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Illumina 融合基因檢測工具整理

Illumina 是基因定序領域重要的領導者之一,一直以來與客戶攜手促進檢測與分析技術的更新演進,將兩種 illumina 開發之融合基因分析工具分享給大家:


DRAGEN RNA pipeline

透過 DRAGEN 的加速技術,大幅減少 RNAseq 分析所需的時間,相較其他分析方式,以更佳的效率得到 RNA 表達的分析結果。除了分析 RNAseq 表達外,也會檢查 BAM 檔中是否有融合基因的證據。此分析工具建置於 illumina 的雲端平台 BaseSpace Sequence Hub 中,點選式的操作介面讓使用更加便利。


Manta (Structural Variant Caller)

由 illumina 所開發,針對結構變異及融合基因檢測的開源演算法。



BaseSpace Sequence Hub

操作容易的點選式介面,讓使用者可以快速上手。除了高速且精準的 DRAGEN 演算法外,還有多種類分析工具,滿足用戶不同的分析需求及應用方向。

此外方便的檔案輸出及分享功能,可以有效地提升工作效率。


  • Input Files

  • FASTQ.

  • 人類樣本可直接載入進行分析,不需要額外檔案

  • 若非人物種則需要參考序列及註解資料

  • Output Files

  • BAM/CRAM format

  • Multi-QC Report

  • SJ.out.tab

  • 高信度的 Splice 及 Junction 區域

  • quant.sf

  • 定量結果

  • Gene Fusion

  • 融合基因

融合基因檔案截圖

樣品報告截圖

開源工具: Manta

Manta 是 illumina 開發用於解決結構變異的工具 Github原始碼 可以分析 WGS/WES/Panel 定序並接受單樣本/多樣本/腫瘤成對樣本 Manta 特點是消耗資源小及速度快,可以在普通 PC 上完成,很適合桌邊定序儀的小通量計算。其演算法是基於 BAM 檔上 junction reads 證據,junction reads 越多證據,融合基因分析結果的可信度越高。


BAM 檔來源為 BWA/STAR 工具,這些演算法可以允許多個位置結果,也允許 chrimeric reads。因此我們看到下圖 BAM 檔中有些 reads 是不同顏色,這些 reads 另一端在不同染色體上,這些橫跨不同染色體的 reads 就是融合基因證據。

Manta 計算融合基因的證據並進行評分,結果為 VCF 檔,截圖如下:


參考指令:

bwa mem genome.fa reads.fastq | samtools sort -o output.bam

samtools index output.bam

./configManta.py --bam output.bam --referenceFasta genome.fa --runDir ./result

./result/runWorkflow.py -m local


若希望知道融合基因種類,則需要進一步對 VCF 檔案註解。


如果用戶選擇用 Local Run Manager 分析 fusion gene panel,此方式即為藉由 STAR+Manta 的組合進行分析,如此的組合可以將硬體的運算資源做最有效益的發揮。

如果對融合基因分析有興趣,歡迎與我們一起討論。


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