[发明专利]一种基于run间矫正的CNV检测方法

说明书

本发明提供了一种基于run间矫正的CNV检测方法，所述方法对组内具有相同CNV类型的样本的测序结果进行矫正，并比较run间参考值，再进行CNV检测，将所有样本的结果构建参考数据库，有效避免了假阴性或假阳性结果，提高了方法的准确性。

技术领域

本发明属于高通量测序技术领域，涉及一种基于run间矫正的CNV检测方法。

背景技术

全基因组测序的方法为将DNA打断后进行PCR扩增，对扩增产物直接进行测序，测序结果虽然受到GC含量等因素的影响，使得部分区域的测序深度不一致，但是整体的测序深度较均一，且由于是对整个基因组进行测序，可以依据临近区域的测序深度进行矫正，实现对CNV的检测。

外显子测序通常采用PCR扩增或杂交捕获的方法从DNA上获取目标区域，再对目标区域文库进行PCR扩增测序。在获取目标区域的步骤中，不同外显子的捕获效率不一致，在对目标区域文库进行PCR扩增的步骤中，不同外显子的深度不均一，两方面原因最终导致不同外显子的测序深度不一致、均一性差，并且由于外显子测序不包含内含子区域，无法依据临近区域的测序深度进行矫正，难以基于样本深度实现对CNV的检测。

针对以上问题，研究人员提出了基于run内样本间的测序深度矫正方法，由于相同的测序方法在不同样本各区域上的测序深度基本一致，可以对不同区域的测序深度进行矫正，实现对CNV的检测。

然而，当run内样本间存在亲缘关系、run内样本量较少或罕见地均为同样 CNV致病的样本，基于run内样本间的矫正方法会使得CNV被认为野生型，出现假阴性结果；当run内测序不稳定时，可能导致同一个区域的测序深度变化很大，出现假阳性结果。

因此，有必要研发一种新的CNV检测方法，避免run内样本间的测序深度矫正方法准确性差、可能出现假阴性或假阳性结果等问题。

发明内容

针对现有技术的不足和实际需求，本发明提供了一种基于run间矫正的 CNV检测方法，所述方法对组内具有相同CNV类型的样本的测序结果进行矫正，并比较run间参考值，再进行CNV检测，将所有样本的结果构建参考数据库，有效避免了假阴性或假阳性结果，提高了方法的准确性。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种基于run间矫正的CNV检测方法，所述方法包括如下步骤：

(1)采集初始样本，对每个初始样本计算外显子标准化深度；计算初始样本中每个外显子的第一四分位数Q1、中位数和第三四分位数Q3，选取可接受范围并利用外显子标准化深度计算可接受范围的平均深度和标准差；结合每个初始样本的测序结果，构建初始深度组间数据库；

(2)采集待测样本，对每个待测样本计算外显子标准化深度；利用组内样本的外显子标准化深度计算组内样本的平均深度和标准差，进行Z-score归一化，计算组内Z-score和组内Ratio；利用初始深度组间数据库对样本进行Z-score 归一化，计算组间Z-score和组间Ratio；

(3)根据外显子标准化深度、组内Z-score、组内Ratio、组间Z-score或组间Ratio中的任意一种或至少两种的组合判断CNV检测结果。

CNV为Copy number variations的缩写，即基因拷贝数变异，run为单次上机测序反应。

优选地，步骤(1)所述初始样本包括阴性样本和/或CNV类型确定的样本。

优选地，步骤(1)所述初始样本的个数为40～200个，例如可以是40、50、 60、70、80、90、100、110、120、130、140、150、160、170、180、190或200。

优选地，步骤(1)所述外显子标准化深度的计算公式为：外显子标准化深度＝外显子深度/样本平均深度。