CN110029041B - 基因检测芯片区域设计装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基因检测芯片区域设计装置，所述基因检测芯片区域设计装置包括特征提取模块、外显子区域选取模块以及选取结果输出模块。
Description
技术领域
本发明涉及基于新一代测序(NGS)的基因检测领域，具体涉及一种实时 动态反应患者肿瘤进展信息的基因检测芯片的设计装置。
背景技术
基于捕获芯片的二代测序已经广泛应用于体细胞突变的检测。大部分癌 种对于在人体基因上的体细胞突变具有相对大的异质性。在大多数患者中， 只有少量患者会在相同基因上发生体细胞突变，而且仅有少数几个癌种能通 过少数经常发生的突变判断。
现有芯片在设计上主要是针对高频率发生突变的基因，然而大部分癌症 患者在该区域并不存在突变，导致这种芯片只能检测少数病人中的突变。现 有芯片设计、制造方法存在低敏感性、覆盖病人范围小、高消费等不足之处。
发明内容
本发明所要解决的技术问题
现有芯片在设计上主要是针对高频率发生突变的基因，导致覆盖患者少； 同时由于这种芯片覆盖的目标基因(非必要的)的范围广，导致检测成本高。
鉴于现有技术中存在的上述问题，本发明开发了一种新的基因检测芯片 区域设计装置与现有基因检测芯片的设计方法相比，本发明的装置充分利用 了癌症患者样本的检测结果，以各外显子单位长度所覆盖的患者数为依据， 力求以最小的区域覆盖最大的患者数目，最大程度地增加芯片覆盖患者数目 及减小芯片大小。
即，本发明包括：
1.一种基因检测芯片区域设计装置，所述基因检测芯片区域设计装置包 括：
特征提取模块，用于导入与患者对应的突变集，统计每个外显子(exon) 上存在变异的患者个数、患者编号、外显子长度，计算每个外显子的RI值， 统计每个患者发生突变的个数以及发生突变所在的基因和外显子区域；
外显子区域选取模块，其与所述特征提取模块相连接，用于选取所述探 针分子针对的外显子区域；以及
选取结果输出模块，用于输出所述外显子区域的选取结果；
其中，所述外显子区域选取模块包括下述子模块：
热点基因选取子模块，用于选取COSMIC数据库认定的已知驱动基因；
最大覆盖外显子选取子模块：用于在所述热点基因选取子模块选剩的外 显子中选取最大覆盖外显子，直至不存在满足下述条件的最大覆盖外显子， 统计选取的所有外显子及其所覆盖的患者编号；
最大RI值外显子选取子模块：用于在最大覆盖外显子选取子模块选剩 的外显子中选取最大RI值外显子，直至不存在满足下述条件的最大RI值外 显子，统计选取的所有外显子及其所覆盖的患者编号；
潜在驱动基因选取子模块，用于选取具有潜在驱动突变的外显子(所述 具有潜在驱动突变的外显子是本领域技术人员能够容易地确定的，可参考例 如文献1、6)；
融合基因选取子模块，用于选取具备临床意义的融合基因、及其中发生 高频融合的内含子和外显子。
2.根据项1所述的基因检测芯片区域设计装置，其中，所述热点基因选 取子模块选取的热点基因满足下述条件：患者中该驱动基因发生突变的比例 大于9％；或者，虽然患者中该驱动基因发生突变的比例为9％以下，但是其 为驱动突变的外显子区域(所述驱动突变的外显子区域是本领域技术人员能 够容易地确定的，可参考例如文献2～5)；统计符合该条件的外显子区域及其 所覆盖的患者的编号；
3.根据项1所述的基因检测芯片区域设计装置，其中，所述最大覆盖外 显子选取子模块选取的最大覆盖外显子满足下述条件：
i至少5名患者在该外显子区域发生变异，
ii该外显子覆盖的患者编号中至少包含一个之前未覆盖的新的患者编 号，以及
iii在待选的所有外显子中，该外显子具有最高的RI值，若多个外显子 的RI值相同，则选取覆盖新患者编号最多的外显子；若RI值与覆盖患者编 号数均相同，则同时选取。
4.根据项1所述的基因检测芯片区域设计装置，其中，所述最大RI值 外显子选取子模块选取的最大RI值外显子满足下述条件：
iRI值大于指定值(例如20～30)，
ii覆盖的患者编号的数目大于3，
iii该外显子覆盖的只发生1个SNV的患者编号中包含最多的之前未覆 盖的新的患者编号；以及
iv若包含的新的患者编号的数目相同，则选取RI值最大的外显子；若 RI值与覆盖患者编号数均相同，则同时选取。
5.根据项1所述的基因检测芯片区域设计装置，其中，所述基因检测芯 片用于检测非小细胞肺癌。
6.根据项1所述的基因检测芯片区域设计装置，其中，所述具备临床意 义的融合基因选自ALK、ROS1和RET。
附图说明
图1为显示本发明的基因检测芯片区域设计装置一例的结构的模式图。
发明的具体实施方式
本说明书中提及的科技术语具有与本领域技术人员通常理解的含义相 同的含义，如有冲突以本说明书中的定义为准。
一般而言，本说明书中采用的术语具有如下含义。
COSMIC：the Catalogue of Somatic Mutation in Cancer
NSCLC：non-small-cell lung cancer非小型细胞肺癌
Known divers gene：在大于500例NSCLC患者中，基因发生变异频率大于等 于9％。
RI：每1000个碱基长度的基因中存在体细胞变异的病人个数。
Exon：外显子
Intron：内含子
文献：
1 L. Ding，G.Getz，D.A.Wheeler，E.R.Mardis，M.D.McLellan，K. Cibulskis，C.Sougnez，H.Greulich，D.M.Muzny，M.B.Morgan，L. Fulton，R.S.Fulton，Q.Zhang，M.C.Wendl，M.S.Lawrence，D.E. Larson，K.Chen，D.J.Dooling，A.Sabo，A.C.Hawes，H.Shen，S.N. Jhangiani，L..R.Lewis，O.Hall，Y.Zhu，T.Mathew，Y.Ren，J.Yao，S.E.Scherer，K.Clerc，G.A.Metcalf，B.Ng，A.Milosavljevic，M.L. Gonzalez-Garay，J.R.Osborne，R.Meyer，X.Shi，Y.Tang，D.C.Koboldt， L.Lin，R.Abbott，T.L.Miner，C.Pohl，G.Fewell，C.Haipek，H.Schmidt， B.H.Dunford-Shore，A.Kraja，S.D.Crosby，C.S.Sawyer，T.Vickery，S. Sander， J.Robinson，W.Winckler，J.Baldwin，L.R.Chirieac，A.Dutt，T. Fennell，M.Hanna，B.E.Johnson，R.C.Onofrio，R.K.Thomas，G.Tonon，B.A.Weir，X.Zhao，L.Ziaugra，M.C.Zody，T.Giordano，M.B.Orringer， J.A.Roth，M.R.Spitz，Wistuba，II，B.Ozenberger，P.J.Good，A.C. Chang，D.G.Beer，M.A.Watson，M.Ladanyi，S.Broderick，A.Yoshizawa，W.D.Travis，W.Pao，M.A.Province，G.M.Weinstock，H.E.Varmus，S. B.Gabriel，E.S.Lander，R.A.Gibbs，M.Meyerson，andR.K.Wilson， ′Somatic Mutations Affect Key Pathways in Lung Adenocarcinoma′，Nature，455(2008)，1069-75.
2 G.Jin，M.J.Kim，H.S.Jeon，J.E.Choi，D.S.Kim，E.B.Lee，S.I.Cha，G. S.Yoon，C.H.Kim，T.H.Jung，and J.Y.Park，′Pten Mutations and Relationship to Egfr，Erbb2，Kras，and Tp53 Mutations in Non-Small Cell Lung Cancers′，Lung Cancer，69(2010)，279-83.
3 Donatella Malanga，Marianna Scrima，Carmela De Marco，FernandaFabiani，Nicola De Rosa，Silvia de Gisi，Natalia Malara，Rocco Savino， GaetanoRocco，Gennaro Chiappetta，Renato Franco，Virginia Tirino， Giuseppe Pirozzi，andGiuseppe Viglietto，′Activating E 17k Mutation in the Gene Encoding theProtein Kinase Akt in a Subset of Squamous Cell Carcinoma of the Lung′，CellCycle，7(2014)，665-69.
4 P. K.Paik，M.E.Arcila，M.Fara，C.S.Sima，V.A.Miller， M.G.Kris，M.Ladanyi，and G.J.Riely，′Clinical Characteristics of Patients with LungAdenocarcinomas Harboring Braf Mutations′，J Clin Oncol，29 (2011)， 2046-51.
5 M.S.Tsao，S.Aviel-Ronen，K.Ding，D.Lau，N.Liu，A.Sakurada，M. Whitehead，C.O.Zhu，R.Livingston，D.H.Johnson，J.Rigas，L.Sevmour， T.Winton，andF.A.Shepherd，′PrognoStic and Predictive Importance of P53 and Ras forAdjuvant Chemotherapy in Non Small-Cell Lung Cancer′， J Clin Oncol，25(2007)，5240-7.
6 A.Youn，and R.Simon，′Identifying Cancer Driver Genes in Tumor GenomeSequencing Studies′，Bioinformatics，27(2011)，175-81
实施例
以下给出实施例，对本发明进行更具体的说明，但本发明不限于这些实 施例。
1从The Cancer Genome Atlas(TCGA)下载100个non-small-cell lung cancer(NSCLC)患者的全外突变检测数据；统计每个外显子(exon)上存在 变异的患者个数、患者编号、外显子长度，计算每个外显子的RI值，统 计每个患者发生突变的个数以及发生突变所在的基因和外显子区域。
2热点基因选取：选取COSMIC数据库中基因发生突变率大于9％的基因， 如KRAS基因，TP53基因等，和科研成果表明为驱动突变的外显子，如 BRAF exon15。
3最大覆盖度选取：选取结果如下：
4最大RI值选取：结果如下：
5融合基因选取：ALK，EML4。
利用该芯片所研究的200人临床试验结果表明EGFR基因人群突变频率 达到57％，而常规芯片则仅有35％。
工业实用性
根据本发明，提供了一种新的基因检测芯片区域设计装置，利用该基因 检测芯片区域设计装置设计的基因检测芯片具有患者覆盖范围广、探针分子 数量少、成本低的特点。
Claims (3)
1.一种基因检测芯片区域设计装置，所述基因检测芯片区域设计装置包括：
特征提取模块，用于导入与患者对应的突变集，统计每个外显子上存在变异的患者个数、患者编号、外显子长度，计算每个外显子的RI值，统计每个患者发生突变的个数以及发生突变所在的基因和外显子区域；
外显子区域选取模块，其与所述特征提取模块相连接，用于选取探针分子针对的外显子区域；以及
选取结果输出模块，用于输出所述外显子区域的选取结果；
其中，所述外显子区域选取模块包括下述子模块：
热点基因选取子模块，用于选取COSMIC数据库认定的已知驱动基因；
最大覆盖外显子选取子模块：用于在所述热点基因选取子模块选剩的外显子中选取最大覆盖外显子，直至不存在满足下述条件的最大覆盖外显子，统计选取的所有外显子及其所覆盖的患者编号；
最大RI值外显子选取子模块：用于在最大覆盖外显子选取子模块选剩的外显子中选取最大RI值外显子，直至不存在满足下述条件的最大RI值外显子，统计选取的所有外显子及其所覆盖的患者编号；
潜在驱动基因选取子模块，用于选取有研究表明具有潜在驱动突变的外显子；
融合基因选取子模块，用于选取具备临床意义的融合基因、及其中发生高频融合的内含子和外显子，
其中，所述最大覆盖外显子选取子模块选取的最大覆盖外显子满足下述条件：
i）至少5名患者在该外显子区域发生变异，
ii）该外显子覆盖的患者编号中至少包含一个之前未覆盖的新的患者编号，以及
iii）在待选的所有外显子中，该外显子具有最高的RI值，若多个外显子的RI值相同，则选取覆盖新患者编号最多的外显子,
所述最大RI值外显子选取子模块选取的最大RI值外显子满足下述条件：
i）RI值大于指定值，
ii）覆盖的患者编号的数目大于3，
iii）该外显子覆盖的只发生1个SNV的患者编号中包含最多的之前未覆盖的新的患者编号；以及
iv）若包含的新的患者编号的数目相同，则选取RI值最大的外显子；
所述热点基因选取子模块选取的热点基因满足下述条件：患者中该驱动基因发生突变的比例大于9%；或者，虽然患者中该驱动基因发生突变的比例为9%以下，但是存在证据表明其为驱动突变的外显子区域；统计符合该条件的外显子区域及其所覆盖的患者的编号。
2.根据权利要求1所述的基因检测芯片区域设计装置，其中，所述基因检测芯片用于检测非小细胞肺癌。
3.根据权利要求1所述的基因检测芯片区域设计装置，其中，所述具备临床意义的融合基因选自ALK、ROS1和RET。
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