CN111647648A - 一种用于检测乳腺癌基因突变的基因panel及其检测方法与应用 - Google Patents

一种用于检测乳腺癌基因突变的基因panel及其检测方法与应用 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于检测乳腺癌基因突变的基因panel及其检测方法与应用。本发明的panel包含54419个靶向DNA探针，该靶向DNA包括人类基因组上445个基因的外显子区域，2573个微卫星不稳定性(MSI)位点和566个用于检测基因融合的位置区间。本发明中的检测方法可一次性检测肿瘤体细胞多位点DNA突变的SNV、Indel、CNV、Fusion、MSI、TMB、HLA分型等。便于在乳腺癌免疫治疗过程中根据患者的基因组特征选择最优的个体化治疗药物及方案。

Description

一种用于检测乳腺癌基因突变的基因panel及其检测方法与 应用
技术领域
本发明涉及基因检测领域，具体涉及一种用于检测乳腺癌基因突变的基因panel及其检测方法与应用。
背景技术
乳腺癌是一种全身性疾病，其发生和发展是一个涉及多因素、多环节的复杂过程，包括癌基因的激活以及抑癌基因的失活等。因此，基因突变在乳腺癌的发生、发展过程中起着非常重要的作用。
乳腺癌是一个多因素遗传变异性疾病，只有不足10％是由于单基因缺陷引起的。随着二代测序(NGS)的快速发展，越来越多与乳腺癌相关基因被发现，这些基因上潜在的遗传变异(单核苷酸多态和拷贝数变异)会引起乳腺癌药物治疗效果的差异。
乳腺癌是一种常见的、高风险、患病人群广的癌症，乳腺癌基因检测对于肿瘤防治具有重要意义，目前对于乳腺癌相关基因突变的检测多以单方面检测为主，检测某一类突变，但全面检测方面的报道鲜有耳闻。而目前一些药物，如靶向药物具有特异性针对某种肿瘤基因突变达到精准杀伤的效果，不同肿瘤患者肿瘤驱动基因突变存在差异，会导致不同患者对同一药物产生不同、甚至截然相反的治疗效果，因此单方面检测和小panel检测往往存在信息不全面或检测不准确的缺陷，不能明确且全面的了解患者发生了那种基因突变，适合应用哪种药物，不能实现精准医疗。
其次，现有的生物信息分析流程复杂，参数繁多，需要经验丰富的专业生物信息分析人员才能完成，因此，一种能够全面快速地检测乳腺癌及其肿瘤类型的大基因panel及其检测方法是目前乳腺癌精准医疗的所迫切需要的实际需求。
发明内容
本发明的目的之一在于提供一种用于乳腺癌突变基因检测的基因panel；
本发明的另一目的在于提供一种检测乳腺癌突变基因的方法；
本发明的另一目的在于提供上述基因panel在制备检测乳腺癌的产品中的应用。
本发明所采取的技术方案是：
本发明的第一个方面，提供：
一种乳腺癌突变基因检测的基因panel，包括用于捕获靶向DNA的靶向DNA探针；
上述靶向DNA包括人类基因组上基因的外显子区域、微卫星不稳定性位点以及基因融合位置区间。
本发明的基因panel共包含54419个用于捕获靶向DNA的靶向DNA探针，其靶向DNA包括人类基因组上445个基因的外显子区域、2573个微卫星不稳定性(MSI)位点和566个用于检测基因融合的位置区间。
利用本发明的基因panel结合二代测序技术能够一次性检测多个位点的多种DNA突变或变异(单核苷酸变异(SNV)、插入和缺失(INDEL)、拷贝数变异(CNV)、基因融合(Fusion)、微卫星不稳定性(MSI)、肿瘤突变负荷(TMB)、人类白细胞抗原(HLA)分型)以便在癌症治疗过程中根据患者的基因组特征选择最优的个体化靶向治疗药物及方案，此外，本发明的基因panel检测结果还可用于肿瘤免疫治疗疗效评估。
进一步地，上述靶向DNA探针是覆盖所对应基因全部外显子区域的全部探针组合；
优选地，上述靶向DNA包括人类基因组上如表1中的445个基因的外显子区域中的一个或多个。
进一步地，上述靶向DNA探针是覆盖基因融合位置区间的全部探针组合；
优选地，上述基因panel包括下述人类基因对融合产生如表2中的566个DNA片段中的一个或多个。
进一步地，上述微卫星不稳定性位点是覆盖所对应错配修复基因的全部基因位点组合；
优选地，上述基因panel上包含2573个微卫星不稳定性位点的探针，上述微卫星不稳定性位点包括下述错配修复基因中的一个或多个(如表3)。
进一步地，上述靶向DNA探针为核苷酸寡聚物，并与靶向DNA或基因融合互补。
本发明的第二个方面，提供：
一种检测乳腺癌突变基因的方法，包括以下步骤：
NGS文库准备；
使用上述的基因panel捕获靶向DNA；
扩增靶向DNA文库；
测序并进行突变检测，分析乳腺癌基因突变情况；
其中，上述突变检测是通过对比靶向DNA序列与乳腺癌参考基因组序列来进行的，上述乳腺癌基因突变是指与乳腺癌对比参考基因组序列相比，靶向DNA序列发生了核苷酸变化，上述核苷酸变化包括核苷酸变异、核苷酸插入和缺失、拷贝数变异、基因融合、微卫星不稳定性、肿瘤突变负荷以及人类白细胞抗原分型。
优选地，上述基因panel捕获靶向DNA的具体条件为：在65℃条件下与基因panel的探针杂交4-16小时，使用磁珠对捕获的靶向DNA进行分离，然后纯化；使用PCR方法扩增靶向DNA文库并进行纯化。
进一步地，上述分析乳腺癌基因突变情况的方法，包括以下步骤：
过滤乳腺癌样本的基因组测序序列；
将过滤后的样本基因组测序序列与参考基因组序列比对；
对样本进行单核酸变异、插入缺失标记、基因拷贝数变异以及微卫星不稳定性检测；
其中，若样本捕获区间的蛋白编码区间超过1M，则追加肿瘤突变负荷检测；若样本的类型为肿瘤/对照配对样本时，则追加融合检测。
优选地，上述乳腺癌样本的类型选自肿瘤单样本或肿瘤/对照配对样本；其具体步骤包括：利用Fastp(质控过滤软件)自动识别并去除序列中含有的接头序列；去除测序质量差或者N 含量高的序列，具体过滤参数为－q15－u50－n10；统计序列的数据量、Q20质量、Q30质量、 GC含量。
优选地，上述将过滤后的样本基因组测序序列与参考基因组序列比对，其具体步骤包括：通过BWAmem算法将过滤后的序列比对到参考基因组(hg38)；利用GATK的MarkDuplicates 去除由于PCR引入的重复序列；使用GATK－BaseRecalibrator计算Bam文件中所有需要进行碱基重校正的read和特征值，然后使用GATK－ApplyBQSR重新调整Bam文件中的碱基质量值，并用其重新输出一份新的Bam文件。
优选地，上述分析乳腺癌基因突变情况的方法，还包括对样本比对质量进行质控；其具体操作为：使用Bamdst软件统计比对率、平均深度、捕获效率、PCR重复率、覆盖度；质控标准为比对率不小于99％，平均深度不小于500X，并且500X以上的覆盖度不小于80％，只有当样本质量高于质控标准时，才进行单核酸变异、插入缺失标记、基因拷贝数变异以及微卫星不稳定性检测。
优选地，上述单核酸变异、插入缺失标记检测的过滤参数为突变预测P值不大于0.05，突变丰度阈值不小于0.01，变异支持序列数不小于2条，对照突变支持率不大于0.01。
优选地，上述分析乳腺癌基因突变情况的方法，在单核酸变异和插入缺失标记检测后，若样本捕获区间的蛋白编码区间超过1M，则追加肿瘤突变负荷检测，若否，则无需肿瘤突变负荷检测。
更优选地，上述肿瘤突变负荷检测包括单样本检测和肿瘤/对照配对样本检测。若样本为单样本时，进行单样本肿瘤突变负荷检测，其具体步骤为：过滤掉丰度低于5％的SNV、INDEL 突变；过滤掉dbsnp、ExAC、1000G、ESP6500、intogen数据库中已知的或可预测的胚系突变，计算过滤后蛋白编码区间长度，即得单样本的肿瘤突变负荷值。若样本为肿瘤/对照配对样本时，进行肿瘤/对照配对样本肿瘤突变负荷检测，其具体步骤为：过滤掉丰度低于5％的 SNV、INDEL突变；计算过滤后蛋白编码区间长度，即得肿瘤/对照配对样本的肿瘤突变负荷值。
优选地，上述基因拷贝数变异检测，包括单样本检测和肿瘤/对照配对样本检测。若样本为单样本时，使用CNVkit reference建立基线，基线样本要求为血液白细胞样本或者癌旁组织样本，样本数量不小于10，样本深度不小于500X，再使用CNVkit CBS算法进行CNV检测。若样本为肿瘤/对照配对样本时，使用CNVkit CBS算法进行CNV检测。
优选地，上述分析乳腺癌基因突变情况的方法，还包括融合检测。在基因拷贝数变异检测后，若样本的类型为肿瘤/对照配对样本时，使用factera配对样本模式进行融合检测，过滤条件为支持突变reads比例不小于0.01，split reads不小于3，pair reads不小于3。
优选地，上述微卫星不稳定性检测，其具体步骤为：获得panel的微卫星位点，建立正常样本基线，MSI检测。上述获得panel的微卫星位点包括：扫描参考基因组序列或根据基因组位置获取微卫星性位点。微卫星不稳定性分析判定条件为不小于20％以上的微卫星位点不稳定为MSI－high，10％－20％的微卫星位点不稳定为MSI－low，＜10％的微卫星位点不稳定为MASS。
本发明的第三个方面
上述基因panel在制备检测乳腺癌的产品中的应用。
本发明的基因panel共包含54419个用于捕获靶向DNA的靶向DNA探针，其靶向DNA包括人类基因组上445个基因的外显子区域、2573个微卫星不稳定性(MSI)位点和566个用于检测基因融合的位置区间。
利用本发明的基因panel结合二代测序技术能够一次性检测多个位点的多种DNA突变或变异(单核苷酸变异(SNV)、插入和缺失(INDEL)、拷贝数变异(CNV)、基因融合(Fusion)、微卫星不稳定性(MSI)、肿瘤突变负荷(TMB)、人类白细胞抗原(HLA)分型)以便在癌症治疗过程中根据患者的基因组特征选择最优的个体化靶向治疗药物及方案，此外，本发明的基因panel检测结果还可用于肿瘤免疫治疗疗效评估。
进一步地，上述产品包括检测试剂盒、检测装置、检测系统。
进一步地，上述检测试剂盒还包括上述的靶向DNA探针；
上述靶向DNA包括人类基因组上基因的外显子区域和/或微卫星不稳定性位点。
本发明的有益效果是：
本发明基因panel的针组合可以同时检测单核苷酸变异(SNV)、插入和缺失(INDEL)、拷贝数变异(CNV)、基因融合(Fusion)、微卫星不稳定性(MSI)、肿瘤突变负荷(TMB)、人类白细胞抗原(HLA)分型以及靶向药物相关的基因突变，从而可以全面对乳腺癌进行免疫治疗或个体化靶向药物治疗。本发明基因panel检测快速、高效、准确，可作为用于测定单核苷酸变异(SNV)、插入和缺失(INDEL)、拷贝数变异(CNV)、基因融合(Fusion)、微卫星不稳定性(MSI)、肿瘤突变负荷(TMB)、人类白细胞抗原(HLA)分型的生物标志物。
附图说明
图1为通过靶向DNA得到的BCL数据的分析流程图。
具体实施方式
为了使本发明的发明目的、技术方案及其技术效果更加清晰，以下结合具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明，并非为了限定本发明。
所使用的实验材料和试剂，若无特别说明，均为常规可从商业途径所获得的耗材和试剂。
基因筛选
本panel所包含的基因涵盖了靶向药物相关基因(63个)、免疫治疗敏感性基因(21个)、免疫负相关基因(13个)、药物代谢相关基因(29个)、遗传性肿瘤易感基因(24个)、其他肿瘤相关基因(392个，包括用药靶点上下游、预后预测、表观遗传调控基因)、MSI marker、融合基因(22个)，为乳腺癌的治疗提供很好的指导作用。
其中，最终筛选得到的445个基因的外显子区域如表1所示：
表1 本发明中筛选得到的445个基因的外显子区域
Figure BDA0002502682900000051
Figure BDA0002502682900000061
Figure BDA0002502682900000071
本发明根据如表2所示的566个DNA片段(融合基因位置区间)得到靶向DNA探针：
表2 本发明用于捕获基因融合的566个DNA片段(位置区间)
Figure BDA0002502682900000072
Figure BDA0002502682900000081
Figure BDA0002502682900000091
Figure BDA0002502682900000101
Figure BDA0002502682900000111
Figure BDA0002502682900000121
本发明根据如表3所示的错配修复基因得到2573个微卫星不稳定性位点信息：
表3 本发明用于得到微卫星不稳定性位点的错配修复基因
Figure BDA0002502682900000122
Figure BDA0002502682900000131
Figure BDA0002502682900000141
Figure BDA0002502682900000151
Figure BDA0002502682900000161
Figure BDA0002502682900000171
Figure BDA0002502682900000181
Figure BDA0002502682900000191
Figure BDA0002502682900000201
Figure BDA0002502682900000211
Figure BDA0002502682900000221
Figure BDA0002502682900000231
Figure BDA0002502682900000241
Figure BDA0002502682900000251
Figure BDA0002502682900000261
Figure BDA0002502682900000271
Figure BDA0002502682900000281
Figure BDA0002502682900000291
Figure BDA0002502682900000301
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Figure BDA0002502682900000501
Figure BDA0002502682900000511
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Figure BDA0002502682900000541
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Figure BDA0002502682900000571
Figure BDA0002502682900000581
Figure BDA0002502682900000591
本发明的探针使用上述人类基因组上445个基因的外显子区域、2573个微卫星不稳定性 (MSI)位点和566个用于检测基因融合的位置区间，根据SureSelect DNA软件(版本：UCSC hg38)进行探针设计，并应用于本发明实施例中。
NGS测序的文库准备
(1)利用Qiagen DNeasy试剂盒或QIAamp游离核酸提取试剂盒(购自Qiagen)从样本(癌组织、血液或其他类型的癌症活检组织)中提取基因组DNA；
(2)使用Qubit 3.0荧光定量仪(购自Thermofisher)和Tapestation系统(购自Agilent)检查提取基因组DNA的数量和质量；
(3)输入10-100ng基因组DNA并使用NeoCura NGS文库制备试剂盒来进行NGS文库制备；
(4)使用Qubit 3.0荧光定量仪和Tapestation系统检查NGS文库的数量和质量。
使用基因panel捕获靶向DNA
(1)使用100-500ng的文库在65℃条件下与基因panel探针杂交4-16小时；
(2)使用DynabeadsTM M-270链霉抗生物素蛋白磁珠对捕获的目标DNA进行分离，然后纯化；
(3)使用PCR方法扩增纯靶向DNA；
(4)使用Qubit 3.0荧光定量仪和Tapestation系统检查捕获库的数量和质量。
测序和突变检测
(1)捕获的靶向DNA提交到Illumina NGS计算机(Illumina NextSeq 550)生成原始序列数据文件(BCL数据或文件)；
(2)如图1所示，对BCL文件进行分析，具体为：
利用bcl2fastq软件对BCL文件处理为fastq文件。
使用Bamdst软件统计比对率、平均深度、捕获效率、PCR重复率、覆盖度等信息，以对样本质量进行质控。质控标准为比对率不小于99％，平均深度不小于500X，并且500X以上的覆盖度不小于80％。只有当样本质量高于质控标准时，才进行下一步。
利用Fastp自动识别原始数据，并去除序列中含有的接头序列，去除测序质量差或者N 含量高的序列，具体过滤参数为－q15－u50－n10；统计序列的数据量、Q20质量、Q30质量、 GC含量等信息。
用BWAmem算法将得到的信息与参考基因组序列(版本号：hg38)相比对，得到Bam文件(数据)。Bam数据可用于进行不同的分析：
1.进行化疗位点分析。
2.进行MSI分析，使用msisensor scan工具扫描整个参考基因组(hg38)获得所有的微卫星位点，根据基因组位置获得所有的微卫星位点中在panel捕获区间的微卫星位点，生成在 panel捕获区间的微卫星位点的微卫星位点基线。基线样本要求为正常人血液白细胞样本，测序深度不小于500X，样本数量不小于20。对生成的基线进行MSI分析。MSI判定条件为不小于20％以上的微卫星位点不稳定为MSI－high，10-20％的微卫星位点不稳定为MSI－low，小于10％的微卫星位点不稳定为MASS。
3.若Bam数据中的肿瘤样本的类型为肿瘤/对照配对样本时，可通过factera配对样本模式进行融合检测，单样本，则使用factera单样本模式进行融合检测。过滤条件为支持突变reads 比例不小于0.01，split reads不小于3，pair reads不小于3。
4.对Bam数据进行排序，用GATK里面的MarkDuplicates去除引入的重复序列，用GATK －BaseRecalibrator计算出了所有需要进行碱基重校正的read和特征值，然后使用GATK－ ApplyBQSR重新调整碱基质量值，并使用这个新的质量值重新输出一份新的Bam文件。
根据重新输出的新的Bam文件中的样本类型进行单核酸变异检测和插入缺失标记检测。单核酸变异检测(SNV)和插入缺失标记检测(INDEL)分为两种情况：只有肿瘤单样本和有肿瘤/对照配对样本(正常样本)的情况，但都使用GATK进行突变检测。当肿瘤样本的类型为正常样本时，其过滤参数为突变预测P值不大于0.05，突变丰度阈值不小于0.01，变异支持序列数不小于2条，对照突变支持率不大于0.01。
同时，还可以进行基因拷贝数变异(CNV)检测。CNV检测同样需要根据样本类型分为两种方式，当样本为肿瘤单样本时，使用CNVkit coverage生成所有样本对应检测panel的深度覆盖文件(Sample.targetcoverage.cnn和Sample.antitargetcoverage.cnn)；使用CNVkit reference工具基于上述所有深度覆盖文件生成基线。基线样本要求为血液白细胞样本或者癌旁组织样本，样本数量不小于10，样本深度不小于500X。再使用CBS算法对单样本进行基因拷贝数变异检测。当肿瘤样本的类型为肿瘤/对照配对样本(正常样本)时，使用CNVkit 配对模式进行体细胞CNV检测，检测算法为CBS算法。
单核酸变异检测(SNV)和插入缺失标记检测(INDEL)后进行过滤得到VCF文件，过滤条件分为两种情况，当样本的类型为肿瘤单样本时，过滤掉丰度低于5％的SNV、INDEL 突变、dbsnp、ExAC、1000G、ESP6500数据库中已知的胚系突变、通过somatic-germline/zygosity (SGZ)algorithm算法过滤掉预测的胚系突变以及intogen数据库中已知的肿瘤驱动突变；当样本的类型为肿瘤/对照配对样本时，仅过滤掉肿瘤单样本中丰度低于5％的单核酸变异突变和插入缺失标记突变。
过滤后的VCF文件中，如果样本捕获区间的蛋白编码区间大于1M，则进行TMB计算，否则将不进行TMB计算。VCF文件注释后得到VCF注释文件，即突变信息分析结果。
其中，VCF文件是保存突变的一种格式，注释是对每一个突变位点进行生物学上的解释，阐述位点的突变意义，对生理功能的影响。
实施例1
根据上述检测方法对标准品HD830、HD831、COA-GW-OGTM003、COA-GW-OGTM800、COA-GW-OPSM002进行检测，检测结果如下表(表4-5)所示：
表4 标准品HD830、HD831、COA-GW-OGTM003、COA-GW-OGTM800、 COA-GW-OPSM002中的基因突变情况
Figure BDA0002502682900000611
Figure BDA0002502682900000621
表5 HD830及HD831的MSI检测结果
标准品 期望值 检测值 检测结果
HD830 MSI-high MSI-high 41.99
HD831 MSS MSS 1.19
实施例2
根据上述检测方法对临床取得的乳腺癌组织样本进行检测，检测结果如下表(表6)所示：
表3 乳腺癌组织样本中的基因突变情况
Figure BDA0002502682900000622
由表4-6可以看出，使用本发明panel对标准品参照DNA以及临床乳腺癌样品进行靶向捕获文库构建，测序结果表明，参照品含有的多种种突变类型全部被检测出，突变频率与预期基本一致，最低可检测到0.02(检测限)以下的突变，准确度100％；且对临床样品同样具有高准确率、低检测限的效果，因此，本发明可以满足对乳腺癌组织样本及正常全血的检测要求。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种乳腺癌突变基因检测的基因panel，其特征在于，包括用于捕获靶向DNA的靶向DNA探针；
所述靶向DNA包括人类基因组上基因的外显子区域、微卫星不稳定性位点以及基因融合位置区间。
2.根据权利要求1所述的基因panel，其特征在于，所述靶向DNA探针是覆盖所对应基因全部外显子区域的全部探针组合；
优选地，所述靶向DNA包括人类基因组上下述445个基因的外显子区域中的一个或多个：ABCB1,ABCC2,ABCC4,ABCG2,ABL2,ACVR1,ACVR2A,AFF3,AFF4,AHR,AKT1,AKT2,AKT3,ALK,AMER1,APC,AR,ARAF,ARHGEF12,ARID1A,ARID1B,ARID2,ARID5B,ASXL1,ASXL2,ATM,ATP10B,ATP2B3,ATR,ATRX,AURKA,AXIN1,AXIN2,B2M,BAP1,BARD1,BCL10,BCL11A,BCL11B,BCL2,BCL2L1,BCL6,BCL9,BCL9L,BCOR,BCORL1,BCR,BIRC3,BLK,BLM,BMPR1A,BRAF,BRCA1,BRCA2,BRD4,BRIP1,BTG1,BUB1B,CACNA1D,CALR,CAMTA1,CARD11,CASP8,CBFB,CBL,CBLB,CBLC,CCND1,CCND2,CCND3,CCNE1,CD274,CD79A,CD79B,CDC73,CDH1,CDH11,CDK12,CDK4,CDK6,CDK7,CDK8,CDK9,CDKN1A,CDKN1B,CDKN2A,CDKN2C,CEBPA,CHD2,CHD4,CHEK1,CHEK2,CIC,CIITA,CLIP1,CLTC,COL1A1,CREBBP,CSF3R,CSMD1,CSMD3,CTCF,CTLA4,CTNNA1,CTNNA2,CTNNB1,CUL3,CUX1,CXCR4,CYLD,CYP19A1,CYP1B1,CYP2B6,CYP2C8,CYP2D6,CYP3A5,DAXX,DDB2,DDR2,DDX10,DDX3X,DHFR,DHX9,DICER1,DNMT1,DNMT3A,DNMT3B,DOT1L,DPP10,DPYD,DROSHA,EGFR,EIF3E,ELF3,EP300,EPAS1,EPHA2,EPHA3,EPHA5,EPHA7,EPHB1,ERBB2,ERBB3,ERBB4,ERC1,ERCC1,ERCC2,ERCC3,ERG,ESR1,ETV4,ETV5,ETV6,EWSR1,EXT1,EZH2,FAM135B,FANCA,FANCD2,FANCF,FAS,FAT1,FAT4,FBN2,FBXW7,FGF19,FGF3,FGF4,FGFR1,FGFR2,FGFR3,FGFR4,FH,FLCN,FLT3,FLT4,FOXA1,FOXL2,FOXO1,FUBP1,FUS,GALNT13,GATA1,GATA2,GATA3,GATA6,GLI1,GNA11,GNAQ,GNAS,GRIN2A,GSTP1,H3F3A,H3F3B,HIF1A,HIP1,HIST1H3B,HLA-A,HLA-B,HLA-C,HNF1A,HRAS,HSP90AA1,HSP90AB1,IDH1,IDH2,IGF2,IKBKB,IKZF1,IL21R,IL6ST,IL7R,IRF2,IRF4,IRS4,JAK1,JAK2,JAK3,KAT6A,KDM4A,KDM4B,KDM5C,KDM6A,KDR,KEAP1,KEL,KIF5B,KIT,KLF4,KMT2A,KMT2C,KMT2D,KRAS,LATS1,LATS2,LIFR,LRIG3,LRP1B,LRRC7,LZTR1,MALT1,MAP2K1,MAP2K4,MAP3K1,MAP3K13,MAPK1,MAX,MDM2,MDM4,MECOM,MED12,MEF2B,MEN1,MET,MGA,MLH1,MSH2,MSH6,MSI2,MSN,MTHFR,MTOR,MTR,MYC,MYCN,MYD88,MYH11,MYH2,MYH9,MYO5A,NBN,NCOA1,NCOA2,NCOR1,NCOR2,NF1,NF2,NFATC2,NFE2L2,NFKBIA,NIN,NKX2-1,NONO,NOTCH1,NOTCH2,NOTCH3,NOTCH4,NPM1,NQO1,NRAS,NRG1,NRXN1,NSD1,NSD2,NSD3,NTRK1,NTRK2,NTRK3,NUMA1,NUP214,OCA2,PALB2,PARP1,PAX3,PAX5,PAX8,PBRM1,PDCD1LG2,PDE4DIP,PDGFRA,PDGFRB,PIK3C2B,PIK3C2G,PIK3C3,PIK3CA,PIK3CB,PIK3R1,PIK3R2,PIM1,PLCG1,PMS2,POLD1,POLE,POLQ,PPM1D,PPP2R1A,PPP6C,PRDM1,PREX2,PRKAR1A,PRKCB,PRSS1,PSIP1,PTCH1,PTEN,PTPN11,PTPN13,PTPRB,PTPRD,PTPRK,PTPRS,PTPRT,QKI,RAC1,RAD21,RAD50,RAD51,RAD51B,RAD51C,RAD51D,RAD52,RAD54L,RAF1,RANBP2,RASA1,RB1,RBM10,RECQL4,RET,RHOA,RNF213,RNF43,RPTOR,RSPO2,RUNX1,RUNX1T1,RXRA,RYR2,SAGE1,SALL4,SDHA,SDHAF2,SETBP1,SETD2,SF3B1,SH2B3,SLC22A16,SMAD2,SMAD3,SMAD4,SMARCA4,SMARCB1,SMARCD1,SMARCE1,SMO,SOCS1,SOD2,SOS1,SOX9,SPEN,SPOP,SPTA1,SRSF2,STAG2,STAT3,STAT4,STAT5B,STAT6,STIL,STK11,STK19,STK40,SUZ12,TBL1XR1,TBX3,TCF7L2,TEC,TERT,TET1,TET2,TGFBR1,TGFBR2,TNFAIP3,TNFRSF14,TOP1,TP53,TP53BP1,TP63,TPMT,TRIM33,TRIP11,TRRAP,TSC1,TSC2,TSHR,TYMS,U2AF1,UBR5,UGT1A1,USP6,VEGFA,VHL,WAS,WEE1,WRN,WT1,XPC,XPO1,XRCC1,XRCC2,ZBTB16,ZFHX3,ZNF423,ZNF521,ZNRF3。
3.根据权利要求1所述的基因panel，其特征在于，所述靶向DNA探针是覆盖基因融合位置区间的全部探针组合；
优选地，所述基因融合包括下述人类基因对融合产生的566个DNA片段中的一个或多个：
Figure FDA0002502682890000021
Figure FDA0002502682890000031
Figure FDA0002502682890000041
Figure FDA0002502682890000051
Figure FDA0002502682890000061
Figure FDA0002502682890000071
Figure FDA0002502682890000081
4.根据权利要求1所述的基因panel，其特征在于，所述微卫星不稳定性位点是覆盖所对应错配修复基因的全部基因位点组合；
优选地，所述基因panel上包含2573个微卫星不稳定性位点的探针，所述微卫星不稳定性位点包括下述错配修复基因中的一个或多个：
Figure FDA0002502682890000082
Figure FDA0002502682890000091
Figure FDA0002502682890000101
Figure FDA0002502682890000111
Figure FDA0002502682890000121
Figure FDA0002502682890000131
Figure FDA0002502682890000141
Figure FDA0002502682890000151
Figure FDA0002502682890000161
Figure FDA0002502682890000171
Figure FDA0002502682890000181
Figure FDA0002502682890000191
Figure FDA0002502682890000201
Figure FDA0002502682890000211
Figure FDA0002502682890000221
Figure FDA0002502682890000231
Figure FDA0002502682890000241
Figure FDA0002502682890000251
Figure FDA0002502682890000261
Figure FDA0002502682890000271
Figure FDA0002502682890000281
Figure FDA0002502682890000291
Figure FDA0002502682890000301
Figure FDA0002502682890000311
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Figure FDA0002502682890000391
Figure FDA0002502682890000401
Figure FDA0002502682890000411
Figure FDA0002502682890000421
Figure FDA0002502682890000431
Figure FDA0002502682890000441
Figure FDA0002502682890000451
Figure FDA0002502682890000461
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Figure FDA0002502682890000481
Figure FDA0002502682890000491
Figure FDA0002502682890000501
Figure FDA0002502682890000511
Figure FDA0002502682890000521
Figure FDA0002502682890000531
Figure FDA0002502682890000541
5.根据权利要求1-3任一所述的基因panel，其特征在于，所述靶向DNA探针为核苷酸寡聚物，并与靶向DNA或基因融合位置区间互补。
6.一种检测乳腺癌突变基因的方法，其特征在于，包括以下步骤：
NGS文库准备；
使用权利要求1-5任一所述的基因panel捕获靶向DNA；
扩增靶向DNA文库；
测序并进行突变检测，分析乳腺癌基因突变情况；
其中，所述突变检测是通过对比靶向DNA序列与乳腺癌参考基因组序列来进行的，所述乳腺癌基因突变是指与乳腺癌对比参考基因组序列相比，靶向DNA序列发生了核苷酸变化，所述核苷酸变化包括核苷酸变异、核苷酸插入和缺失、拷贝数变异、基因融合、微卫星不稳定性、肿瘤突变负荷以及人类白细胞抗原分型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分析乳腺癌基因突变情况的方法，包括以下步骤：
过滤乳腺癌样本的基因组测序序列；
将过滤后的样本基因组测序序列与参考基因组序列比对；
对样本进行单核酸变异、插入缺失标记、基因拷贝数变异以及微卫星不稳定性检测；
其中，若样本捕获区间的蛋白编码区间超过1M，则追加肿瘤突变负荷检测；若样本的类型为肿瘤/对照配对样本时，追加融合检测。
8.权利要求1-5所述的基因panel在制备检测乳腺癌的产品中的应用。
9.根据权利要求8所述的应用，其特征在于，所述产品包括检测试剂盒、检测装置、检测系统。
10.根据权利要求9所述的应用，其特征在于，所述检测试剂盒还包括权利要求1中所述的靶向DNA探针；
所述靶向DNA包括人类基因组上基因的外显子区域和/或微卫星不稳定性位点。
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