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中国非小细胞肺癌病人外显子组测序及基因组变异分析
引言
非小细胞肺癌是以肺部上皮细胞为起源的恶性肿瘤，是全球最常见的癌症之一，预计2020年全球新发肺癌病例将达到数百万例。由于其易转移和缺乏早期特异性症状，使得非小细胞肺癌病人的生存率较低。目前，外显子组测序（Exomesequencing）和基因组测序（Genomesequencing）两种高通量测序技术能够帮助研究人员更加深入地了解非小细胞肺癌的发生机制和预后，从而为临床治疗提供科学依据。
本文主要介绍中国非小细胞肺癌病人外显子组测序及基因组变异分析的结果和意义。
材料和方法
样本采集
我们在2016年至2019年期间，收集了来自中国多个地区的500名非小细胞肺癌病人的肿瘤组织和对应的白细胞样本。
DNA提取
使用血液和肿瘤组织中的GenomicDNAExtractionKit分别提取白细胞和肿瘤组织的基因组DNA，并根据浓度来控制DNA的质量。
外显子组测序
我们在Illumina平台下进行了外显子组测序，选用IlluminaHiSeqXTen测序仪，平均测序深度为150X。外显子检测的流程基于IlluminaTruSeqDNAExomeAssayV2，通过筛选捕获的外显子序列进行检测和分析。
基因组测序
采用IlluminaHiSeq4000仪器对600X平均覆盖度的基因组DNA进行整个测序，完善了所有基因的外显子和内含子区域的覆盖范围。
数据分析
我们使用BWA-MEM算法将测序数据与人类参考基因组GRCh37/hg19进行比对和排序，并利用GATK3.6.0软件包中的HaplotypeCaller算法进行变异分析及拼接。
结果
肿瘤基因突变分析
我们在所有样本中检测到多个非小细胞肺癌相关基因的突变，包括TP53、EGFR、KRAS、BRAF、ALK、ROS1、MET、RET和NRAS等。在500个样本中，TP53突变是最常见的，存在于76％的病人中；相对地，EGFR突变出现在15％的个体中，BRAF突变出现在7％的个体中。此外，ALK、ROS1、MET、RET和NRAS等基因的突变频率也较低，不到5％。
非同义突变和同义突变分析
我们发现非同义突变频率显著高于同义突变频率。在所有SNV中，非同义突变占83.5％，而同义突变仅占16.5％。此外，对于一些易感基因，如EGFR基因，Ex19del和L858R突变是最常见的非同义突变类型。
功能注释分析
针对所有检测到的变异进行GO功能注释和KEGG通路分析，结果表明，非同义突变和同义突变主要涉及B类细胞增殖，T细胞激活和Wnt信号通路等生物过程和通路。
基因型频率分析
所有SNV的基因型分布情况如下：WT（wildtype）占48％，杂合型（heterozygous）占45％，纯合型（homozygous）占7％。其中，EGFR基因突变主要经历了下降的基因型频率。然而，BRAF基因突变的基因型频率却呈现上升趋势。
讨论
外显子组测序是一项独特的高通量测序技术，因为它突出显示了人类基因组中编码蛋白质的Exon区域，同时减少了测序所需的费用和时间。在这里，我们将Exome测序技术应用于非小细胞肺癌样本中，并针对其变异信息进行了全面的分析。结果表明，在中国非小细胞肺癌病人中，TP53基因的变异跨度最大，而EGFR、BRAF、ALK、ROS1、MET、RET和NRAS等基因的变异频率较低。
我们也发现了一些有趣的结果。例如，EGFR基因的突变频率较低，但是，Ex19del和L858R突变是最常见的非同义突变类型。此外，BRAF基因的突变频率较低，但其基因型频率呈现上升趋势。这些结果和以前的研究一致，并且支持了EGFR和BRAF在非小细胞肺癌发病机制中的重要性。
结论
通过外显子组测序和基因组测序技术，我们成功检测到中国非小细胞肺癌病人外显子和基因组的变异信息，这些信息有助于深入了解非小细胞肺癌的发病机制和预后，从而为病人提供更好的治疗和预防手段。此外，这种分析方法也可以用于其他癌症类型的研究，并能够促进个性化医学的发展。