如何進(jìn)行靶向測(cè)序的CNV分析簡介，很多新手對(duì)此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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相比全基因組，全外顯子組只針對(duì)外顯子區(qū)域進(jìn)行測(cè)序，更加的經(jīng)濟(jì)高效。全外顯子利用特定的芯片捕獲外顯子區(qū)域進(jìn)行測(cè)序，在這個(gè)思想的基礎(chǔ)上進(jìn)一步延伸，如果只關(guān)注與疾病或者特定表型相關(guān)的某些基因，只需要針對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行測(cè)序就可以了。

通過PCR或者芯片捕獲的方式，富集感興趣的目的區(qū)域的reads然后進(jìn)行測(cè)序，這就是target sequencing, 也稱之為target resequencing， taget-NGS，tg-NGS等。其中，針對(duì)某種特定疾病或者表型，將相關(guān)的候選基因集中起來，只針對(duì)這些基因進(jìn)行測(cè)序，就是通常所說的panel測(cè)序。

目的區(qū)域靶向測(cè)序更加的經(jīng)濟(jì)高效，可以實(shí)現(xiàn)500到1000X， 甚至更高的測(cè)序深度，有助于發(fā)現(xiàn)罕見變異，挖掘疾病相關(guān)基因，在臨床研究中應(yīng)用廣泛。目前通過靶向測(cè)序挖掘CNV的相關(guān)工具相對(duì)而言比較少，

列舉的針對(duì)tg-NGS測(cè)序的CNV工具如下

WES也算是靶向測(cè)序的一種，所以針對(duì)WES的工具也一起進(jìn)行了測(cè)評(píng)，最終進(jìn)行測(cè)評(píng)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的分布來預(yù)測(cè)CNV,利用平均測(cè)序深度300X的模擬數(shù)據(jù)，測(cè)試結(jié)果如下

A和B分別表示靈敏度和特異性，不同顏色代表control樣本的多少，可以看到，名列前茅的分別是DECoN, exomeDepth, exomeCNV。

對(duì)不同軟件的假陰性率進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果如下圖所示

可以看到各種情況下，DECoN的假陰性率都是最低的?？紤]到每個(gè)軟件都有自己的限制，綜合多款軟件的結(jié)果來進(jìn)行分析，不用個(gè)數(shù)的最佳軟件組合匯總?cè)缦?/p>

二代測(cè)序CNV檢測(cè)的最大挑戰(zhàn)是各種系統(tǒng)誤差，GC含量，重復(fù)序列，捕獲效率，PCR偏倚等導(dǎo)致的測(cè)序深度分布不均勻，處理方法可以大致分為兩種，第一種考慮各種因素進(jìn)行建模，校正系統(tǒng)誤差，第二種通過對(duì)照樣本，通過實(shí)驗(yàn)樣本和對(duì)照樣本的比較，來減少系統(tǒng)誤差的影響。

對(duì)于靶向測(cè)序而言，其測(cè)序深度分布的影響因素過多，很難有一個(gè)最佳的模型可以校正系統(tǒng)誤差，所以采用對(duì)照樣本的方式是比較主流的算法。
綜合來看，DECoN軟件在本次測(cè)評(píng)中效果是最好的，靈敏度和特異性都是最佳，其次有ExomeDepth和ExomeCNV。對(duì)于panel測(cè)序的CNV鑒別，推薦使用這3款軟件。

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