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'''高通量测序'''（High-Throughput Sequencing, HTS），又称下一代测序（Next-Gene…”的新页面

2025-12-26T17:35:37Z

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<div style="padding: 0 5%; line-height: 1.6; color: #334155;">

'''高通量测序'''（High-Throughput Sequencing, HTS），又称**下一代测序**（Next-Generation Sequencing, **NGS**），是一种能够一次性并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定的技术。与传统的Sanger测序相比，HTS通过**大规模并行测序**（Massively Parallel Sequencing）策略，极大地降低了测序成本并提高了产出通量。该技术是现代**[[精准医疗]]**的基石，特别是在肿瘤基因突变检测、**[[新抗原]]**发现及**[[细胞治疗]]**产品的质控中扮演核心角色。

<div class="medical-infobox" style="float: right; width: 310px; 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: 1.25em; font-weight: bold; padding: 16px; color: #1e293b; background-color: #f8fafc; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; text-align: center;" | 高通量测序 <br><span style="font-size: 0.8em; font-weight: normal; color: #64748b;">Next-Generation Sequencing</span>
|-
| colspan="2" |
<div class="infobox-image-wrapper" style="padding: 35px; background-color: #ffffff; text-align: center;">
<div style="width: 70px; height: 70px; margin: 0 auto; background: linear-gradient(135deg, #3b82f6 0%, #6366f1 100%); border-radius: 20px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; box-shadow: 0 4px 12px rgba(99, 102, 241, 0.25);">
<span style="color: white; font-size: 1.8em; font-weight: bold;">🧬</span>
</div>
<div style="font-size: 0.8em; color: #94a3b8; margin-top: 18px; font-weight: normal;">大规模并行 • 高深度 • 数字化</div>
</div>
|-
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500; width: 35%;" | 核心原理
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155; font-weight: 600;" | [[边合成边测序]] (SBS)<br>[[单分子测序]]
|-
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 关键指标
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | 通量 (Throughput)<br>读长 (Read Length)<br>Q30 (准确率)
|-
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 代表平台
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | [[Illumina]] (NovaSeq)<br>[[华大智造]] (DNBSEQ)<br>[[PacBio]] / [[ONT]]
|-
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #64748b; font-weight: 500;" | 临床应用
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; border-bottom: 1px solid #f1f5f9; color: #334155;" | [[伴随诊断]]、[[MRD]]监测<br>[[NIPT]]、[[病原宏基因组]]
|-
! style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #64748b; font-weight: 500;" | 前沿方向
| style="text-align: left; padding: 12px 15px; color: #334155;" | [[单细胞测序]]<br>[[空间转录组]]
|}
</div>

=== 技术迭代：从“读长”到“通量”的博弈 ===

测序技术的发展经历了三个主要阶段，每一代都在读长、通量和准确性之间寻找不同的平衡点：

<div style="overflow-x: auto; width: 95%; margin: 25px 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: 0.9em; background-color: #ffffff;"
|+ style="font-weight: bold; font-size: 1.1em; margin-bottom: 12px; color: #1e293b;" | 测序技术代际对比
|- style="background-color: #f1f5f9; color: #475569; border-bottom: 2px solid #cbd5e1;"
! style="text-align: left; padding: 12px; width: 20%;" | 代际
! style="text-align: left; padding: 12px; width: 25%;" | 核心原理
! style="text-align: left; padding: 12px; width: 25%;" | 优势 (Pros)
! style="text-align: left; padding: 12px; width: 30%;" | 局限 (Cons)
|- style="border-bottom: 1px solid #e2e8f0;"
| style="padding: 12px; font-weight: 600; color: #334155;" | **第一代 (Sanger)**
| style="padding: 12px; color: #334155;" | 双脱氧链终止法
| style="padding: 12px; color: #059669;" | **金标准**，准确率极高 (99.99%)，读长较长 (800-1000bp)。
| style="padding: 12px; color: #334155;" | 通量低，成本高，难以进行全基因组分析。
|- style="border-bottom: 1px solid #e2e8f0;"
| style="padding: 12px; font-weight: 600; color: #2563eb; background-color: #eff6ff;" | **第二代 (NGS)**
| style="padding: 12px; color: #334155; background-color: #eff6ff;" | **边合成边测序 (SBS)**<br>桥式PCR扩增
| style="padding: 12px; color: #2563eb; background-color: #eff6ff;" | **超高通量**，成本大幅降低，适合大规模变异筛查与定量分析。
| style="padding: 12px; color: #334155; background-color: #eff6ff;" | 读长短 (PE150)，难以解析复杂结构变异 (SV) 和高重复区域。
|- style="border-bottom: 1px solid #e2e8f0;"
| style="padding: 12px; font-weight: 600; color: #334155;" | **第三代 (TGS)**
| style="padding: 12px; color: #334155;" | 单分子实时测序 (SMRT)<br>纳米孔测序
| style="padding: 12px; color: #059669;" | **超长读长** (10kb-Mb)，无需扩增，可直接检测甲基化。
| style="padding: 12px; color: #334155;" | 单碱基错误率相对较高（通过HiFi模式已大幅改善）。
|}
</div>

=== 临床肿瘤学与细胞治疗中的应用 ===

在精准医疗领域，HTS不仅仅是检测工具，更是治疗策略的决策依据。

* **新抗原 (Neoantigen) 筛选**：
: 对于**[[mRNA肿瘤疫苗]]**和个性化细胞治疗，HTS通过对肿瘤组织（WES/WGS）和RNA（RNA-seq）进行测序，结合HLA分型，运用算法预测具有高免疫原性的突变肽段。这是实现“千人千药”的关键步骤。
* **微小残留病灶 (MRD) 监测**：
: 利用超高深度的NGS技术检测血浆中的循环肿瘤DNA (**ctDNA**)。相比影像学，MRD能提前3-6个月发现复发迹象，指导术后辅助治疗的升降级。
* **免疫组库 (TCR/BCR Repertoire)**：
: 通过扩增CDR3区域进行测序，分析T细胞克隆的多样性与动态变化。在评估PD-1/PD-L1治疗响应及**[[CAR-T]]**细胞在体内的扩增持久性方面具有重要价值。

=== 流程概览 ===

[Image of NGS sequencing workflow]

1. **文库构建 (Library Prep)**：将DNA/RNA打断，加接头 (Adapter) 和索引 (Index)。
2. **成簇扩增 (Cluster Generation)**：在流动槽 (Flow Cell) 上将单分子DNA扩增成信号簇（Illumina平台）。
3. **测序 (Sequencing)**：捕获荧光信号或电信号，转化为碱基序列。
4. **数据分析 (Bioinformatics)**：
* **Base Calling**：将光信号转为FASTQ文件。
* **Mapping**：比对到人类参考基因组 (如hg38)。
* **Variant Calling**：识别SNV, InDel, CNV, SV等变异。

=== 参考文献 ===
<div style="font-size: 0.9em; line-height: 1.8; border-top: 1px solid #e2e8f0; padding-top: 15px;">

* [1] **Shendure J, Ji H**. **Next-generation DNA sequencing.** *Nature Biotechnology*. 2008.
**【评析】**：综述了NGS技术的早期发展与核心原理，标志着基因组学进入高通量时代。

* [2] **Campbell PJ, et al**. **Pan-cancer analysis of whole genomes.** *Nature*. 2020.
**【评析】**：ICGC/TCGA全基因组泛癌分析计划（PCAWG）的里程碑式成果，展示了WGS在解析肿瘤复杂性中的威力。

* [3] **Schumacher TN, Schreiber RD**. **Neoantigens in cancer immunotherapy.** *Science*. 2015.
**【评析】**：阐述了基于NGS发现的肿瘤新抗原如何驱动T细胞介导的抗肿瘤免疫反应，是免疫治疗的重要理论基础。

</div>

<div style="clear: both; margin-top: 35px; border: 1px solid #cbd5e1; background-color: #f8fafc; border-radius: 6px; overflow: hidden; font-size: 0.88em;">
<div style="background-color: #e2e8f0; text-align: center; font-weight: bold; padding: 8px; border-bottom: 1px solid #cbd5e1; color: #334155;">基因组学与精准医疗技术栈</div>
{| style="width: 100%; background: transparent; border-spacing: 0;"
|-
! style="width: 20%; padding: 10px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 测序技术
| style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[全基因组测序]] (WGS) • [[全外显子测序]] (WES) • [[单细胞测序]] (scRNA-seq)
|-
! style="padding: 10px; background-color: #f1f5f9; text-align: right; border-bottom: 1px solid #fff;" | 肿瘤应用
| style="padding: 10px; border-bottom: 1px solid #fff;" | [[液态活检]] (ctDNA) • [[肿瘤突变负荷]] (TMB) • [[微卫星不稳定]] (MSI)
|-
! style="padding: 10px; background-color: #f1f5f9; text-align: right;" | 生物信
| style="padding: 10px;" | [[生物信息学]] • [[人工智能]] • [[变异注释]] • [[多组学分析]]
|}
</div>

</div>

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高通量测序 - 版本历史

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