ヒト全ゲノムシーケンス
全ヒトゲノムの偏りない像
ヒト全ゲノムシーケンス（WGS）は、私たちの遺伝暗号を最も詳しく知ることができるものです。WGSは、ゲノムのすべての塩基を評価し、私たちをユニークな存在にしている複雑なゲノムバリアントを導く能力を備えています。
かつては困難なアプリケーションであったヒト全ゲノムシーケンスが、今では最も簡単なアプリケーションの1つとなっています。ライブラリー調製、シーケンス、バイオインフォマティクス、およびバリアント解析の進歩により、サンプルからレポート作成まで30時間以内で作成することが可能になりました。包括的なゲノム評価を行う場合でも、ゲノムを他の研究の基礎として使用する場合でも、ヒト全ゲノムシーケンスはかつてないほど利用しやすくなっています。
ヒトWGSによる包括的バリアント検出
ヒトゲノムは複雑で、小さなひとつのヌクレオチドの変化から大きな染色体再配列まで、事実上その間にあるすべてのバリエーションが想定されます。ヒト全ゲノムシーケンスは、これらすべてのバリアントタイプを単一のアッセイで検出できる最も包括的なアプリケーションです。1〜8
バリアントタイプは下記のとおりです。
- 1塩基変異（SNV）
- 挿入・欠失（Indel）
- 構造多型（SVs）
- コピー数バリアント（CNV）
- リピート伸長
- ミトコンドリアDNA（mtDNA）バリアント
- パラログ
生産規模の全ゲノムシーケンスワークフロー
Illumina Genomics Architecture v3 は、NovaSeq X Plusシステムにより、ハイスループットヒトWGSのための合理化されたスケーラブルなソリューションを提供し、手作業を減らし、ターンアラウンドタイムを短縮して、サイトに即した一貫した結果を実現します。
テクニカルノートをダウンロード
長距離データからゲノミクスに関する洞察を拡大
ゲノムのマッピングが難しい領域を解明し、フェージングされたシーケンスデータを生成し、シーケンスワークフローを簡素化します。イルミナのマップリードテクノロジーは、ショートリードによるゲノムシーケンスに長距離情報を組み合わせ、優れたゲノムマッピングと深い洞察を可能にします。
マッピングされたリードテクノロジーの詳細はこちら主なヒト全ゲノムシーケンスワークフロー
弊社の3ステップのヒト全ゲノムシーケンスワークフローは、研究室に完全な機能と迅速なソリューションを提供します。その結果のWGSは、すべてのバリアントクラスについて、ゲノム全体にわたる高品質な洞察を提供するものです。
ゲノムインサイトウェビナーシリーズ
各分野の専門家が、自身の研究がヒト全ゲノムシーケンスによって研究者が答えを見つけるのにどのように役立っているかを語る内容をお聞きください。
今すぐ見るWGSによるコピー数バリアント（CNV）と構造的バリアント（SV）の検出
Andrew Gross, PhDとShimul Chowdhury, PhDが、WGSからCNVsとSVsを検出する最近の進歩について発表しました。
ゲノムの最難解な謎
Mike Eberle, PhDが、リピート伸長とパラログの検出のためのWGSバイオインフォマティクスの進歩について説明しています。
「包括的機能を備えた」ゲノム
Eric Rush, MDとTanner Hagelstrom, PhD（FACMG）が、希少疾患研究室におけるWGSによる包括的なバリアントコーリングについて語っています。
ヒトWGSへのバイオインフォマティクスイノベーション
ヒトWGSデータを解析するための弊社のソフトウェアの一部は、オープンソースプラットフォームで公開されており、バイオインフォマティクスコミュニティはこれらのツールを共同で開発し、テストし、最終的に改善することができます。
SpliceAI
SpliceAIは、スプライスジャンクションを正確に予測するディープニューラルネットワークです。スプライス変異は、特に希少疾患、自閉症スペクトラム、および知的障害に多く見られます。9
オープンソースを見るExpansionHunter
ExpansionHunterは、脆弱性X症候群、筋萎縮性側索硬化症、フリードライヒ運動失調症、ハンチントン病などの疾患の原因とされるショートタンデムリピートの大規模な拡大を検出するために使用することができます。10、11
オープンソースを見るPrimateAI
PrimateAIは、ヒト以外の6種の霊長類に共通する数十万個のバリアントを使用したディープニューラルネットワークです。ヒトにおける病原性バリアントを系統的に同定することができます。12
オープンソースを見るSMNCopyNumberCaller
脊髄性筋萎縮症はSMN1遺伝子の欠損によって起きますが、SMN1とSMN2はほぼ同じ遺伝子であるため、解析が難しくなっています。このソフトウェアは、ヒト全ゲノムシーケンスデータからSMN1とSMN2のコピー数を正確に同定します。13
オープンソースを見るサイエンティストのヒトWGSの使用方法
ヒト全ゲノムシーケンスのベストプラクティス
The Hospital for Sick ChildrenのDr. Christian Marshallが、ベストプラクティスで遺伝性疾患におけるWGSが可能になるかについて解説しています。
WGSが希少疾患研究のイノベーションを促進する
Dr. Matt Mightは、Hugh Kaul Precision Medicine Instituteの教授兼所長です。彼の息子であるBertrandは、超希少疾患であるNGLY1欠損症と診断された最初の人物です。
エクソームから全ゲノムへ
DRAGEN Secondary Analysisプラットフォームは、GeneDxの全ゲノム解析への拡張とバリアントの精確な同定を実現しました。
XLEAP-SBSケミストリーの誕生
NovaSeq Xシリーズ試薬キットは、信頼できる、均質で確かなデータを生成する従来のSequence by Synthesis（SBS）化学をより高速、高品質かつ堅牢にした最新版を採用しています。XLEAP-SBS試薬の改良により、凍結乾燥状態での輸送と保管が可能になり、梱包サイズ、重量、プラスチック質量、廃棄物を大幅に削減し、環境への影響を最小限に抑えています。
キットを見る関連ソリューション
希少疾患ゲノミクス
希少疾患のゲノミクスを理解することで、これらの疾患の原因を突き止めることが可能になります。
希少疾患に対するWGS
全ゲノムシーケンスにより、希少疾患に関連する遺伝的バリアントを発見し、複数のバリアントタイプを一度に検出することが可能になります。
集団ゲノミクス
集団ゲノミクスプログラムは、大規模なゲノムと臨床データを学習型医療システムに統合し、医療イノベーションを推進します。
がん全ゲノムシーケンス
がん全ゲノムシーケンスは、がん遺伝子、腫瘍抑制因子、およびその他のリスク因子の解析に役立ちます。
非侵襲的出生前検査（NIPT）
NIPTは、母体血サンプルから採取したセルフリーDNAを分析し、早ければ妊娠初期から行われる、特定の染色体異常の有無のスクリーニングです。
参考文献
- Lionel AC, Costain G, Monfared N, et al. Improved diagnostic yield compared with targeted gene sequencing panels suggests a role for whole-genome sequencing as a first-tier genetic test. Genet Med. 2018; 20(4):435-443.
- Sanghvi RV、Buhay CJ、Powell、V et al. Characterizing reduced coverage regions through comparison of exome and genome sequencing data across 10 centers. Genet Med. 2018; 20(8)855-866
- Dolzhenko E, van Vugt JJ, Shaw RJ, Bekritsky, et al. Detection of long repeat expansions from PCR-free whole-genome sequence data. Genome Res. 2017;27(11):1895-1903.
- Gross A, Ajay SS, Rajan V, et al. Copy number variants in clinical WGS: deployment and interpretation for rare and undiagnosed disease. Genetic Med. 2019;21(5):1121-1130.
- Alfares A, Aloraini T, Subaie LA, et al. Whole-genome sequencing offers additional but limited clinical utility compared with reanalysis of whole-exome sequencing. Genet Med. 2018;20(11):1328-1333.
- Lindstrand A, Eisfeldt J, Pettersson M, et al. From cytogenetics to cytogenomics: whole genomes sequencing as a first-line test comprehensively captures the diverse spectrum of disease-causing genetic variation underlying intellectual disability. Genome Med. 2019;11(1):68.
- Chen X, Sanchis-Juan A, French CE, et al. Spinal muscular atrophy diagnosis and carrier screening from genome sequencing data. Genet Med. 2020;22(5):945-953.
- Chen X, Schulz-Trieglaff O, Shaw R, et al. Manta: rapid detection of structural variants and indels for germline and cancer sequencing applications. Bioinformatics. 2016;32(8):1220–1222.
- Jaganathan K, Kyriazopoulou Panagiotopoulou S, McRae JF, et al. Predicting Splicing from Primary Sequence with Deep Learning. Cell. 2019;176(3):535-548.e24. doi:10.1016/j.cell.2018.12.015.
- Dolzhenko E, van Vugt JJFA, Shaw RJ, et al. Detection of long repeat expansions from PCR-free whole-genome sequence data. Genome Res. 2017;27(11):1895-1903. doi:10.1101/gr.225672.117
- Dolzhenko E, Deshpande V, Schlesinger F, et al. ExpansionHunter: a sequence-graph-based tool to analyze variation in short tandem repeat regions. Bioinformatics. 2019;35(22):4754-4756. doi:10.1093/bioinformatics/btz431.
- Sundaram L, Gao H, Padigepati SR, et al. Predicting the clinical impact of human mutation with deep neural networks [published correction appears in Nat Genet. 2019 Feb;51(2):364]. Nat Genet. 2018;50(8):1161-1170. doi:10.1038/s41588-018-0167-z.
- Chen X, Sanchis-Juan A, French CE, et al. Spinal muscular atrophy diagnosis and carrier screening from genome sequencing data. Genet Med. 2020;22(5):945-953. doi:10.1038/s41436-020-0754-0