NGS 跟 WES WGS 到底差在哪？

NGS 跟 WES WGS 到底差在哪？

有同學問這個問題

今天文長不喜勿入⚠️

其實這個問題很好

因為很多人看到這些縮寫就頭痛

覺得是三種不一樣的技術

其實不是

先講結論

NGS （next generation sequence)是一種工具

WES (whole exon sequence)跟 WGS (whole genome sequence)則是你用這個工具去做的不同事情

1

我們用火車來想就好

NGS 就是火車

它是一種把 DNA 讀出來的交通工具

以前的老方法叫 Sanger 定序

有點像走路

一次只能走一小段

又慢又累

NGS 厲害的地方是它可以同時開很多節車廂

一次讀超大量的 DNA

所以又快又相對便宜

2

那 WES 跟 WGS 又是什麼？

火車是交通工具

但你要搭去哪裡就是另一回事了

你可以只到桃園

也可以坐到新竹

也可以一路坐到高雄

我們的 DNA 也是一樣

你可以用NGS只讀其中幾個基因這叫 gene panel

你可以讀全部的外顯子也就是真正會轉譯成蛋白質的那一段這叫全外顯子定序 WES

外顯子大概只佔整個基因體的百分之一到二

但目前已知會致病的單基因變異大多落在這裡

你也可以整個基因體從頭讀到尾這叫全基因體定序 WGS

所以你看

火車沒有變

變的是你要它載你到哪裡

3

到這裡應該很多人會以為

那不就是讀越多就越好？

先別急

這就要講到另外一個大家最容易忽略的東西

叫做定序深度

4

什麼是深度？

剛剛講的是你要讀多廣

深度講的是同一個地方你要讀幾次

這很重要

因為定序這件事是會出錯的

我舉兩個例子

第一個是校稿

想像你要抄一份很長的文件

偶爾會手滑抄錯一兩個字

如果你只抄一遍

你根本不知道那個怪怪的字是真的還是你抄錯

但如果同一段你找三十個人各抄一遍

三十份裡有二十九份都是 A

只有一份是 G

那你大概就知道

這個 G 是抄錯的真正的答案是 A

讀的次數越多深度越高

你越能分辨這是真的變異

還是機器看走眼

第二個是拍照

深度低就像用很爛的像素拍照

照片糊糊的

輪廓看得出來細節全都不準

深度高就像高像素

同一個東西拍得清清楚楚

重點來了

就算都叫全外顯子定序

A 家拍出來清清楚楚

B 家拍出來糊成一團

那這兩個能一樣嗎

很多時候你看到的價差

不是因為一個做 WES 一個做 WGS

而是同樣做 WES

深度做得不一樣

深度做得淺就便宜

但很多地方讀不夠清楚品質就打折

深度做得深就貴

但該看清楚的地方才看得清楚

臨床上你可能會聽到 30x 100x 甚至 500x 這種數字

那個 x 講的就是深度

平均同一個位置讀了幾遍

所以光看檢查名字是不準的

要看它讀得多廣

也要看它讀得多深

5

那

是不是讀越廣越深就越好？

也不是

這就是第二個限制

當你讀得越多

你會看到越多的變異

問題是其中有一大堆變異

我們到現在根本不知道它到底有沒有意義

這種東西有個名字

叫意義未明變異 VUS

它不是正常

也不能說它有病

就是還沒定論只能打個問號

你讀得越廣越深

這種問號就抓到越多

然後病人拿到報告會很焦慮

醫師也很為難

常常因此又做了一堆其實不需要的後續檢查

有時候反而是製造麻煩

所以

回到最前面的問題

不是做得越詳細越廣泛就越好

真正該做的是

先有一個明確的臨床問題

再選對應的工具

很多時候只挑幾個基因的 panel

反而比全基因體定序更實用

判讀清楚便宜問號又少

資訊越多

不等於越好

有時候只是讓你多了一堆

沒有人回答得出來的問題

過猶不及

就是這個道理

就醬

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參考文獻

Richards S, Aziz N, Bale S, et al. Standards and guidelines for the interpretation of sequence variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology. Genet Med. 2015;17(5):405-424. doi:10.1038/gim.2015.30

Rehder C, Bean LJH, Bick D, et al. Next-generation sequencing for constitutional variants in the clinical laboratory, 2021 revision: a technical standard of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG). Genet Med. 2021;23(8):1399-1415. doi:10.1038/s41436-021-01139-

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