[發明專利]一種用于檢測體細胞突變的裝置在審
| 申請號: | 201611242847.6 | 申請日: | 2016-12-29 |
| 公開(公告)號: | CN108256294A | 公開(公告)日: | 2018-07-06 |
| 發明(設計)人: | 陳玥蘢;侯光遠;王旺;劉偉;玄兆伶;李大為;梁峻彬;陳重建 | 申請(專利權)人: | 安諾優達基因科技(北京)有限公司;浙江安諾優達生物科技有限公司;安諾優達(義烏)醫學檢驗有限公司 |
| 主分類號: | G06F19/20 | 分類號: | G06F19/20;G06F19/18;G06F19/22 |
| 代理公司: | 北京坤瑞律師事務所 11494 | 代理人: | 閆桑田 |
| 地址: | 100176 北京市北京經濟技*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 體細胞 突變 數據獲取模塊 對比模塊 檢測結果 判定模塊 輸出模塊 統計模塊 突變頻率 假陽性 假陰性 靈敏度 檢測 | ||
本發明涉及一種用于檢測體細胞突變(SNV)的裝置。該裝置包括:數據獲取模塊、突變頻率統計模塊、對比模塊、判定模塊、以及檢測結果輸出模塊。本發明的裝置能夠更準確地將系統錯誤與真實的SNV進行區分,不僅提高了靈敏度,而且降低了假陽性與假陰性。
技術領域
本發明涉及基因突變檢測領域,具體涉及一種用于檢測體細胞突變的裝置及方法。
背景技術
隨著二代測序技術的快速發展,并逐漸應用于癌癥方向的科學研究及臨床檢測,使我們對癌癥的發生發展、臨床表現及發病機理有了全新的認識。大量研究表明,癌癥的產生是與體細胞突變(SNV)密切相關,并且這種突變往往僅出現在某一種腫瘤的亞克隆之中。亞克隆突變的研究為疾病病程發展及預后分層提供了新的方向。高深度的二代測序技術可以檢測亞克隆變異。但在文庫構建、上機測序及序列比對的過程中將不可避免的引入PCR錯誤、測序假陽性及比對不準確的情況,亞克隆變異與以上噪音的區分是當前檢測的難點。
目前主流的檢測SNV的算法主要是基于目標區域捕獲的高深度測序、利用捕獲的目標區域的信息來實現。這種方法存在以下不可避免的內在局限性:1、在文庫構建的過程中,會對模板進行PCR擴增,將引入PCR錯誤;2、在測序的過程中,由于不可避免的信號干擾,會產生測序錯誤;3、幼稚細胞含量低,實際突變頻率比較低;4、隨著測序深度的增加,有效測序深度會達到極限。
綜上所述,由測序系統帶來的誤差將會極大的影響SNV的預測。尤其是在幼稚細胞含量比較低時,如果采用的預測方法相對保守,會帶來大量的假陰性;反之,會帶來大量的假陽性。
參考文獻
1.Cibulskis K,et al.Sensitive detection of somatic point mutations inimpure and heterogeneous cancer samples.Nat.Biotechnol.2013;31:213–219.
2.Goya R,et al.SNVMix:predicting single nucleotide variants from nextgeneration sequencing of tumors.Bioinformatics.2010;26:730–736.
3.Larson DE,et al.SomaticSniper:identification of somatic pointmutations in whole genome sequencing data.Bioinformatics.2011;28:311–317.
發明內容
本發明所要解決的技術問題
正如前述,基于現有的平臺,SNV預測的難點在于將測序錯誤與真實的SNV進行準確的區分。
因此,本發明的目的在于提供一種能夠更準確地區分測序錯誤與真實SNV、從而更準確地檢測SNV的裝置及方法。
本發明人經過深入研究發現,通過收集大量的健康人樣本進行平行試驗,能夠確定基因組每一個位置的錯誤率,從而更準確地區分測序錯誤與SNV,同時降低假陽性與假陰性。
即,本發明包括:
一種用于檢測體細胞突變(SNV)的裝置,其包括:
數據獲取模塊,用于獲取生物樣本DNA的測序數據及健康人群DNA的測序數據,所述測序數據包括所述生物樣本DNA各位點的突變頻率、以及與所述生物樣本DNA各位點對應的健康人群中的每個個體的DNA各位點的突變頻率;通常,所述生物樣本DNA的測序數據可以來自對待測生物樣本DNA進行測序而獲得的數據;所述健康人群DNA的測序數據可以來自已經建立的健康人群DNA數據庫,或者來自對健康人群生物樣本DNA進行測序(測序方法應于針對所述待測生物樣本DNA的測序方法相同,即平行測序)而獲得的數據;
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G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





