一、引言
二代测序（NGS）技术在肿瘤精准诊疗中应用广泛，生物信息学分析是其关键环节，直接影响检测结果准确性与临床应用价值。为规范江苏省内肿瘤 NGS 生物信息学分析管理，提高分析质量与一致性，特制定本专家共识。
二、分析流程规范
（一）数据预处理
数据质量评估：使用 FastQC 等工具对原始测序数据进行质量评估，分析碱基质量分布、测序错误率、GC 含量等指标。若数据质量不佳，如低质量碱基比例过高，需进行后续处理或重新测序。
数据过滤与修剪：去除测序数据中的接头序列、低质量碱基及含 N 比例过高的 reads。可采用 Trimmomatic 等软件，设置合适参数，如碱基质量阈值、滑动窗口大小等，确保过滤后数据质量满足后续分析要求。
（二）序列比对
参考基因组选择：依据检测物种和目的，选择合适参考基因组。如人类肿瘤测序，常用 GRCh37 或 GRCh38 参考基因组。同时，确保参考基因组版本更新及时，以反映最新基因组注释信息。
比对工具选择：根据测序数据类型（如全基因组测序、全外显子测序、靶向测序）和分析需求，选择合适比对工具。如 BWA 适用于短 reads 与参考基因组的快速比对；Bowtie2 具有较高灵敏度和速度，常用于 RNA - seq 数据比对。设置比对参数时，需考虑测序平台特点、数据质量等因素。
（三）变异检测
变异类型检测
单核苷酸变异（SNV）和插入缺失（Indel）：使用 GATK、VarScan2 等软件进行检测。通过设置严格过滤参数，如最小覆盖度、变异等位基因频率阈值等，减少假阳性结果。同时，结合 dbSNP、1000 Genomes Project 等公共数据库，对检测到的变异进行注释和过滤。
拷贝数变异（CNV）：利用 CNVkit、ExomeCNV 等工具，基于比对后的 BAM 文件进行检测。分析过程中，需考虑样本倍性、测序深度分布等因素，提高 CNV 检测准确性。
结构变异（SV）：采用 Lumpy、Manta 等软件进行检测。SV 检测相对复杂，需综合考虑测序数据的配对末端信息、插入片段大小等，以准确识别染色体易位、倒位、缺失等结构变异。
变异注释：使用 ANNOVAR、VEP 等工具对检测到的变异进行注释，包括变异所在基因、转录本、氨基酸改变、功能预测等信息。同时，结合 ClinVar、COSMIC 等临床数据库，评估变异的临床意义，为临床解读提供依据。
（四）数据分析报告
报告内容：报告应包含患者基本信息、样本类型、测序平台与方法、数据分析方法、检测到的变异信息及临床解读等内容。变异信息应详细列出变异位点、类型、等位基因频率、基因名称等；临床解读需结合数据库和文献，说明变异与肿瘤的相关性、对治疗的潜在影响等。
报告格式：采用标准化报告格式，如 PDF 或 HTML 格式，确保报告内容清晰、易读。报告中应提供必要图表，如变异位点在基因上的分布示意图、肿瘤突变负荷（TMB）柱状图等，辅助临床医生理解分析结果。
三、质量管理
（一）分析流程验证
阳性样本验证：使用已知变异情况的阳性样本，按照分析流程进行检测和分析，验证变异检测的准确性和可靠性。阳性样本应涵盖不同类型变异，且变异等位基因频率具有代表性。
阴性样本验证：对阴性样本进行分析，评估假阳性率。阴性样本应来自无肿瘤或已知无相关变异个体，确保分析流程不会产生过多假阳性结果。
重复性验证：对同一样本进行多次测序和分析，评估分析结果的重复性。计算变异检测结果的一致性，如 SNV 和 Indel 检测的一致性应达到 95% 以上。
（二）人员资质与培训
人员资质：从事肿瘤 NGS 生物信息学分析人员应具备生物信息学、遗传学、肿瘤学等相关专业背景，熟悉 NGS 技术原理、生物信息学分析流程及肿瘤相关知识。
培训与考核：定期组织内部培训，内容包括分析流程更新、新软件工具使用、临床知识拓展等。同时，对分析人员进行定期考核，确保其掌握最新分析技术和知识，能够准确、规范完成分析工作。
（三）数据管理与安全
数据存储：建立安全可靠数据存储系统，对原始测序数据、分析中间数据及最终报告数据进行分类存储。数据存储应具备备份机制，防止数据丢失。同时，设置合理访问权限，确保数据保密性。
数据传输：在数据传输过程中，采用加密技术，保障数据安全。对于涉及患者隐私数据，需遵循相关法律法规和伦理要求，确保数据合法、合规传输。
数据保留期限：根据相关法规和临床需求，确定数据保留期限。一般情况下，原始测序数据应保留至少 5 年，以便后续复查和验证。
四、室间质量评价
参与室间质评活动：实验室应积极参加国内外权威机构组织的室间质量评价活动，如美国病理学家协会（CAP）、欧洲分子基因诊断质量联盟（EMQN）等组织的肿瘤 NGS 室间质评。
结果分析与改进：对室间质评结果进行深入分析，若出现不满意结果，及时查找原因，如分析流程、软件参数设置、数据处理等方面问题。针对问题制定改进措施，持续优化分析流程，提高分析质量。同时，将室间质评结果纳入实验室质量考核指标，促进分析水平提升。
五、多学科协作与沟通
多学科协作团队建立：成立由生物信息学家、肿瘤医生、病理学家、遗传咨询师等组成的多学科协作团队。各成员发挥专业优势，共同参与肿瘤 NGS 检测结果解读和临床应用。
定期沟通与交流：定期组织多学科病例讨论，生物信息学家向临床医生详细介绍分析结果，临床医生结合患者临床信息提出疑问和需求，共同探讨变异的临床意义和治疗方案。通过沟通交流，提高检测结果临床应用价值，为患者提供精准诊疗服务。