Medido em ficheiros reais
O que o seu ficheiro de ADN consegue mesmo ler
Passámos dez exportações reais de chip e quatro ficheiros reais de genoma a 30x pelo mesmo código que gera os nossos relatórios, e contámos o que cada um conseguia ler. Os chips leram entre 20% e 37% das 1 572 posições individuais que o relatório avalia. Um gVCF completo de um genoma inteiro provou 99,0% das regiões que o relatório examina. Um VCF simples do mesmo tipo de genoma não provou quase nenhuma, apesar de conter todas as variantes que encontrou.
Exportações de chip
Uma exportação de chip da 23andMe, AncestryDNA, MyHeritage ou de um serviço semelhante é uma lista das posições que o chip dessa empresa foi concebido para medir, com as suas duas letras em cada uma. Os dez ficheiros abaixo tinham entre 563 320 e 955 958 linhas. Para um relatório, o que conta é se as posições de que precisa estão entre elas, e se cada genótipo pode ser lido com segurança. Aqui, uma posição só conta quando o nosso leitor a usaria: ficam de fora os genótipos nos pares ambíguos A/T e C/G, as inserções, as deleções, as linhas corrompidas e as posições sem genótipo (no-calls).
| Ficheiro | Variantes das pontuações poligénicas de 1 457 | Posições de resposta a medicamentos de 14 | Marcadores de saúde monogénicos de 12 | Características do dia a dia de 29 | Frontier e The Fringe de 60 |
Todas as posições avaliadas |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 23andMe v32014 · 955 958 linhas | 465 | 11 | 9 | 21 | 43 | 35% |
| 23andMe v42020 · 594 993 linhas | 344 | 11 | 8 | 23 | 43 | 27% |
| 23andMe v52019 · 621 125 linhas | 455 | 12 | 10 | 23 | 38 | 34% |
| AncestryDNA v22018 · 649 418 linhas | 463 | 7 | 10 | 18 | 39 | 34% |
| AncestryDNA v22024 · 674 131 linhas | 495 | 12 | 9 | 23 | 38 | 37% |
| MyHeritage2018 · 701 929 linhas | 281 | 3 | 2 | 7 | 15 | 20% |
| FamilyTreeDNA2020 · 600 334 linhas | 468 | 9 | 10 | 20 | 31 | 34% |
| FamilyTreeDNA2023 · 686 734 linhas | 283 | 3 | 2 | 7 | 14 | 20% |
| Living DNA2019 · 691 603 linhas | 390 | 1 | 8 | 22 | 39 | 29% |
| Genes for Good2025 · 563 320 linhas | 430 | 8 | 6 | 17 | 33 | 31% |
A maioria das posições avaliadas pertence às 17 pontuações de risco poligénico de doenças, e os chips leram entre 281 e 495 dessas 1 457. Não chega para um percentil preciso na maioria das pontuações: o nosso relatório de chip só dá um quando o chip leu 90% das variantes de uma pontuação, mostra uma estimativa a partir de metade e, abaixo de metade, indica que a pontuação não pode ser apresentada. As posições de resposta a medicamentos vão de 1 a 12 em 14, por isso aquilo que um chip consegue dizer sobre um dado medicamento depende do chip em causa.
Dois ficheiros leram muito menos do que os restantes. Ambos vêm do mesmo tipo de chip, que deixa de fora muitas das posições clínicas: verificámos à mão que as posições em falta estão ausentes dos ficheiros, e não mal lidas. A versão do chip pesa tanto como a marca, como mostram as três linhas da 23andMe.
Perguntas que não se fazem a um chip
Os chips medem muito bem as variantes comuns. Leem mal as raras, e é entre estas que está a maior parte das alterações que causam doença. Um estudo publicado no BMJ em 2021 comparou genótipos de chip com sequenciação em quase 50 000 participantes do UK Biobank: nas variantes mais raras do que 1 em 100 000, só 16% dos resultados positivos do chip foram confirmados. Nas variantes do BRCA1 e do BRCA2 que causam doença, 4,2% dos resultados positivos de chip eram reais. Por isso, o nosso relatório de chip deixa totalmente de fora o estado de portador e os resultados clínicos raros, em vez de mostrar resultados que não consegue sustentar. Porque é que a maioria das variantes raras lidas num chip está errada compara três destes ficheiros de chip com os genomas completos das mesmas pessoas.
Ficheiros de genoma completo
Um genoma sequenciado cobre muito mais do que um chip, mas o que um relatório consegue provar depende do ficheiro que descarrega. Um VCF simples lista apenas os sítios em que o seu ADN difere do genoma de referência. Um gVCF acrescenta blocos de referência, troços em que a sequenciação olhou e encontrou a base de referência. Reduzimos cada ficheiro às 1 054 regiões que o nosso relatório examina, 25 497 095 bases no total, e contámos as bases que cada ficheiro confirma pela positiva: um genótipo determinado, variante ou de referência, com uma profundidade de leitura de pelo menos 10.
| Ficheiro | Bases confirmadas | Regiões confirmadas a 90% ou mais | Variantes listadas nestas regiões |
|---|---|---|---|
| Outro fornecedor a 30xgVCF | 14,2% | 0 de 1 054 | 50 015 |
| Sequencing.com 30xgVCF · 2024 | 99,0% | 1 038 de 1 054 | 41 952 |
| Dante Labs 30xVCF simples · 2024 | 0,16% | 0 de 1 054 | 41 164 |
| Nebula Genomics 30xVCF simples · 2025 | 0,17% | 0 de 1 054 | 43 261 |
Os dois VCF simples listavam dezenas de milhares de variantes nestas regiões, como deve acontecer com um bom genoma a 30x, e quase nada mais confirmavam. Onde se calam, o relatório só pode deduzir que o seu ADN coincide com a referência: o ficheiro não consegue dizer se a posição coincidiu ou se nunca foi lida. Marcamos esses valores como deduzidos, e num VCF simples nunca damos um gene como examinado e sem variantes. Porque é que uma linha em falta não é um resultado limpo mostra como essa dedução já falhou em ficheiros reais.
Nem todos os gVCF estão completos. O outro gVCF da tabela só confirmou 14,2%: o ficheiro simplesmente não tem registo para a maior parte do painel, porque a cadeia de processamento que o gerou saltou troços do genoma. É por isso que o relatório mede o que cada ficheiro cobre, gene a gene, em vez de o supor a partir do tipo de ficheiro.
Se o seu fornecedor disponibilizar um gVCF, descarregue-o. Se disponibilizar as leituras alinhadas (um BAM ou um CRAM), com elas é possível examinar de novo um gene base a base, que é o que faz a nossa opção Deep Read.
Como medimos
Os ficheiros são exportações públicas do Personal Genome Project, cujos participantes partilham os seus dados abertamente. Identificamo-los apenas pelo fornecedor e pelo ano. Os chips foram lidos com o mesmo leitor que gera o nosso relatório de chip, nas 1 572 posições individuais que este avalia, sem os marcadores das linhagens, que não têm rsID e metade dos quais só existe num cromossoma Y. Os ficheiros de genoma foram reduzidos ao nosso painel com o bcftools e medidos com o mesmo código de cobertura que preenche a tabela de cobertura de um relatório. Um ficheiro de cada tipo é um só ponto de medição, por isso outra versão do kit pode ler mais ou menos do que a linha apresentada. A medição foi feita a 6 de outubro de 2026, e os números estão disponíveis em JSON, sob a licença CC BY 4.0.
Para ver o que contém o seu próprio ficheiro, abra-o na verificação gratuita do ficheiro. Corre no seu navegador, e nada é carregado.
Perguntas frequentes
Quanto do meu ADN está num ficheiro da 23andMe ou da AncestryDNA?
Uma exportação de chip lista um conjunto fixo de posições que o chip foi concebido para medir: entre 563 320 e 955 958 linhas nos dez ficheiros que medimos. Das 1 572 posições individuais que o nosso relatório avalia, esses ficheiros conseguiam ler entre 20% e 37%.
Um ficheiro de chip consegue indicar o meu estado de portador de uma doença genética?
Não de forma fiável. As alterações que causam doença costumam ser muito raras, e os chips leem mal as variantes muito raras: num estudo publicado no BMJ em 2021, só 16% das variantes mais raras do que 1 em 100 000 assinaladas por um chip foram confirmadas por sequenciação. Por isso, o nosso relatório de chip deixa de fora o estado de portador. Quem pode responder a essa pergunta é um genoma sequenciado.
Um gVCF é melhor do que um VCF simples?
Ambos listam as variantes que um genoma sequenciado encontrou. Um gVCF regista também os troços em que a sequenciação olhou e encontrou a referência, e por isso consegue provar que um gene foi examinado. Nas nossas medições, um gVCF completo provou 99,0% das regiões que o nosso relatório examina; os dois VCF simples provaram bem menos de 1%, apenas as bases em que listavam uma variante.
Veja o que o seu ficheiro permite antes de pagar o que quer que seja.
O relatório propriamente dito está em inglês.
Fontes
- Weedon MN, Jackson L, Harrison JW, et al. Use of SNP chips to detect rare pathogenic variants: retrospective, population based diagnostic evaluation. BMJ. 2021;372:n214.
- Personal Genome Project, a origem dos ficheiros medidos aqui.
- A especificação VCF 4.2