实体单核酸变体的综合基准测试和在超低等位基因分数的内基因检测,使用短读和长读数据
Yoo-Jin Jiny Ha1,2, Dominika Maziec1, Julia Markowski1
1Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|November 24, 2025
概括
在正常组织中检测低变异基因分数 (VAF) 马赛克突变是具有挑战性的. 这项研究开发了一个使用超深度测序和多个算法的框架,在SNV>2%的VAF中达到80%的灵敏度和精度.
科学领域:
- 基因组学和分子生物学
- 生物信息学和计算生物学
- 人类遗传学和疾病研究研究
背景情况:
- 正常组织中的马赛克突变存在于低变异基因分数 (VAFs) 中,使其难以检测.
- 准确识别低VAF突变对于理解组织发育,衰老和疾病发病至关重要.
研究的目的:
- 在非癌性组织中检测低VAF马赛克突变的基准策略.
- 为可靠的低VAF突变检测建立一个全面的框架和资源.
主要方法:
- 创建了细胞系混合物 (1:49) 并使用五个中心的短长读取进行了超深的全基因组测序 (180-500×).
- 组装了44008个马赛克单核酸变体 (SNV) 和2059个插入/删除 (Indels) 的参考集.
- 分析了基因组背景影响,包括负参考集,并考虑了文化衍生突变;七个机构应用了11个算法.
主要成果:
- 测序平台之间的交叉验证突出了短读分析的局限性.
- 来自不同算法和复制的呼叫集显示出显著的不一致性,部分原因是低VAF突变存在的随机性.
- 对于VAF>2%的SNV,在≥300×的测序深度下,灵敏度和精度达到约80%,进一步增加的收益最小.
结论:
- 这项研究为在正常组织中可靠检测低VAF突变提供了强大的框架.
- 已建立的参考集合和方法作为一个有价值的社区资源,用于基准测试突变检测工具.
- 超深度测序和标准化的算法方法是提高马赛克突变检测准确性的关键.
