基于讀深方法的拷貝數(shù)變異檢測(cè)研究.pdf

1、隨著下一代測(cè)序技術(shù)的高速發(fā)展，在全基因組范圍內(nèi)對(duì)拷貝數(shù)變異的檢測(cè)成本大幅度降低、效率大大的提升?；蚩截悢?shù)變異(copy number variation)被確認(rèn)為是廣泛存在于人類(lèi)的重要變異形式，并且其可以通過(guò)干擾基因表達(dá)，來(lái)調(diào)控人類(lèi)的表型。研究表明，拷貝數(shù)變異影響人類(lèi)很多種疾病的易感性，拷貝數(shù)變異是影響人類(lèi)某些疾病的重要因素。然而，雖然研究人員提出了各種辦法對(duì)拷貝數(shù)變異進(jìn)行檢測(cè)，特別是對(duì)于低覆蓋度數(shù)據(jù)的拷貝數(shù)變異檢測(cè)，還存在許多不足，

2、如檢測(cè)出的假陰性率普遍的偏高。本文主要是對(duì)常染色體進(jìn)行拷貝數(shù)變異檢測(cè)，主要工作包括以下兩方面：
　?。?）針對(duì)現(xiàn)有基于低覆蓋度數(shù)據(jù)進(jìn)行的拷貝數(shù)變異檢測(cè)沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)中噪聲以及 GC偏差等問(wèn)題，本文提出了一種新的基于小波變換和尺度空間濾波的拷貝數(shù)變異檢測(cè)方法 CNV-outline。該方法認(rèn)為讀深信號(hào)由兩部分組成，一部分是本來(lái)的讀深信號(hào)，一部分是噪聲。在對(duì)原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)去噪及 GC矯正等處理后，對(duì)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行基于尺度空間濾波的檢測(cè)，

3、找出其中顯著的拷貝數(shù)變異區(qū)間。在人類(lèi)染色體真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，該方法能較好的檢測(cè)出拷貝數(shù)變異的區(qū)間及其類(lèi)型，并且能夠檢測(cè)出較小的拷貝數(shù)變異。
　?。?）針對(duì)現(xiàn)有基于低覆蓋度數(shù)據(jù)進(jìn)行的拷貝數(shù)變異檢測(cè)較高的時(shí)間復(fù)雜度，本文提出了一種基于兩階段改變點(diǎn)檢測(cè)的新的拷貝數(shù)變異檢測(cè)方法 saraCN V。在第一階段，先利用篩選排序算法(screening and ranking algorithm，sara)從原讀深數(shù)據(jù)中選取出其中最有可能