Арапиди Георгий Павлович

Бабалян Константин Александрович

Генерозов Эдуард Викторович

Говорун Вадим Маркович

Гордеева Вероника Дмитриевна

Султанов Ринат Илгизович

Kazan Federal University Digital Repository

 V МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ “ПОСТГЕНОМ’2018” В ПОИСКАХ МОДЕЛЕЙ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОЙ МЕДИЦИНЫ Казань                                               29 октября – 2 ноября 2018   17 УДК: 57.087 УВЕЛИЧЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОИСКА CNV ПО ДАННЫМ ЭКЗОМНОГО  СЕКВЕНИРОВАНИЯ  В.Д. Гордеева1,2, К.А. Бабалян1,2, Р.И. Султанов1,2, Г.П. Арапиди1,2,3, Э.В. Генерозов1,2, В.М. Говорун1,2 1ФНКЦ физико-химической медицины ФМБА России; 2Московский физико-технический институт (Госу-дарственный университет); 3Институт биоорганической химии им. М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинни-кова РАН, Москва, Россия NGS-технологии наряду с цитогенетическими и чиповыми методами способны идентифициро-вать участки ДНК, число копий которых варьируется в человеческой популяции (CNV) *1+. С помощью се-квенирования полного экзома (WES) можно за сравнительно небольшие деньги охарактеризовать все кодирующие участки, нарушения в которых могут иметь серьезные последствия. Существующие алго-ритмы поиска CNV по экзомным данным не способны предсказывать все вариации и их результаты дос-таточно плохо согласуются между собой, поскольку поиск усложняется из-за ряда факторов, таких как GC-состав, сложность участка ДНК, наличие повторов, дискретная структура экзома и т.д *2,3+.  В рамках этой работы мы разрабатывали взвешенный подход к оценке CNV на основе подбора оптимального набора единичных алгоритмов (ансамбля) и грамотного выбора валидационных данных. Мы интегрировали данные 17 крупномасштабных исследований по поиску CNV *4+ и определили нали-чие или отсутствие CNV более чем в 110 тысячах экзонов для образца “Геном в бутылке” (NA12878). Для построения модели были использованы данные полноэкзомного секвенирования 3 фазы проекта 1000 Геномов *5+ и результаты 5 алгоритмов поиска CNV (EXCAVATOR2, ExomeDepth, XHMM, CONIFER, cn.MOPS). Каждый экзон был охарактеризован 203 факторами, среди которых были геномные характе-ристики локуса и нормализованное на разных масштабах покрытие. По результатам этой работы мы предлагаем два альтернативных подхода построения оптималь-ного ансамбля, один из которых идентифицирует больше достоверных вариаций (precision=49%, recall=18%, AUC=0.74), а другой дополняет результаты единичных алгоритмов (precision=59%, recall=2%, AUC=0.62). Ключевые слова: алгоритм поиска вариации по числу копий (CNV), экзомное секвенирование, машинное обучение, ансамблевый подход Литература 1. Lee, J. Methods to detect and analyze copy number variations at the genome-wide and locus-specific levels / J. Lee, J. Jeon // Cytogenet Genome Res. – 2008. – Vol. 123,  № 1–4. – P. 333–342. 2. Computational tools for copy number variation (CNV) detection using next-generation sequencing data: features and perspectives / M. Zhao et al. // BMC Bioinformatics. – 2013. – Vol. 14 (Suppl 11). – S1. 3. Identification of copy number variants from exome sequence data / P. Samarakoon et al. // BMC Genomics. – 2014. – № 15. – P. 661. 4. The Database of Genomic Variants: a curated collection of structural variation in the human genome / J. MacDo-nald et al. // Nucleic Acids Res. – 2014. – № 42. – P. D986–92. 5. A global reference for human genetic variation / 1000 Genomes Project Consortium // Nature. – 2015. – № 526. – P. 68–74. 

Увеличение эффективности поиска CNV по данным экзомного секвенирования

http://dspace.kpfu.ru/xmlui/bitstream/net/150062/-1/F_postgenom2018_17_17.pdf

Увеличение эффективности поиска CNV по данным экзомного секвенирования

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Kazan Federal University Digital Repository