《基因序列分析方法》课件.pptVIP

*************************************第七章：变异检测序列变异类型基因组变异分为多个类别，包括单核苷酸多态性（SNP）、小型插入缺失（InDel）和结构变异（SV）。SNP是最常见的变异形式，是单个核苷酸的替换；InDel是短序列的插入或缺失；SV包括大片段的缺失、复制、插入、倒位和易位等。不同类型的变异需要专门的检测算法和验证策略。变异检测流程变异检测通常基于将测序数据比对到参考基因组，然后识别与参考序列的差异。高质量的比对和严格的过滤是准确变异检测的关键。流程包括比对前处理、参考比对、变异调用、质量过滤和注释等步骤。对于不同的变异类型和测序平台，需要调整特定的参数和工具。应用领域变异检测在多个领域具有重要应用。在医学中，它用于疾病基因鉴定、药物反应预测和个体化治疗；在农业中，用于作物育种和畜牧业改良；在进化研究中，用于追踪群体历史和适应性进化；在法医学中，用于个体识别和亲子鉴定。不同应用领域对变异检测的精度和灵敏度要求各不相同。单核苷酸多态性（SNP）检测1基于比对的方法最常用的SNP检测策略，依赖高质量的序列比对。流程通常包括：将测序读段比对到参考基因组；在每个位点统计不同碱基的支持读段数；应用统计模型确定变异基因型；根据质量指标过滤假阳性。主要工具包括GATK、SAMtools和FreeBayes等。这些方法对数据质量和覆盖度有较高要求，通常需要10-30倍的覆盖深度以获得可靠结果。2基于组装的方法先进行序列组装再检测变异的策略，适用于缺乏参考基因组或参考质量较低的情况。这类方法首先组装测序数据生成contigs，然后通过比对contigs间或与参考序列间的差异检测变异。基于组装的方法可以检测复杂变异区域和新颖变异，但计算密集度高，对测序深度要求更高。这种方法在种群基因组学和新物种研究中越来越受欢迎。3过滤和质量控制提高SNP检测准确性的关键步骤。常用过滤标准包括变异质量分数、测序深度、链偏好性、映射质量和周围变异密度等。机器学习方法如VQSR（变异质量分数重校准）能进一步提高过滤效果。变异检测结果需要通过不同测序平台、独立样本或直接实验验证（如Sanger测序）进行验证，确保用于下游分析的高置信度变异集。插入缺失（InDel）检测短InDel检测检测小型插入缺失（通常50bp）的方法。短InDel可通过比对软件中的缺口比对（gappedalignment）直接检测，主要工具如BWA和Bowtie2支持读段内的插入缺失。SNP检测工具如GATK和SAMtools也能同时检测短InDel。检测准确性受影响于比对质量、读段长度和变异大小，较长的InDel需要特殊处理。现代变体检测工具通常同时检测SNP和短InDel，应用统一的质量控制和过滤标准。长InDel检测检测中大型插入缺失（50bp）的专用方法。长InDel检测通常使用分割读段（split-read）、不一致插入大小（discordantinsertsize）或组装方法。分割读段方法寻找跨越断点的读段；不一致插入大小方法检测配对读段间距异常；组装方法通过局部组装重建变异区域。主要工具包括Pindel、Delly和SvABA等。长InDel检测需要较高的测序深度和较长的读段长度，第三代长读段测序技术显著提高了检测能力。准确性评估评估InDel检测结果可靠性的方法。常用指标包括重复性（在技术和生物重复中的一致性）、验证率（通过独立方法确认的比例）和基因型一致性（不同算法间的协议）。InDel检测面临特殊挑战，如同源多聚物区域、低复杂度序列和重复区域。模拟数据集和基准变异集（如GenomeinaBottle）对于评估不同方法的性能至关重要。实际应用中，整合多个工具的结果通常能提高准确性。结构变异（SV）检测拷贝数变异（CNV）指基因组区域重复次数的变化，范围从千碱基对到数兆碱基对不等。CNV检测主要基于读段深度分析，将基因组划分为窗口并比较每个窗口的覆盖深度。深度增加表明可能存在复制，深度减少表明可能存在缺失。除深度法外，还有基于分割读段、不协调配对和从头组装的方法。CNV在人类疾病、进化和多样性研究中具有重要意义。易位指染色体片段从一个位置移动到另一个位置，可发生在同一染色体内（染色体内易位）或不同染色体间（染色体间易位）。易位检测主要依赖不协调配对读段和分割读段方法，寻找指向不同基因组区域的配对读段。易位在癌症研究中尤为重要，因其可能导致融合基因的形成，如慢性粒细胞白血病中的BCR-ABL融合。倒位指染色体片段方向反转，但位置不变的变异。倒位检测需要识别不协调的读段方向模式和分割读段特征。