基于二代测序的用于神经胶质瘤1p/19q联合缺失检测的系统

    公开(公告)号:CN110106063B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN201910373158.6

    申请日:2019-05-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于二代测序的用于神经胶质瘤1p/19q联合缺失检测的系统。该系统包括:SNP位点筛选装置、无对照样本SNP检测装置和/或有对照样本SNP检测装置,其中,SNP位点筛选装置用于根据现有数据库筛选人类1号染色体和19号染色体上的SNP位点得到第一组SNP位点,无对照样本SNP检测装置包括:第一测序模块,用于对待测样本和一组阴性样本进行测序;第一SNP检测模块;第一gSNP位点筛选模块;第二SNP检测模块;第一计算统计模块;以及第一判断模块。应用本发明的系统同时结合1q和19p上的信息对1p和19q的信息做校正,提高了检测准确性,可以高效、便捷、准确地进行1p/19q联合缺失鉴定。

    基于二代测序的用于神经胶质瘤1p/19q联合缺失检测的系统

    公开(公告)号:CN110106063A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910373158.6

    申请日:2019-05-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于二代测序的用于神经胶质瘤1p/19q联合缺失检测的系统。该系统包括:SNP位点筛选装置、无对照样本SNP检测装置和/或有对照样本SNP检测装置,其中,SNP位点筛选装置用于根据现有数据库筛选人类1号染色体和19号染色体上的SNP位点得到第一组SNP位点,无对照样本SNP检测装置包括:第一测序模块,用于对待测样本和一组阴性样本进行测序;第一SNP检测模块;第一gSNP位点筛选模块;第二SNP检测模块;第一计算统计模块;以及第一判断模块。应用本发明的系统同时结合1q和19p上的信息对1p和19q的信息做校正,提高了检测准确性,可以高效、便捷、准确地进行1p/19q联合缺失鉴定。

    MGMT基因启动子甲基化的检测方法、测序数据的处理方法及处理装置

    公开(公告)号:CN110211633B

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN201910373154.8

    申请日:2019-05-06

    Abstract: 本发明提供了一种MGMT基因启动子甲基化的检测方法、测序数据的处理方法及处理装置。该处理方法包括获取来源于MGMT基因启动子的甲基化测序数据,甲基化测序数据为双端测序序列;将甲基化测序数据与人类参考基因组序列进行比对得到比对结果,比对结果包括第一端第一匹配区、第一端第二匹配区、第二端第一匹配区以及第二端第二匹配区,其中,第一端第二匹配区与第二端第二匹配区重叠;去除比对结果中的第一端第二匹配区或者第二端第二匹配区得到待分析数据;对待分析数据中进行甲基化位点识别得到MGMT基因启动子的甲基化结果。该处理方法检测的甲基化位点准确性较高,通量也较高,利于从整体水平上对甲基化水平进行评估。

    MGMT基因启动子甲基化的检测方法、测序数据的处理方法及处理装置

    公开(公告)号:CN110211633A

    公开(公告)日:2019-09-06

    申请号:CN201910373154.8

    申请日:2019-05-06

    Abstract: 本发明提供了一种MGMT基因启动子甲基化的检测方法、测序数据的处理方法及处理装置。该处理方法包括获取来源于MGMT基因启动子的甲基化测序数据,甲基化测序数据为双端测序序列;将甲基化测序数据与人类参考基因组序列进行比对得到比对结果,比对结果包括第一端第一匹配区、第一端第二匹配区、第二端第一匹配区以及第二端第二匹配区,其中,第一端第二匹配区与第二端第二匹配区重叠;去除比对结果中的第一端第二匹配区或者第二端第二匹配区得到待分析数据;对待分析数据中进行甲基化位点识别得到MGMT基因启动子的甲基化结果。该处理方法检测的甲基化位点准确性较高,通量也较高,利于从整体水平上对甲基化水平进行评估。

    一种酶切法打断建库中人工片段产生的假阳性突变的过滤方法

    公开(公告)号:CN116895332A

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202311164937.8

    申请日:2023-09-11

    Abstract: 本申请公开了一种酶切法打断建库中人工片段产生的假阳性突变的过滤方法,属于基因测序领域。该方法通过回溯比对数据寻找突变的支持reads,用支持reads的反向互补序列通过位置限定的动态规划局部比对算法与突变附近的基因组序列进行比对;分析比对结果和reads特征,将reads来源于人工片段的可能性分为6个等级,给不同等级的reads分配不同的权重计算得到支持reads中来源于人工片段的比例,通过为其设置阈值和对突变进行频率修正,过滤假阳性突变,最终精准的消除由于酶切法打断建库中产生的人工片段带来的高假阳率缺陷。该方法灵活、针对性强、敏感度高、结果稳定可靠,可以帮助酶切法打断的建库方式替代目前的超声法打断建库方式。

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