全基因组数据CNV分析简介

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除了利用aCGH和snp芯片来检测CNV之外&＃xff0c;也可以通过NGS数据来分析CNV, 比如全基因组和全外显子测序。针对全基因组CNV的检测&＃xff0c;还针对开发了一种称之为CNV_seq的测序策略&＃xff0c;指的是低深度全基因组测序&＃xff0c;只需要5X的测序深度&＃xff0c;就可以有效的检测CNV。

本文根据一篇2015年的综述来简单介绍下全基因组CNV分析的策略&＃xff0c;文章标题如下

Whole-genome CNV analysis: advances in computational approaches

链接如下

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2015.00138/full

根据软件的基本原理&＃xff0c;可以分为以下4大类别&＃xff0c;图示如下

1. Read-Pair(RP)

RP是最早出现的算法&＃xff0c;利用双端测序插入片段长度分布来检测CNV&＃xff0c; 也称之为PEM&＃xff0c;pair end mapping方法。双端测序插入片段长度分布如下图所示

当插入片段长度过长或者过短时&＃xff0c;都代表着基因组发生了结构变异&＃xff0c;如上图中的两个阈值&＃xff0c;图示如下

以上两幅图来自文献Jan O. Korbel et al.Science 318, 420 (2007)

当计算出来的插入片段长度小于cutoff I时&＃xff0c;说明相比reference, 实际检测样本中对应区域插入了部分碱基&＃xff0c;相反地&＃xff0c;如果计算出来的插入片段长度大于cutoff D时&＃xff0c;说明相比reference, 实际检测样本对应区域插入了部分碱基。

受到测序读长的影响&＃xff0c;该方法适用于检测中等长度的insertion和deletion, 对过小的插入不敏感&＃xff0c;而且比较依赖比对的准确性&＃xff0c;无法分析低复杂度的segmental duplication区域。

采用该策略的部分软件列表如下

1. BreakDancer

2. PEMer

3. Ulysses

2. Split-read(SR)

SR方法利用一端能够比对&＃xff0c;另外一端比对不上的reads来识别CNV。另外一端比对不上&＃xff0c;可能是存在CNV, 通过将单独的reads进行拆分&＃xff0c;使其能够正确比对到参考基因组上&＃xff0c;拆分的点就是CNV的断裂点。

只利用了单端reasd, 读长进一步受到限制&＃xff0c;所以该方法只适用于检测小规模的插入和缺失&＃xff0c;采用该策略的部分软件列表如下

1. Pindel

2. PRISM

3. SVseq2

4. Gustaf

3. Read-Depth(RD)

RD方法利用拷贝数和对应区域测序深度的相关性来进行分析&＃xff0c;基本模型是缺失区域的测序深度相对低&＃xff0c;而插入区域的测序深度相对高。该算法采用滑动窗口的方式&＃xff0c;统计每个窗口内的测序深度分布&＃xff0c;然后根据不同窗口测序深度的分布来预测CNV区域&＃xff0c;图示如下

上图来自文献Genome Res. 2011. 21: 974-984

类似芯片中的log ratio值&＃xff0c;在RD方法中&＃xff0c;会根据区域对应的测序深度来判断对应的CNV数目。在该类方法中&＃xff0c;滑动窗口的大小对结果影响较大&＃xff0c;当窗口很大时&＃xff0c;一些长度很短的small  cnv信号就会被掩盖。

相比RP和SR两种方法&＃xff0c;RD可以进行CNV分型&＃xff0c;明确CNV的数目&＃xff0c;RP和SR只能检测断点的位置&＃xff0c; 而且RD可以检测大规模的CNV, 是目前较为主流的算法。采用该策略的部分软件列表如下

1. CNVnator

2. ERDS

3. ReadDepth

4. CNVrd2

4. Assembly(AS)

AS方法利用测序得到的短序列进行组装&＃xff0c;将组装的contig与参考基因组进行比较&＃xff0c;从而确定发生了结构变异的区域。组装的精确依赖测序读长和算法的准确度&＃xff0c;而且组装对硬件资源的消耗特别大&＃xff0c;并不是一个理想的CNV检测的算法&＃xff0c;这里就不做过多的介绍了。

以上4种是最基本的算法理念&＃xff0c;还有很多软件会综合其中的某几种算法来检测CNV, 比如speedseq中集成的lumpy软件&＃xff0c;综合利用RP,SR, RD三种方式来检测CNV。

比对准确性是基于NGS的策略检测结果准确的前提&＃xff0c;mapping的准确率和二代测序对基因组的覆盖度都会影响到CNV的检测结果&＃xff0c;同时在计算测序深度时GC含量差异带来的PCR扩增偏移&＃xff0c;也需要进行校正&＃xff0c;通过设置对照样本&＃xff0c;能够有效的减少系统误差的干扰&＃xff0c;更好的进行CNV的检测。

综上所述&＃xff0c;每种算法各有其优缺点&＃xff0c;综合使用多种策略有助于提高检测结果的准确性和敏感性&＃xff0c;同时设置对照样本&＃xff0c;可以更加有效的分析拷贝数的变化。

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