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如何进行靶向测序的CNV分析简介

如何进行靶向测序的CNV分析简介,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

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相比全基因组,全外显子组只针对外显子区域进行测序,更加的经济高效。全外显子利用特定的芯片捕获外显子区域进行测序,在这个思想的基础上进一步延伸,如果只关注与疾病或者特定表型相关的某些基因,只需要针对这些区域进行测序就可以了。

通过PCR或者芯片捕获的方式,富集感兴趣的目的区域的reads然后进行测序,这就是target sequencing, 也称之为target resequencing, taget-NGS,tg-NGS等。其中,针对某种特定疾病或者表型,将相关的候选基因集中起来,只针对这些基因进行测序,就是通常所说的panel测序。

目的区域靶向测序更加的经济高效,可以实现500到1000X, 甚至更高的测序深度,有助于发现罕见变异,挖掘疾病相关基因,在临床研究中应用广泛。目前通过靶向测序挖掘CNV的相关工具相对而言比较少,

列举的针对tg-NGS测序的CNV工具如下

如何进行靶向测序的CNV分析简介

WES也算是靶向测序的一种,所以针对WES的工具也一起进行了测评,最终进行测评的工具列表如下

  1. ExomeCNV

  2. ExomeCopy

  3. CONTRA

  4. ExomeDepth

  5. CONIFER

  6. CANOES

  7. CODEX

  8. CLAMMS

  9. CoNVaDING

  10. DECoN

  11. CNVkit

  12. SeqCNV

所有的工具都是基于read depth的分布来预测CNV,利用平均测序深度300X的模拟数据,测试结果如下

如何进行靶向测序的CNV分析简介

A和B分别表示灵敏度和特异性,不同颜色代表control样本的多少,可以看到,名列前茅的分别是DECoN, exomeDepth, exomeCNV。

对不同软件的假阴性率进行评估,结果如下图所示

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可以看到各种情况下,DECoN的假阴性率都是最低的。考虑到每个软件都有自己的限制,综合多款软件的结果来进行分析,不用个数的最佳软件组合汇总如下

如何进行靶向测序的CNV分析简介

二代测序CNV检测的最大挑战是各种系统误差,GC含量,重复序列,捕获效率,PCR偏倚等导致的测序深度分布不均匀,处理方法可以大致分为两种,第一种考虑各种因素进行建模,校正系统误差,第二种通过对照样本,通过实验样本和对照样本的比较,来减少系统误差的影响。

对于靶向测序而言,其测序深度分布的影响因素过多,很难有一个最佳的模型可以校正系统误差,所以采用对照样本的方式是比较主流的算法。
综合来看,DECoN软件在本次测评中效果是最好的,灵敏度和特异性都是最佳,其次有ExomeDepth和ExomeCNV。对于panel测序的CNV鉴别,推荐使用这3款软件。

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