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<div style="padding: 0 5%; line-height: 1.6; color: #334155;"> '''高通量测序'''(High-Throughput Sequencing, HTS),又称**下一代测序**(Next-Generation Sequencing, **NGS**),是一种能够一次性并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定的技术。与传统的Sanger测序相比,HTS通过**大规模并行测序**(Massively Parallel Sequencing)策略,极大地降低了测序成本并提高了产出通量。该技术是现代**[[精准医疗]]**的基石,特别是在肿瘤基因突变检测、**[[新抗原]]**发现及**[[细胞治疗]]**产品的质控中扮演核心角色。 <div class="medical-infobox" style="float: right; width: 310px; margin: 10px 0 25px 20px; font-size: 0.88em; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; box-shadow: 0 4px 10px rgba(0, 0, 0, 0.05); background-color: #ffffff; overflow: hidden; line-height: 1.5;"> {| style="width: 100%; border-spacing: 0;" |+ style="font-size: 1.25em; font-weight: bold; padding: 16px; color: #1e293b; background-color: #f8fafc; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; text-align: center;" | 高通量测序 <br><span style="font-size: 0.8em; font-weight: normal; color: #64748b;">Next-Generation Sequencing</span> |- | colspan="2" | <div class="infobox-image-wrapper" style="padding: 35px; background-color: #ffffff; text-align: center;"> <div style="width: 70px; height: 70px; margin: 0 auto; background: linear-gradient(135deg, #3b82f6 0%, #6366f1 100%); border-radius: 20px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; box-shadow: 0 4px 12px rgba(99, 102, 241, 0.25);"> <span style="color: white; font-size: 1.8em; font-weight: bold;">🧬</span> </div> <div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 18px; font-weight: normal;">大规模并行 • 高深度 • 数字化</div> </div> |- ! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500; width: 35%;" | 核心原理 | style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155; font-weight: 600;" | [[边合成边测序]] (SBS)<br>[[单分子测序]] |- ! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 关键指标 | style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | 通量 (Throughput)<br>读长 (Read Length)<br>Q30 (准确率) |- ! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 代表平台 | style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | [[Illumina]] (NovaSeq)<br>[[华大智造]] (DNBSEQ)<br>[[PacBio]] / [[ONT]] |- ! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 临床应用 | style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | [[伴随诊断]]、[[MRD]]监测<br>[[NIPT]]、[[病原宏基因组]] |- ! style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #64748b; font-weight: 500;" | 前沿方向 | style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #334155;" | [[单细胞测序]]<br>[[空间转录组]] |} </div> === 技术迭代:从“读长”到“通量”的博弈 === 测序技术的发展经历了三个主要阶段,每一代都在读长、通量和准确性之间寻找不同的平衡点: <div style="overflow-x: auto; width: 95%; margin: 25px auto;"> {| class="wikitable" style="width: 100%; border-collapse: collapse; border: 1px solid #e2e8f0; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.05); font-size: 0.9em; background-color: #ffffff;" |+ style="font-weight: bold; font-size: 1.1em; margin-bottom: 12px; color: #1e293b;" | 测序技术代际对比 |- style="background-color: #f1f5f9; color: #475569; border-bottom: 2px solid #cbd5e1;" ! style="text-align: left; padding: 12px; width: 20%;" | 代际 ! style="text-align: left; padding: 12px; width: 25%;" | 核心原理 ! style="text-align: left; padding: 12px; width: 25%;" | 优势 (Pros) ! style="text-align: left; padding: 12px; width: 30%;" | 局限 (Cons) |- style="border-bottom: 1px solid #e2e8f0;" | style="padding: 12px; font-weight: 600; color: #334155;" | **第一代 (Sanger)** | style="padding: 12px; color: #334155;" | 双脱氧链终止法 | style="padding: 12px; color: #059669;" | **金标准**,准确率极高 (99.99%),读长较长 (800-1000bp)。 | style="padding: 12px; color: #334155;" | 通量低,成本高,难以进行全基因组分析。 |- style="border-bottom: 1px solid #e2e8f0;" | style="padding: 12px; font-weight: 600; color: #2563eb; background-color: #eff6ff;" | **第二代 (NGS)** | style="padding: 12px; color: #334155; background-color: #eff6ff;" | **边合成边测序 (SBS)**<br>桥式PCR扩增 | style="padding: 12px; color: #2563eb; background-color: #eff6ff;" | **超高通量**,成本大幅降低,适合大规模变异筛查与定量分析。 | style="padding: 12px; color: #334155; background-color: #eff6ff;" | 读长短 (PE150),难以解析复杂结构变异 (SV) 和高重复区域。 |- style="border-bottom: 1px solid #e2e8f0;" | style="padding: 12px; font-weight: 600; color: #334155;" | **第三代 (TGS)** | style="padding: 12px; color: #334155;" | 单分子实时测序 (SMRT)<br>纳米孔测序 | style="padding: 12px; color: #059669;" | **超长读长** (10kb-Mb),无需扩增,可直接检测甲基化。 | style="padding: 12px; color: #334155;" | 单碱基错误率相对较高(通过HiFi模式已大幅改善)。 |} </div> === 临床肿瘤学与细胞治疗中的应用 === 在精准医疗领域,HTS不仅仅是检测工具,更是治疗策略的决策依据。 * **新抗原 (Neoantigen) 筛选**: : 对于**[[mRNA肿瘤疫苗]]**和个性化细胞治疗,HTS通过对肿瘤组织(WES/WGS)和RNA(RNA-seq)进行测序,结合HLA分型,运用算法预测具有高免疫原性的突变肽段。这是实现“千人千药”的关键步骤。 * **微小残留病灶 (MRD) 监测**: : 利用超高深度的NGS技术检测血浆中的循环肿瘤DNA (**ctDNA**)。相比影像学,MRD能提前3-6个月发现复发迹象,指导术后辅助治疗的升降级。 * **免疫组库 (TCR/BCR Repertoire)**: : 通过扩增CDR3区域进行测序,分析T细胞克隆的多样性与动态变化。在评估PD-1/PD-L1治疗响应及**[[CAR-T]]**细胞在体内的扩增持久性方面具有重要价值。 === 流程概览 === [Image of NGS sequencing workflow] 1. **文库构建 (Library Prep)**:将DNA/RNA打断,加接头 (Adapter) 和索引 (Index)。 2. **成簇扩增 (Cluster Generation)**:在流动槽 (Flow Cell) 上将单分子DNA扩增成信号簇(Illumina平台)。 3. **测序 (Sequencing)**:捕获荧光信号或电信号,转化为碱基序列。 4. **数据分析 (Bioinformatics)**: * **Base Calling**:将光信号转为FASTQ文件。 * **Mapping**:比对到人类参考基因组 (如hg38)。 * **Variant Calling**:识别SNV, InDel, CNV, SV等变异。 === 参考文献 === <div style="font-size: 0.9em; line-height: 1.8; border-top: 1px solid #e2e8f0; padding-top: 15px;"> * [1] **Shendure J, Ji H**. **Next-generation DNA sequencing.** *Nature Biotechnology*. 2008. **【评析】**:综述了NGS技术的早期发展与核心原理,标志着基因组学进入高通量时代。 * [2] **Campbell PJ, et al**. **Pan-cancer analysis of whole genomes.** *Nature*. 2020. **【评析】**:ICGC/TCGA全基因组泛癌分析计划(PCAWG)的里程碑式成果,展示了WGS在解析肿瘤复杂性中的威力。 * [3] **Schumacher TN, Schreiber RD**. **Neoantigens in cancer immunotherapy.** *Science*. 2015. **【评析】**:阐述了基于NGS发现的肿瘤新抗原如何驱动T细胞介导的抗肿瘤免疫反应,是免疫治疗的重要理论基础。 </div> <div style="clear: both; margin-top: 35px; border: 1px solid #cbd5e1; background-color: #f8fafc; border-radius: 6px; overflow: hidden; font-size: 0.88em;"> <div style="background-color: #e2e8f0; text-align: center; font-weight: bold; padding: 8px; border-bottom: 1px solid #cbd5e1; color: #334155;">基因组学与精准医疗技术栈</div> {| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;" |- ! style="width: 20%; padding: 10px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 测序技术 | style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[全基因组测序]] (WGS) • [[全外显子测序]] (WES) • [[单细胞测序]] (scRNA-seq) |- ! style="padding: 10px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 肿瘤应用 | style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[液态活检]] (ctDNA) • [[肿瘤突变负荷]] (TMB) • [[微卫星不稳定]] (MSI) |- ! style="padding: 10px; background-color: #f1f5f9; text-align: right;" | 生物信 | style="padding: 10px;" | [[生物信息学]] • [[人工智能]] • [[变异注释]] • [[多组学分析]] |} </div> </div> [[Category:生物技术]] [[Category:基因组学]] [[Category:肿瘤学]] [[Category:精准医疗]]
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