WES

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。

全外显子组测序
Whole Exome Sequencing

WES 编码区锁定，精准测序
测序范围	蛋白质编码区
基因组占比	约 1% ~ 2%
核心价值	罕见病诊断
技术平台	NGS (高通量测序)
临床检出率	约 25% ~ 50%

技术原理：靶向捕获与测序

WES 的核心在于“**目标区域富集**”（Target Enrichment）。其工作流程主要分为以下几个阶段：

1. **文库构建**：将受检者的基因组 DNA 随机剪切成片段，并在两端连接接头序列。
2. **外显子捕获**：利用与已知外显子序列互补的特异性**生物素化探针**，通过杂交原理将外显子片段从全基因组库中“钓取”出来。
3. **洗脱与扩增**：洗去非编码的内含子及基因间区序列，对富集后的外显子片段进行 PCR 扩增。
4. **上机测序**：在 Illumina 等平台上进行大规模并行测序，获得高深度的原始数据（Reads）。

核心优势：信噪比与深度

与**全基因组测序**（WGS）相比，WES 具有显著的差异化应用价值：

• **更高的深度 (Higher Depth)**：在相同成本下，WES 的测序深度通常可达 $100\times \sim 200\times$（WGS 常规为 $30\times \sim 50\times$）。这使得 WES 对**低频突变**和**嵌合体突变**具有更强的识别能力。
• **数据分析聚焦**：WES 忽略了绝大部分功能尚不明确的非编码区，极大地降低了生物信息学分析的计算复杂度，提高了对致病性变异（如错义突变、无义突变、剪接点变异）的解读准确性。
• **高致病关联**：目前已知的孟德尔遗传病位点绝大多数位于编码区，这使得 WES 成为临床遗传咨询的首选工具。

临床应用场景

WES 临床应用维度表

应用方向	技术逻辑 (Rationale)	临床获益 (Outcome)
**罕见病诊断**	筛选已知致病基因库以外的新发突变。	为“医疗长征”中的遗难病例提供最终诊断。
**家系分析 (Trio)**	对患者及其父母同步测序。	识别**新发突变** (De novo) 或隐性遗传模式。
**肿瘤精准医学**	对比肿瘤组织与正常组织的外显子差异。	发现**驱动基因**突变，辅助靶向药物选择。

挑战与局限

• **覆盖不均**：由于探针杂交效率差异，某些富含 GC 的区域或重复序列区域可能出现覆盖度缺失。
• **无法检测结构变异 (SVs)**：WES 难以准确识别大规模的倒位、易位及深层内含子区域的断裂点。对于**拷贝数变异**（CNVs）的检测效果亦不如 WGS 或芯片（CMA）。
• **解读门槛**：产生的大量“**临床意义不明变异**”（VUS）需要结合 **ACMG指南** 以及严格的生物功能实验进行验证。

参考文献

• [1] **Ng SB, et al**. **Targeted capture and massively parallel sequencing of 12 human exomes.** Nature. 2009.
  • 【评析】**：WES 技术的开创性文献，验证了该技术发现致病基因的可行性。
• [2] **Bamshad MJ, et al**. **Exome sequencing as a tool for Mendelian disease gene discovery.** Nature Reviews Genetics. 2011.
• [3] **Yang Y, et al**. **Molecular findings among patients referred for clinical whole-exome sequencing.** JAMA. 2014.

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