摘要
胚胎植入前遗传性检测(Preimplantation Genetic Testing，PGT)是指对来源于卵母细胞（极体）或者胚胎（卵裂球期或囊胚期）的DNA进行HLA分型或者检测遗传物质是否异常，将无疾病胚胎植入子宫妊娠，并出生正常子代的技术。染色体非整倍体，单基因病和拷贝数变异(Copy Number Variation，CNV)是导致胚胎异常的主要因素。对于单基因病，目前的检测方法主要采用目标基因捕获结合测序对致病基因进行诊断，检测范围限定在特殊的几十种基因种类内;对于CNV检测，目前的检测方法还有补充和深入的空间。二代测序技术以其高通量、高灵敏度、低成本的特点在PGT领域中逐渐体现出优势。测序成本的下降意味着每个样本可以测更高的深度，但与高深度配套的单基因病数据分析方法报道较少。 本文将基于PGT家系的全基因组数据，建立胚胎的染色体非整倍体、单基因病和CNV的检测流程，分析相关的数据特征，为胚胎的全面诊断提供检测工具和数据支持。本文的研究工作主要包括6个部分:1.详细剖析了基于序列深度法检测CNV的各个模块:包括序列比对、窗口划分、数据矫正、GC矫正、区段融合和可视化，分析了模块常用的实现方案。2.基于8个经过全基因组测序的PGT家系，通过突变位点直接检测和构建目标基因单体型两种方法实现单基因病检测。建立单基因病检测的基因列表，明确了有1893个基因可以在3个家系中准确分型，其对应的孟德尔疾病也可准确检出。建立了流程质控体系，包括目标基因区域的深度，覆盖度评估，等位基因脱扣(Allele Drop Out，ADO)等。3.对影响CNV检测的三个因素（测序平台，全基因组扩增试剂盒和起始细胞数）组成的不同组合从GC偏差，可重现性，均匀性和CNV检测结果四个方面进行系统评价，为后续CNV检测提供数据支持。4.在染色体变异检测方面，提出了一种自动选择对照样本的方法。基于此方案，在检测大于1MbCNV时获得了98.28％敏感性和80.28％特异性，提高了检测精度，拓展了临床上的检测范围。并利用此流程分析了家系样本CNV的发病特点。5.在CNV检测的基础上，提出了一种准确的染色体非整倍体检测方案。检测结果与arrayCGH结果100％一致。6.基于编程语言实现了所述的检测方案。通过此流程可对家系全基因组数据进行分析，检测胚胎的染色体非整倍体、单基因病和CNV，为胚胎选择提供数据支撑。 综上所述，本文基于胚胎的全基因组测序数据，对影响胚胎植入的非整倍体、单基因病和CNV三个因素进行分析，建立配套的检测流程。在单基因病方面本文拓展了检测范围，提高了疾病的可诊断率。在染色体变异方面，提高了检测精度和准确度。实现这些技术有助于完善辅助生殖检测流程，为胚胎的全面诊断打下基础，为减少遗传病患儿的出生发挥重要作用。
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