肿瘤突变负荷的检测方法、装置、存储介质及处理器制造方法及图纸

本申请公开了一种肿瘤突变负荷的检测方法、装置、存储介质及处理器。其中，检测方法包括：获取目标对象的组织和血浆样本的测序数据；将测序数据与参考基因组进行比对，得到变异数据结果；对变异数据结果进行体细胞分析，得到体细胞突变结果；去除体细胞突变结果中的非真实突变位点，得到数量为Mn的真实突变位点；将变异数据结果中符合测序深度阈值的突变位点的数量记为Tn，按照如下公式计算肿瘤突变负荷：TMB＝Mn/Tn*1000000。解决了现有技术中仅能单独检测肿瘤组织或者肿瘤患者血浆肿瘤突变负荷的技术问题。

Detection Method, Device, Storage Media and Processor of Tumor Mutation Load

The application discloses a detection method, device, storage medium and processor for mutation load of tumors. Among them, the detection methods include: acquiring the sequencing data of target tissues and plasma samples; comparing the sequencing data with the reference genome to obtain the results of mutation data; analyzing the results of mutation data to obtain the results of somatic mutation; removing the non-real mutation sites in the results of somatic mutation to obtain the real mutation sites with the number of Mn; The number of mutation sites that met the threshold of sequencing depth was recorded as Tn. The mutation load was calculated according to the following formula: TMB=Mn/Tn*1000000. It solves the technical problem that only the mutation load of tumor tissue or plasma of cancer patients can be detected separately in the prior art.

【技术实现步骤摘要】
肿瘤突变负荷的检测方法、装置、存储介质及处理器
本申请涉及基因测序数据分析领域，具体而言，涉及一种肿瘤突变负荷的检测方法、装置、存储介质及处理器。
技术介绍
肿瘤突变负荷，英文全称TumorMutationBurden(TMB)或TumorMutationLoad(TML)，是一种可定量的生物标志物，用来反映肿瘤细胞中所含有的突变数目，通常用肿瘤细胞基因组编码区的每百万碱基突变数来衡量。现阶段对TMB检测金标准就是WES测序(全外显子组测序技术)，对≥30Mb的CDS区域(蛋白质编码区，外显子)序列中的突变数量进行统计分析与计算。然而该方法存在检测成本过高、对于无对照样本结果检测结果不准确以及仅能单独检测肿瘤组织或者肿瘤患者血浆肿瘤突变负荷等缺点，因此，急需开发一种新的方法用来检测TMB。
技术实现思路
本申请提供一种肿瘤突变负荷的检测方法、装置、存储介质及处理器，以便能够同时检测组织和血浆的肿瘤突变负荷。根据本申请的一个方面，提供了一种肿瘤突变负荷的检测方法，检测方法包括：获取目标对象的组织和血浆样本的测序数据；将测序数据与参考基因组进行比对，得到变异数据结果；对变异数据结果进行体细胞分析，得到体细胞突变结果；去除体细胞突变结果中的非真实突变位点，得到数量为Mn的真实突变位点；将变异数据结果中符合测序深度阈值的突变位点的数量记为Tn，按照如下公式计算肿瘤突变负荷：TMB＝Mn/Tn*1000000。进一步地，获取目标对象的组织和血浆样本的测序数据的步骤包括：获取目标对象的分别来源于组织和血浆样本的原始数据；对分别来源于组织和血浆样本的原始数据进行质控处理，得到测序数据。进一步地，对测序数据与参考基因组进行比对，得到变异数据结果的步骤包括：将测序数据与参考基因组进行比对，得到比对结果文件；对比对结果文件进行去冗余以及对InDel区域进行重新比对，得到变异数据结果。进一步地，利用对照样本的测序数据，对变异数据结果进行体细胞分析，得到体细胞突变结果。进一步地，去除体细胞突变结果中的如下至少之一的非真实突变位点，得到数量为Mn的真实突变位点：频率小于5％且在中国人群数据库中出现频率大于0.2％的位点、已知的肿瘤驱动基因突变位点和基因组重复区域出现的突变位点。进一步地，测序深度阈值为测序深度大于等于100×，优选地，测序数据是针对表10所示的316个基因的测序数据。根据本申请的第二个方面，提供了一种肿瘤突变负荷的检测装置，检测装置包括：获取模块，用于获取目标对象的组织和血浆样本的测序数据；比对模块，用于将测序数据与参考基因组进行比对，得到变异数据结果；体细胞突变分析模块，用于对变异数据结果进行体细胞分析，得到体细胞突变结果；过滤模块，用于去除体细胞突变结果中的非真实突变位点，得到数量为Mn的真实突变位点；计算模块，用于将变异数据结果中符合测序深度阈值的突变位点的数量记为Tn，并按照如下公式计算肿瘤突变负荷：TMB＝Mn/Tn*1000000。进一步地，获取模块包括：获取单元，用于获取目标对象的分别来源于组织和血浆样本的原始数据；质控单元，用于对分别来源于组织和血浆样本的原始数据进行质控处理，得到测序数据。进一步地，比对模块包括：第一比对单元，用于将测序数据与参考基因组进行比对，得到比对结果文件；第二比对单元，用于对比对结果文件进行去冗余以及对InDel区域进行重新比对，得到变异数据结果。进一步地，体细胞突变分析模块为含有对照分析的模块，优选体细胞突变分析模块为MuTect模块或MuTect2模块。进一步地，过滤模块包括：过滤单元，用于去除体细胞突变文件中的如下至少之一的非真实突变位点，得到真实突变位点：频率小于5％且在中国人群数据库中出现频率大于0.2％的位点、已知的肿瘤驱动基因突变位点和基因组重复区域出现的突变位点。进一步地，测序深度阈值为测序深度大于等于100×，优选地，测序数据是针对表10所示的316个基因的测序数据。根据本申请的另一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的肿瘤突变负荷的检测方法。根据本申请的另一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的肿瘤突变负荷的检测方法。通过本申请，采用以下步骤：获取目标对象的组织和血浆样本的测序数据；将测序数据与参考基因组进行比对，得到变异数据结果；对变异数据结果进行体细胞分析，得到体细胞突变结果；去除体细胞突变结果中的非真实突变位点，得到数量为Mn的真实突变位点；将变异数据结果中符合测序深度阈值的突变位点的数量记为Tn，则按照如下公式计算肿瘤突变负荷：TMB＝Mn/Tn*1000000，解决了现有技术中仅能单独检测肿瘤组织或者肿瘤患者血浆肿瘤突变负荷的技术问题。也即，通过对目标对象的组织样本和血浆样本的测序数据同时进行检测处理，并对上述两种来源的测序数据按照同样的方法进行体细胞突变分析，并通过现有的已知数据库中报道的与真实突变无关的变异位点进行过滤，得到真实的体细胞突变位点，进而达到了对目标对象的组织和血浆样本的肿瘤突变负荷同时检测，且准确性相对较高的有益效果。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例提供的肿瘤突变负荷的检测方法的流程图一；图2是根据本申请实施例提供的肿瘤突变负荷的检测装置的示意图。图3是根据本申请实施例1提供的肿瘤突变负荷的检测方法的详细流程图；图4示出的是本申请实施例1中采用全外显子测序数据和panel捕获测序数据按照本申请提供的检测方法所检测到的肿瘤突变负荷结果的一致性，其中，横坐标TMB-WES是全外显子测序数据检测到的肿瘤突变负荷，纵坐标TMB-Panel12是panel捕获测序数据检测到的肿瘤突变负荷。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本申请的实施例，提供了一种肿瘤突变负荷的检测方法。图1是根据本申请实施例的肿瘤突变负荷的检测方法的流程图一。如图1所示，该方法包括以下步骤：步骤S102，获取目标对象的组织和血浆样本的测序数据；步骤S104，将测序数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种肿瘤突变负荷的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：获取目标对象的组织和血浆样本的测序数据；将所述测序数据与参考基因组进行比对，得到变异数据结果；对所述变异数据结果进行体细胞分析，得到所述体细胞突变结果；去除所述体细胞突变结果中的非真实突变位点，得到数量为Mn的真实突变位点；将所述变异数据结果中符合测序深度阈值的突变位点的数量记为Tn，按照如下公式计算所述肿瘤突变负荷：TMB＝Mn/Tn*1000000。

【技术特征摘要】
1.一种肿瘤突变负荷的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：获取目标对象的组织和血浆样本的测序数据；将所述测序数据与参考基因组进行比对，得到变异数据结果；对所述变异数据结果进行体细胞分析，得到所述体细胞突变结果；去除所述体细胞突变结果中的非真实突变位点，得到数量为Mn的真实突变位点；将所述变异数据结果中符合测序深度阈值的突变位点的数量记为Tn，按照如下公式计算所述肿瘤突变负荷：TMB＝Mn/Tn*1000000。2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，获取目标对象的组织和血浆样本的测序数据的步骤包括：获取所述目标对象的分别来源于组织和血浆样本的原始数据；对分别来源于所述组织和血浆样本的原始数据进行质控处理，得到所述测序数据。3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，对所述测序数据与参考基因组进行比对，得到变异数据结果的步骤包括：将所述测序数据与所述参考基因组进行比对，得到比对结果文件；对所述比对结果文件进行去冗余以及对InDel区域进行重新比对，得到所述变异数据结果。4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，利用对照样本的测序数据，对所述变异数据结果进行体细胞分析，得到所述体细胞突变结果。5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，去除所述体细胞突变结果中的如下至少之一的非真实突变位点，得到所述数量为Mn的真实突变位点：频率小于5％且在中国人群数据库中出现频率大于0.2％的位点、已知的肿瘤驱动基因突变位点和基因组重复区域出现的突变位点。6.根据权利要求1至5中任一项所述的检测方法，其特征在于，测序深度阈值为测序深度大于等于100×，优选地，所述测序数据是针对表10所示的316个基因的测序数据。7.一种肿瘤突变负荷的检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：获取模块，用于获取目标对象的组织和血浆样本的测序数据；比对模块，用于将所述测序数据与参考基因组进行比对，得到变异数据结果；体细胞突变...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭现超，韩文博，洪媛媛，方璐，陈维之，杜波，何骥，
申请(专利权)人：臻悦生物科技江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32