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<div style="padding: 0 5%; line-height: 1.6; color: #334155;">

'''全外显子组测序'''（Whole Exome Sequencing，简称 '''WES'''），是一种利用**[[高通量测序]]**技术，仅针对基因组中的**[[外显子]]**（Exon）区域进行富集并测序的方法。尽管外显子组仅占人类全基因组的约 $1.5\%$，但其包含了约 $85\%$ 的已知致病突变。WES 凭借其高性价比和极高的临床检出率，已成为**[[精准医疗]]**、**[[罕见病]]**诊断以及肿瘤驱动基因发现的主流工具。

<div class="medical-infobox" style="float: right; width: 280px; 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;" | 全外显子组测序 <br><span style="font-size: 0.8em; font-weight: normal; color: #64748b;">Whole Exome 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, #6366f1 0%, #4f46e5 100%); border-radius: 20px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; box-shadow: 0 4px 12px rgba(79, 70, 229, 0.2);">
        <span style="color: white; font-size: 1.4em; font-weight: bold;">WES</span>
    </div>
    <div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 18px; font-weight: normal;">编码区锁定，精准测序</div>
</div>
|-
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500; width: 40%;" | 测序范围
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155; font-weight: 600;" | [[蛋白质编码区]]
|-
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 基因组占比
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | 约 1% ~ 2%
|-
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 核心价值
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | [[罕见病诊断]]
|-
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 技术平台
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | [[NGS]] (高通量测序)
|-
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #64748b; font-weight: 500;" | 临床检出率
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #334155;" | 约 25% ~ 50%
|}
</div>

== <span style="font-size: 1.15em;">技术原理：靶向捕获与测序</span> ==

WES 的核心在于“**[[目标区域富集]]**”（Target Enrichment）。其工作流程主要分为以下几个阶段：



# **文库构建**：将受检者的基因组 DNA 随机剪切成片段，并在两端连接接头序列。
# **外显子捕获**：利用与已知外显子序列互补的特异性**[[生物素化探针]]**，通过杂交原理将外显子片段从全基因组库中“钓取”出来。
# **洗脱与扩增**：洗去非编码的内含子及基因间区序列，对富集后的外显子片段进行 PCR 扩增。
# **上机测序**：在 Illumina 等平台上进行大规模并行测序，获得高深度的原始数据（Reads）。

== <span style="font-size: 1.15em;">核心优势：信噪比与深度</span> ==

与**[[全基因组测序]]**（WGS）相比，WES 具有显著的差异化应用价值：

* **更高的深度 (Higher Depth)**：在相同成本下，WES 的测序深度通常可达 $100\times \sim 200\times$（WGS 常规为 $30\times \sim 50\times$）。这使得 WES 对**[[低频突变]]**和**[[嵌合体突变]]**具有更强的识别能力。
* **数据分析聚焦**：WES 忽略了绝大部分功能尚不明确的非编码区，极大地降低了生物信息学分析的计算复杂度，提高了对致病性变异（如错义突变、无义突变、剪接点变异）的解读准确性。
* **高致病关联**：目前已知的孟德尔遗传病位点绝大多数位于编码区，这使得 WES 成为临床遗传咨询的首选工具。

== <span style="font-size: 1.15em;">临床应用场景</span> ==

<div style="overflow-x: auto; width: 88%; 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: 0.92em; background-color: #ffffff;"
|+ style="font-weight: bold; font-size: 1.1em; margin-bottom: 12px; color: #1e293b;" | WES 临床应用维度表
|- style="background-color: #f8fafc; color: #475569; border-bottom: 2px solid #e2e8f0;"
! style="text-align: left; padding: 12px; width: 25%;" | 应用方向
! style="text-align: left; padding: 12px; width: 35%;" | 技术逻辑 (Rationale)
! style="text-align: left; padding: 12px;" | 临床获益 (Outcome)
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="padding: 12px; font-weight: 600; color: #4f46e5; background-color: #fcfdfe;" | **罕见病诊断**
| style="padding: 12px; color: #334155;" | 筛选已知致病基因库以外的新发突变。
| style="padding: 12px; color: #334155;" | 为“医疗长征”中的遗难病例提供最终诊断。
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="padding: 12px; font-weight: 600; color: #334155; background-color: #fcfdfe;" | **家系分析 (Trio)**
| style="padding: 12px; color: #334155;" | 对患者及其父母同步测序。
| style="padding: 12px; color: #334155;" | 识别**[[新发突变]]** (De novo) 或隐性遗传模式。
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="padding: 12px; font-weight: 600; color: #334155; background-color: #fcfdfe;" | **肿瘤精准医学**
| style="padding: 12px; color: #334155;" | 对比肿瘤组织与正常组织的外显子差异。
| style="padding: 12px; color: #334155;" | 发现**[[驱动基因]]**突变，辅助靶向药物选择。
|}
</div>

== <span style="font-size: 1.15em;">挑战与局限</span> ==

* **覆盖不均**：由于探针杂交效率差异，某些富含 GC 的区域或重复序列区域可能出现覆盖度缺失。
* **无法检测结构变异 (SVs)**：WES 难以准确识别大规模的倒位、易位及深层内含子区域的断裂点。对于**[[拷贝数变异]]**（CNVs）的检测效果亦不如 WGS 或芯片（CMA）。
* **解读门槛**：产生的大量“**[[临床意义不明变异]]**”（VUS）需要结合 **[[ACMG指南]]** 以及严格的生物功能实验进行验证。

== <span style="font-size: 1.15em;">参考文献</span> ==
<div style="font-size: 0.9em; line-height: 1.8; border-top: 1px solid #e2e8f0; padding-top: 15px;">

* [1] **Ng SB, et al**. **Targeted capture and massively parallel sequencing of 12 human exomes.** ''Nature''. 2009.
**【评析】**：WES 技术的开创性文献，验证了该技术发现致病基因的可行性。
* [2] **Bamshad MJ, et al**. **Exome sequencing as a tool for Mendelian disease gene discovery.** ''Nature Reviews Genetics''. 2011.
* [3] **Yang Y, et al**. **Molecular findings among patients referred for clinical whole-exome sequencing.** ''JAMA''. 2014.

</div>

<div style="clear: both; margin-top: 35px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 6px; overflow: hidden; font-size: 0.88em;">
<div style="background-color: #dee2e6; text-align: center; font-weight: bold; padding: 8px; border-bottom: 1px solid #a2a9b1; color: #374151;">基因组测序技术导航</div>
{| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;"
|-
! style="width: 25%; padding: 10px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 技术层级
| style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[WGS]] • [[WES]] • [[Targeted Panels]] • [[单细胞测序]]
|-
! style="padding: 10px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 核心环节
| style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[目标富集]] • [[文库构建]] • [[变异呼叫]] • [[VUS解读]]
|-
! style="padding: 10px; background-color: #f1f5f9; text-align: right;" | 临床场景
| style="padding: 10px;" | [[罕见病诊断]] • [[肿瘤分子分型]] • [[药物基因组学]] • [[新生儿筛查]]
|}
</div>

</div>

[[Category:基因组学]] [[Category:临床遗传学]] [[Category:分子生物学]] [[Category:精准医疗]]