查看“全外显子组测序”的源代码

<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: 270px; 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: 1.2em; 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: 40px; background-color: #ffffff; text-align: center;">
    <div style="width: 60px; height: 60px; margin: 0 auto; background: linear-gradient(135deg, #6366f1 0%, #4f46e5 100%); border-radius: 18px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; box-shadow: 0 4px 12px rgba(79, 70, 229, 0.15);">
        <span style="color: white; font-size: 1.3em; 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: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500; width: 40%;" | 测序范围
| style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155; font-weight: 600;" | [[蛋白质编码区]]
|-
! style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 基因组比例
| style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | 约 1% ~ 2%
|-
! style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 核心价值
| style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | [[罕见病诊断]]
|-
! style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 技术平台
| style="text-align: left; padding: 10px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | [[NGS]] (如 Illumina)
|-
! style="text-align: left; padding: 10px 15px; color: #64748b; font-weight: 500;" | 检出率
| style="text-align: left; padding: 10px 15px; color: #334155;" | 约 25% ~ 40% (临床)
|}
</div>

== <span style="font-size: 1.15em;">核心逻辑：锁定功能代码区</span> ==

WES 的设计逻辑基于一个核心观察：大多数严重影响表型的突变发生于直接编码蛋白质的区域或高度保守的**[[剪接位点]]**。

* **目标捕获 (Target Capture)**：通过杂交探针将基因组中的外显子片段“钓”出来，洗脱非编码的内含子及基因间区。这种方式允许在相同的测序成本下，获得比**[[全基因组测序]]**（WGS）更高的**[[测序深度]]**（通常 > 100x）。
* **信噪比优化**：通过忽略绝大部分的非编码区序列，WES 极大地降低了数据分析的计算量，并提高了对**[[杂合突变]]**及**[[低频突变]]**的识别精度。
* **变异解读**：WES 发现的变异主要包括错义突变、无义突变、剪接位点变异以及小片段的**[[插入缺失]]**（Indels）。

== <span style="font-size: 1.15em;">技术对比：WES vs. WGS</span> ==

<div style="overflow-x: auto; width: 85%; margin: 20px 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: 0.88em; background-color: #ffffff;"
|+ style="font-weight: bold; font-size: 1em; margin-bottom: 10px; color: #1e293b;" | 基因组测序策略对比表
|- style="background-color: #f8fafc; color: #475569; border-bottom: 2px solid #e2e8f0;"
! style="text-align: left; padding: 10px; width: 25%;" | 比较维度
! style="text-align: left; padding: 10px; width: 35%;" | **全外显子组 (WES)**
! style="text-align: left; padding: 10px;" | **全基因组 (WGS)**
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="padding: 10px; font-weight: 600; color: #334155; background-color: #fcfdfe;" | **覆盖范围**
| style="padding: 10px; color: #334155;" | 仅限蛋白质编码区 (约 30MB)。
| style="padding: 10px; color: #334155;" | 全基因组 (约 3GB)。
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="padding: 10px; font-weight: 600; color: #334155; background-color: #fcfdfe;" | **典型深度**
| style="padding: 10px; color: #334155;" | 100x ~ 200x。
| style="padding: 10px; color: #334155;" | 30x ~ 50x。
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="padding: 10px; font-weight: 600; color: #334155; background-color: #fcfdfe;" | **非编码变异**
| style="padding: 10px; color: #334155;" | 无法检测。
| style="padding: 10px; color: #334155;" | 覆盖调控区及非编码RNA。
|- style="border-bottom: 1px solid #f1f5f9;"
| style="padding: 10px; font-weight: 600; color: #334155; background-color: #fcfdfe;" | **主要用途**
| style="padding: 10px; color: #334155;" | 罕见病诊断、孟德尔病研究。
| style="padding: 10px; color: #334155;" | 复杂病研究、非编码调控分析。
|}
</div>

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

* **未诊断罕见病 (Undiagnosed Diseases)**：对于经过多轮检查仍不明原因的严重疾病患者，WES 可帮助识别潜在的单基因遗传缺陷，缩短诊断周期。
* **家系分析 (Trio Analysis)**：通过对患者及其父母同步进行 WES 测序，可有效识别**[[新发突变]]**（De novo mutations）或复合杂合突变。
* **肿瘤体细胞突变研究**：比较肿瘤组织与正常对照的 WES 数据，筛选具有治疗意义的**[[驱动突变]]**和**[[新生抗原]]**。
* **药物基因组学探索**：识别影响药物转运和代谢的关键蛋白编码区的变异。

== <span style="font-size: 1.15em;">局限性与挑战</span> ==

* **捕获偏差**：杂交捕获过程可能导致某些富含 GC 的区域或重复序列覆盖不全。
* **非编码区缺失**：WES 无法检测启动子、增强子及深层内含子区域的致病突变，亦难以准确分析大规模的**[[结构变异]]**（SVs）。
* **VUS 解读**：大量的“**[[临床意义不明变异]]**”（VUS）给临床医生的报告解读带来了挑战。

== <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 技术的开创性工作之一。
* [2] **Yang Y, et al**. **Molecular findings among patients referred for clinical whole-exome sequencing.** ''JAMA''. 2014.
* [3] **Bamshad MJ, et al**. **Exome sequencing as a tool for Mendelian disease gene discovery.** ''Nature Reviews Genetics''. 2011.

</div>

<div style="clear: both; margin-top: 30px; border: 1px solid #a2a9b1; background-color: #f8f9fa; border-radius: 6px; overflow: hidden; font-size: 0.85em;">
<div style="background-color: #dee2e6; text-align: center; font-weight: bold; padding: 6px; 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: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 技术分层
| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[WES]] • [[WGS]] • [[Targeted Panels]] • [[RNA-Seq]]
|-
! style="padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 关键环节
| style="padding: 8px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[文库构建]] • [[杂交捕获]] • [[生物信息学分析]] • [[ACMG指南]]
|-
! style="padding: 8px; background-color: #f1f5f9; text-align: right;" | 临床目标
| style="padding: 8px;" | [[罕见病诊断]] • [[精准用药]] • [[携带者筛查]] • [[肿瘤分子分型]]
|}
</div>

</div>

[[Category:基因组学]] [[Category:分子生物学]] [[Category:临床诊断学]] [[Category:精准医疗]]