基于讀深方法的拷貝數(shù)變異檢測研究.pdf

1、隨著下一代測序技術的高速發(fā)展，在全基因組范圍內對拷貝數(shù)變異的檢測成本大幅度降低、效率大大的提升。基因拷貝數(shù)變異(copy number variation)被確認為是廣泛存在于人類的重要變異形式，并且其可以通過干擾基因表達，來調控人類的表型。研究表明，拷貝數(shù)變異影響人類很多種疾病的易感性，拷貝數(shù)變異是影響人類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拷貝數(shù)變異進行檢測，特別是對于低覆蓋度數(shù)據(jù)的拷貝數(shù)變異檢測，還存在許多不足，

2、如檢測出的假陰性率普遍的偏高。本文主要是對常染色體進行拷貝數(shù)變異檢測，主要工作包括以下兩方面：
　?。?）針對現(xiàn)有基于低覆蓋度數(shù)據(jù)進行的拷貝數(shù)變異檢測沒有考慮數(shù)據(jù)中噪聲以及 GC偏差等問題，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)變異檢測方法 CNV-outline。該方法認為讀深信號由兩部分組成，一部分是本來的讀深信號，一部分是噪聲。在對原始數(shù)據(jù)經(jīng)過去噪及 GC矯正等處理后，對預處理的數(shù)據(jù)進行基于尺度空間濾波的檢測，

3、找出其中顯著的拷貝數(shù)變異區(qū)間。在人類染色體真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明，該方法能較好的檢測出拷貝數(shù)變異的區(qū)間及其類型，并且能夠檢測出較小的拷貝數(shù)變異。
　?。?）針對現(xiàn)有基于低覆蓋度數(shù)據(jù)進行的拷貝數(shù)變異檢測較高的時間復雜度，本文提出了一種基于兩階段改變點檢測的新的拷貝數(shù)變異檢測方法 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