拷贝数变异是基因组结构性变异中的一种,利用染色体芯片技术检测拷贝数变异是目前临床上最为广泛接受和认可的首选检测技术。神经纤维瘤患者在早期仅有牛奶咖啡斑的临床表型,根据NIH诊断标准,患者需要出现其他第二项相关临床症状才能确诊为神经纤维瘤患者,利用测序和染色体芯片同时检测致病NF1基因上的单核苷酸变异和大片段的缺失可以帮助在患者出现其他表型前早期诊断神经纤维瘤患者,同时,基因诊断的结果可以为患者提供遗传咨询的依据。本研究共纳入19名出现不同程度,不同位置,不同大小牛奶咖啡斑的患者,利用测序和染色体芯片所提供的基因检测结果,明确诊断了13名患者,其中包括9个未曾报道过的变异(包括无义突变,剪接位点变异,移码变异和大片段的缺失)。同时利用测序和染色体芯片进行基因检测可以提高神经纤维瘤患者早期的诊断效率,并且通过观察患者牛奶咖啡斑的特点发现,形状规则,着色均匀的斑块和神经纤维瘤的相关性更大。外显子组测序目前常在临床用于遗传病诊断,外显子组测序数据的质量也越来越得到认可,虽然检测染色体拷贝数变异的首选方法为染色体芯片检测,而目前基于外显子组测序数据而开发的许多算法可以基于测序深度来检测拷贝数变异,本研究利用三种不同类型的外显子组算法(XHMM,CoNIFER和CNVnator)寻找到的拷贝数变异,与染色体芯片检测出的拷贝数变异比较,评估这些算法的检测效率以及是否适用于临床外显子组测序数据。比较后发现,基于外显子组测序数据的算法检测到的拷贝数变异数量较多且都集中在小于50Kb的变异中,XHMM和CoNIFER的敏感性较低,且和拷贝数变异覆盖的探针数量相关,检测到拷贝数变异大小比染色体芯片检测到的变异小。CNVnator检测到最多数量的拷贝数变异,分辨率高,假阳性率较高,检测的准确度随着变异的增大而提升。结构性变异的断裂位点一直是研究基因和疾病关系的一个重要切入点,以往的研究技术(如跳跃文库和双末端测序)在检测结构性变异断裂位点时通常比较费时费力,本研究建立的断裂位点覆盖锚定PCR技术,可以在断裂位点另一端序列未知的情况下,捕获跨越断裂位点的序列信息,快速高效地获得测序数据,从来分析得到结构性变异断裂位点两端的具体信息。在对一例染色体平衡易位的实际应用中,成功捕获到跨越断裂位点的序列,通过测序准确地获得序列信息,分析得到结构性变异断裂位点的具体位置。本研究将建立的建库技术用于一例染色体重复片段的定位检测,成功定位这个异位重复。断裂位点覆盖锚定PCR技术可以在结构性变异断裂位点大概范围已知的情况下构建文库,确定断裂位点的具体位置和序列信息,为研究结构性变异的临床致病性提供了重要的信息。