)明的用于FFPE樣本拷貝數(shù)變異檢測的裝置對一例女性乳腺癌患者的組織FFPE樣本的CNV情況進(jìn)行檢測。

      1.1提取FFPE樣本的DNA

      采用GeneRead DNA FFPE Kit(QIAGEN公司),按照手冊說明進(jìn)行提取操作,得到FFPE樣本DNA。

      1.2樣本打斷

      使用Biorupter打斷儀器進(jìn)行打斷,設(shè)定打斷條件30個循環(huán),30s ON/30s OFF,將FFPE樣本DNA打斷成200bp左右的片段,得到打斷后的DNA片段。

      1.3末端修復(fù)(End Repair)

      (1)預(yù)先從-20℃保存的試劑盒中取出所需試劑,單個樣本配制量參見表1。

      表1

      (2)末端修復(fù)反應(yīng):加入DNA樣本后將1.5mL離心管置于Thermomixer中20℃溫浴30分鐘。反應(yīng)結(jié)束后使用1.8×核酸純化磁珠回收純化反應(yīng)體系中的DNA,溶于32μLEB。

      1.4末端加“A”(A-Tailing)

      (1)預(yù)先從-20℃保存的試劑盒中取出所需試劑,單個樣本配制量參見表2:

      表2

      (2)末端加“A”反應(yīng):加入32μL上一步純化回收的DNA后將1.5mL離心管置于Thermomixer中37℃溫浴30分鐘。使用1.8×核酸純化磁珠回收純化反應(yīng)體系中的DNA,溶于18μL EB中。

      1.5接頭的連接(Adapter Ligation)

      (1)預(yù)先從-20℃保存的試劑盒中取出所需試劑,單個樣本配制量參見表3:

      表3

      (2)接頭的連接反應(yīng):加入18μL上一步純化回收的DNA后將樣本管置于Thermomixer中20℃溫浴15分鐘。使用1.8×核酸純化磁珠回收純化反應(yīng)體系中的DNA,溶于30μL的EB中。

      1.6 PCR反應(yīng)

      (1)從-20℃保存的試劑盒中取出所需試劑,2mL的PCR管中配制PCR反應(yīng)體系:

      表4

      (2)設(shè)定PCR程序,PCR反應(yīng)的程序設(shè)定如下:

      反應(yīng)結(jié)束及時將樣品取出放入4℃冰箱保存并按要求退出或關(guān)閉儀器。

      (3)用0.9×核酸純化磁珠回收純化反應(yīng)體系中的DNA,純化后的文庫溶于20μL的ddH2O中。對文庫進(jìn)行Qubit檢測,將文庫送檢安捷倫2100。

      1.7乳腺癌目標(biāo)區(qū)域捕獲芯片文庫雜交

      (1)本實(shí)驗(yàn)中,用于提供雜交捕獲反應(yīng)的離子環(huán)境的緩沖液、以及用于洗脫物理吸附或非特異性雜交的清洗液、漂洗液均可從商業(yè)途徑獲得。

      (2)準(zhǔn)備雜交文庫:將待雜交的DNA文庫在冰上融化,取總質(zhì)量1μg(在后續(xù)操作步驟中將此DNA文庫稱為樣本文庫)。

      (3)制備Ann引物Pool:將樣本文庫Index對應(yīng)的標(biāo)簽引物In1(100μM)及公共引物(1000μM)各取1000pmol混合,(在后續(xù)操作步驟中將此混合物稱為Ann引物pool)。

      (4)雜交樣本的制備:向1.5mL EP管中加入5μL COT DNA(Human Cot-1DNA,Life technologies,1mg/mL)、1μg樣本文庫、Ann引物pool。用封口膜密封制備好的雜交樣本EP管,將盛有樣本文庫pool/COT DNA/Ann引物pool的EP管置于真空裝置中直到完全干燥。

      (5)雜交樣本的溶液:向樣本文庫pool/COT DNA/Ann引物pool的干粉中加入:

      7.5μL 2×雜交緩沖液

      3μL 雜交組分A

      (6)充分混勻后將上述混合物置于預(yù)先準(zhǔn)備好的95℃加熱模塊上變性10分鐘。

      (7)將上述混合物轉(zhuǎn)移至含有4.5μL捕獲芯片的0.2mL平蓋PCR管中。充分渦旋震蕩3秒,將雜交樣品混合物置于47℃加熱模塊上16小時。加熱模塊的熱蓋溫度需設(shè)定為57℃,雜交后產(chǎn)物需進(jìn)行后續(xù)洗脫回收操作。

      (8)將10×清洗液(Ⅰ,Ⅱ與Ⅲ)、10×漂洗液和2.5×磁珠清洗液配置成1×工作液。

      表5

      (9)將下列試劑在47℃加熱模塊中預(yù)熱:

      400μL 1×漂洗液

      100μL 1×清洗液I

      1.8制備親和吸附磁珠

      (1)將鏈霉親和素磁珠(Dynabeads M-280Streptavidin,以下簡稱磁珠)在室溫下平衡30分鐘后,將磁珠充分渦旋混勻15秒。

      (2)向1.5mL離心管中分裝100μL磁珠,將盛有100μL磁珠的離心管置于磁力架上,約5分鐘后小心吸棄上清,加兩倍于磁珠初始體積的1×磁珠清洗液,渦旋混勻10秒。將盛有磁珠的離心管放回磁力架,吸附磁珠。待溶液澄清,吸棄上清。重復(fù)次步驟,共洗滌兩次。

      (3)洗滌完畢后吸棄磁珠清洗液,用磁珠初始體積的1×磁珠清洗液渦旋重懸磁珠轉(zhuǎn)入0.2mL的PCR管中。將PCR管置于磁力架上吸附磁珠澄清后吸棄上清。

      1.9 DNA與親和吸附磁珠的結(jié)合及漂洗

      (1)將雜交的樣本文庫轉(zhuǎn)入盛有親和吸附磁珠的0.2mL PCR管中,渦旋振蕩混勻。

      (2)將0.2mL PCR管置于47℃加熱模塊45分鐘,每隔15分鐘渦旋混勻一次,使DNA與磁珠結(jié)合。

      (3)45分鐘孵育后,向15μL捕獲的DNA樣本中加入47℃預(yù)熱的1×清洗液I 100μL。渦旋混勻10秒。將0.2mL PCR管中的全部組分轉(zhuǎn)入1.5mL離心管中。將1.5mL離心管置于磁力架上吸附磁珠,棄上清。

      (4)將1.5mL離心管從磁力架上取下,加入200μL預(yù)熱47℃的1×漂洗液。吸打混勻10次(需迅速操作,防止試劑、樣品溫度低于47℃)。混勻后樣本置于47℃加熱模塊上5分鐘。重復(fù)此步驟,用47℃的1×漂洗液共洗滌兩次。將1.5mL的離心管置于磁力架上,吸附磁珠,棄上清。

      (5)向上述1.5mL離心管中加入200μL室溫的1×清洗液I,渦旋混勻2分鐘。將離心管置于磁力架上,吸附磁珠,棄上清。向上述1.5mL離心管中加入200μL室溫的1×清洗液Ⅱ,渦旋混勻1分鐘。將離心管置于磁力架上,吸附磁珠,棄上清。向上述1.5mL離心管中加入200μL室溫的1×清洗液Ⅲ,渦旋混勻30秒。將離心管置于磁力架上,吸附磁珠,棄上清。

      (6)1.5mL離心管從磁力架上取下,加入45μL PCR水,溶解洗脫磁珠捕獲樣本。

      1.10捕獲DNA的PCR擴(kuò)增

      (1)按下表制備捕獲后PCR mix,制備好后渦旋震蕩混勻。富集引物F和富集引物R均購自英濰捷基公司。

      (2)磁珠吸附DNA PCR的擴(kuò)增程序設(shè)定如下:

      (3)雜交捕獲DNA PCR產(chǎn)物的回收純化:用核酸純化磁珠回收純化反應(yīng)體系中的DNA,磁珠使用量為0.9×,純化后的文庫溶于30μL的ddH2O中。

      1.11文庫定量

      對文庫進(jìn)行2100 Bio Analyzer(Agilent)/LabChip GX(Caliper)及QPCR檢測,記錄文庫濃度。

      1.12文庫上機(jī)測序

      構(gòu)建好的文庫用NextSeq 550AR進(jìn)行測序。

      1.13數(shù)據(jù)處理及分析

      采用本發(fā)明的FFPE樣本拷貝數(shù)變異檢測裝置對1.12文庫上機(jī)測序的結(jié)果進(jìn)行處理分析。

      實(shí)施例1的FFPE樣本拷貝數(shù)變異檢測裝置包括下述模塊。

      測序數(shù)據(jù)獲取模塊:

      用于獲取使用乳腺癌目標(biāo)區(qū)域捕獲芯片對待檢測的乳腺癌FFPE樣本進(jìn)行捕獲測序獲得測序數(shù)據(jù)。

      數(shù)據(jù)質(zhì)檢模塊:

      對測序數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)檢,過濾掉平均質(zhì)量值低的短序列,過濾掉N含量高的短序列,過濾掉與Adapter相關(guān)的短序列,得到過濾的測序數(shù)據(jù)C。

      序列比對模塊:

      使用經(jīng)過過濾的測序數(shù)據(jù)C,與人參考基因組HG19進(jìn)行短序列比對,獲得比對結(jié)果A。根據(jù)該比對結(jié)果A計算基因組上的每個位點(diǎn)的深度值,得到結(jié)果D。

      前期數(shù)據(jù)處理模塊:

      將癌癥目標(biāo)區(qū)域劃分為一定長度且有重疊的窗口,去掉窗口內(nèi)的深度極值并計算深度中值,且計算該窗口內(nèi)的參考基因組序列的GC含量,得到結(jié)果X。

      歸一化模塊:

      結(jié)合結(jié)果X與D,依據(jù)公式Zi=trimScale(Zi,Zi)計算得到待檢測基因組DNA每個窗口內(nèi)的Z值。

      背景庫篩選模塊:

      定義

      chr是染色體的意思,St表示待檢測樣本,Sn表示背景庫樣本。

      根據(jù)待檢基因組DNA與背景庫的Z值,篩選出使得d值最小的背景庫樣本,得到篩選后的背景庫樣本集S1,S2,S3,…,Sn。

      使用這n個樣本在m個窗口內(nèi)的Z值構(gòu)建矩陣Xm×n作為背景庫待用。

      數(shù)據(jù)波動消除模塊:

      對背景庫矩陣Xm×n做奇異值分解,得到m行n列因子矩陣Um×n,n為因子個數(shù)。取貢獻(xiàn)率最大的幾個因子進(jìn)行LOESS回歸,得到殘差Zp

      GC校正模塊:

      根據(jù)m個窗口內(nèi)的GC含量,對Zp基于LOESS回歸做GC矯正,得到殘差Zpg。

      輸出模塊:

      輸出模塊用于展示CNV檢測結(jié)果的圖。

      檢測結(jié)果如圖2所示,圖中的每一個小圓點(diǎn)為一個窗口的Zpg值。其中,PIK3CA與ERBB2兩個基因均檢出拷貝數(shù)增加。

      1.14結(jié)果驗(yàn)證

      同一患者原腫瘤新鮮組織提取RNA后進(jìn)行反轉(zhuǎn)錄,使用QPCR方法驗(yàn)證PIK3CA和ERBB2基因的表達(dá)量是否升高,驗(yàn)證結(jié)果與1.13檢測結(jié)果一致。本發(fā)明的檢測裝置能夠成功檢出FFPE樣本的拷貝數(shù)變異。

      工業(yè)實(shí)用性

      本發(fā)明的FFPE樣本CNV檢測裝置及檢測方法能夠顯著地提高CNV的檢測靈敏度。

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