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外顯子僅占人類基因組的2.5%，但包含了基因表達相關的絕大部分信息。該區域的變異與癌癥、單基因遺傳病、部分復雜疾病等密切相關。外顯子捕獲測序僅對外顯子區域的序列進行測序，相對于基因組重測序成本較低，可以用很小的數據量獲得大量有用信息，對研究基因的SNP、InDel等具有很大的優勢。
Aglient SureSelect外顯子捕獲系統 (www.Agilent.com)
1. 整合已有數據庫的同時，可以發現全新的突變位點；
2. 采用生物信息學領域權威的外顯子數據分析流程，并有高分文獻支持；
3. 整合最新的注釋數據庫，確保結果的準確性和高驗證率；
4. 針對特定研究對象設計多套完善的備選方案，并推薦最優的一套。
組織樣品
1. 新鮮動物組織干重≥0.5g
2. 新鮮植物組織干重≥1g
3. 新鮮培養細胞數≥8×106個
4. 全血（哺乳動物）≥2ml
5. 全血（非哺乳動物）≥0.5ml
6. 福爾馬林固定石蠟包埋組織（FFPE）＞10個玻片或50mm2,5-10μm厚的切片10片
DNA樣品
1. 請提供總量≥3μg/樣本，濃度≥50ng/μL的DNA；
2. OD260/280介于1.8-2.0之間；
3. 電泳檢測無明顯RNA污染，基因組條帶清晰、完整，無降解；
4. 送樣時請標記清楚樣品編號，管口使用Parafilm膜密封；
5. 樣品保存期間切忌反復凍融；
6. 送樣時請使用干冰運輸。
注：不同樣品之間存在差異，詳情請向烈冰咨詢
1. DNA提取及質控：凝膠電泳質控→Nanodrop質控→Agilent 2200質控；
2. 靶向捕獲：Agilent Sureselect V6外顯子捕獲，90分鐘內完成雜交；
3. 引物序列降解：去除引物序列的影響；
4. 文庫構建及質控：PCR擴增；
5. 上機測序：烈冰建議選擇NovaSeq，雙端測序，通量大，堿基精度高，而且成本低，速度快。測序數據量：10Gb。
原始數據質量控制結果
注：左圖橫坐標代表堿基位點，縱坐標代表堿基質量值，不同顏色曲線代表不同堿基在每條read上的質量值；右圖橫坐標代表堿基位點，縱坐標代表堿基含量比值，不同顏色曲線代表不同位點各堿基含量。
DNA Mapping結果
注：左圖為reads在染色體上的分布情況；右圖為reads與參考基因組序列比對情況
基因組比對結構優化
注：該圖展示了GATK tools矯正前后的reads堿基質量值
SNP Calling
Jiang et al., Hepatology, 2014
注：IGV確認候選體細胞突變位點圖
體細胞突變基因注釋及突變類型
Coco S et al., Cancers, 2019
注：上圖為腫瘤組織樣本中的突變基因；下圖為突變類型的突變頻率，橫軸為突變類型，縱軸為特定突變類型的突變頻率
SNP/SNV篩選
Jiang et al., Hepatology, 2014
注：該圖展示了腫瘤體細胞SNP/SNV突變的過濾策略
所有差異基因的GO分析結果
注：該圖展示了顯著性富集的前15個GO條目，橫坐標表示-log10(P-value)，縱坐標表示GO條目名稱。
Pathway富集性散點圖
注：該圖展示了顯著性富集的20條Pathway條目。橫坐標表示pathway對應的Rich factor，縱坐標表示pathway注釋信息，點的顏色表示P-value的大小，點的大小表示pathway包含的差異基因數量。
系統發育樹
Jiang et al., Hepatology, 2014
注：該系統發育樹表示含有HECT結構域的旁系同源物。scale bar表示每個位點氨基酸變化數，每個節點處的數值表示相應的bootstrap value。
蛋白質模型
Jiang et al., Hepatology, 2014
注：采用生物信息學手段模擬蛋白質的結構并建立了模型，分析顯示Glu959突變位于HECT domain表面的α螺旋上，可能和蛋白活性位點有關。
進化分析
Jiang et al., Hepatology, 2014
注：該圖展示了來自不同物種的UBE3Cparalogs的多重序列比對結果。其中，UBE3C中的突變位點用紅色箭頭標記。
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