全基因组重测序大数据分析报告
全基因组测序数据的分析方法与技巧
全基因组测序数据的分析方法与技巧全基因组测序（Whole-genome sequencing, WGS）是一种重要的生物技术，可以揭示一个生物体的全部DNA序列。
通过全基因组测序，我们能够更好地了解基因组的组成、结构和功能，帮助我们理解生命的进化和发展。
然而，全基因组测序产生的数据量巨大且复杂，因此需要采用合适的分析方法和技巧来处理和解读这些数据。
本文将介绍一些常用的全基因组测序数据分析方法和技巧。
1. 数据质控全基因组测序数据的质量是分析的基础，因此首先需要进行数据质控。
常用的质控方法包括：检查测序数据的质量分值（Quality Score）以及过滤低质量的碱基序列；去除接头序列和引物序列等不相关的序列；去除重复序列；检查数据的测序错误和杂合性等。
数据质控的目标是获得高质量的测序数据以及减少可能的测序偏差和错误。
2. 序列比对与拼接数据质控之后，需要将测序数据比对到一个已知的参考基因组上。
比对的目的是将测到的短序列片段与参考基因组相对应，从而确定该片段在基因组上的位置和序列。
常用的比对软件有Bowtie、BWA、HISAT等。
比对之后，可以使用拼接软件，将短序列片段拼接成完整的连续序列，这有助于后续的变异分析、基因组结构分析等。
拼接软件有SOAPdenovo、Velvet等。
3. 变异分析变异是生物体基因组的重要特征，全基因组测序数据可以帮助我们发现和研究基因组中的各种变异。
常见的变异分析包括单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism, SNP）分析和结构变异分析。
在SNP分析中，可以使用一些软件如GATK、Samtools等，鉴定种群中的SNP，并进一步分析其与遗传疾病、表型特征等的关联。
在结构变异分析中，可以使用软件如CNVnator、BreakDancer等来分析插入序列、删除序列、重排等结构变异。
4. 基因注释全基因组测序数据分析的另一个重要步骤是基因注释。
生物信息学研究员基因组测序数据分析总结
生物信息学研究员基因组测序数据分析总结生物信息学研究员在基因组测序数据分析方面具有重要的角色和责任。
基因组测序数据是基因组学研究的核心资源，对于揭示基因功能、疾病机理等方面的研究具有重要的意义。
本文将就生物信息学研究员在基因组测序数据分析中所扮演的角色和开展的工作进行总结和讨论。
一、基因组测序数据质量控制为了确保基因组测序数据的准确性和可靠性，生物信息学研究员首先要对测序数据进行质量控制。
质量控制包括检查测序数据的碱基质量情况，检测是否存在低质量的碱基、接头序列等，并对测序数据进行修剪或过滤，以去除低质量的碱基或序列。
此外，生物信息学研究员还需检查是否存在接头污染、宿主序列等，并对其进行剔除或分离。
二、基因组测序数据比对与拼接基因组测序数据比对与拼接是生物信息学研究员在基因组测序数据分析中的重要环节。
基因组测序数据比对是将读取序列与参考基因组进行比对，以确定每个读取序列的来源和位置。
生物信息学研究员可以使用一系列的比对工具和算法进行比对分析，并通过评估比对质量来筛选可靠的比对结果。
基因组测序数据拼接是根据比对结果，将读取序列进行拼接，得到完整的基因组序列。
三、基因组测序数据变异检测基因组测序数据变异检测是生物信息学研究员在基因组测序数据分析中的重要任务。
通过对比对结果进行进一步分析，生物信息学研究员可以检测和鉴定基因组的各种变异信息，如单核苷酸多态性（SNP）、缺失、插入等。
生物信息学研究员可以使用一系列的工具和方法进行变异检测，并通过筛选和过滤得到高可靠性和高准确性的变异结果。
四、基因组测序数据功能注释和通路分析基因组测序数据功能注释和通路分析是生物信息学研究员在基因组测序数据分析中的重要内容。
生物信息学研究员可以利用一系列的数据库和工具，对基因组测序数据进行功能注释，如预测基因的功能、编码蛋白质的功能等。
此外，生物信息学研究员还可以进行通路分析，揭示基因组测序数据在生物学过程和信号通路中的作用和调控机制。
全基因组重测序数据分析详细说明
全基因组重测序数据分析详细说明全基因组重测序（whole genome sequencing, WGS）是一种高通量测序技术，用于获取个体的整个基因组信息。
全基因组重测序数据分析是指对这些数据进行处理、分析和解读，以获得有关个体的遗传变异、基因型、表达和功能等信息。
下面详细说明全基因组重测序数据分析的过程和方法。
首先，全基因组重测序数据的质量控制是必不可少的。
这一步骤包括对测序数据进行质量评估、剔除低质量序列，并进行去除接头序列和过滤序列等预处理操作，以确保后续分析的准确性和可靠性。
接下来，需要对全基因组重测序数据进行序列比对，将读取序列与参考基因组进行比对，以确定每个读取序列在参考基因组上的位置。
常用的比对工具包括Bowtie、BWA、BLAST等。
比对的结果将提供每个读取序列的基因组位置信息。
在序列比对完成后，就可以进行个体的变异检测。
变异检测的目的是识别个体的单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms, SNPs）、插入缺失变异（insertions/deletions, indels）和结构变异（structural variations, SVs）等基因组变异。
通常，变异检测分为两个步骤：变异发现和变异筛选。
变异发现即根据比对结果，通过一定的算法和统计学原理，找到潜在的变异位点。
然后，利用临床数据库、已知变异数据库和基因功能注释数据库等，进行变异筛选，剔除假阳性和无功能变异，筛选出最有可能的致病变异。
接着，对筛选出的变异位点进行基因型確定。
基因型的确定可以通过直接从比对结果中读取碱基信息，或者通过再次测序来获取高度精确的基因型，以获得更可靠的变异信息。
随后，对变异位点进行注释和功能预测。
注释是指对变异位点进行功能和可能影响的基因、基因组区域和调控元件等进行注释。
常用的注释工具包括ANNOVAR、SnpEff、VEP等。
功能预测则是根据变异位点的位置和可能影响的功能进行预测，如是否影响蛋白质功能、是否在编码序列、是否在启动子或增强子区域等。
全基因组重测序数据分析
全基因组重测序数据分析1. 数据质量控制：对测序数据进行质量控制，包括去除低质量的碱基、过滤含有接头序列和接头污染的序列等。
这一步骤可以使用各种质控工具，例如FastQC、Trim Galore等。
2. 比对到参考基因组：将经过质控的测序数据与参考基因组进行比对。
参考基因组一般是已知的物种的基因组序列，在人类研究中通常使用人类参考基因组。
比对工具主要有BWA、Bowtie等。
3. 变异检测：从比对结果中检测出样本与参考基因组之间的差异，称为变异检测。
这包括单核苷酸变异（SNV）、插入/缺失（Indel）、结构变异（SV）等。
常用的变异检测工具有GATK、SAMtools、CNVnator等。
4. 注释和解读：对检测到的变异进行注释和解读，以确定其对基因功能和疾病相关性的影响。
注释可以包括基因、转录本、蛋白质功能、通路、疾病关联等信息。
常用的注释工具包括ANNOVAR、Variant Effect Predictor等。
5.结果可视化：将分析结果以图表或图形的形式展示出来，以便研究人员更好地理解和解释结果。
常用的可视化工具包括IGV、R软件等。
除了上述步骤，全基因组重测序数据分析还可以应用于其他研究领域，例如种群遗传学、复杂疾病研究、药物研发等。
在进行这些研究时，可能还需要其他分析方法和工具来完成特定的研究目标。
总之，全基因组重测序数据分析是一个复杂而关键的过程，它可以帮助研究人员了解个体的基因组特征，并揭示与疾病发生和发展相关的重要信息。
在不断发展的测序技术和分析方法的推动下，全基因组重测序数据分析将在基因组学领域中发挥越来越重要的作用。
全基因组测序结果解读
全基因组测序结果解读自从1977年贝尔实验室发现基因序列后，数字科学家和生物学家们就开始持续做出重大发现。
进化实践的事实提高了人们对基因的认知，而微生物学、全基因组测序技术的开发，更是使全基因组测序结果得以解读，以及更好地理解基因和胚胎发育之间的关系。
全基因组测序技术旨在对全部基因进行完整的分析和研究，以更好地揭示遗传变异与功能之间的关系。
这一技术的建立使得科学家们可以更为全面地研究基因特征，了解它们之间的关系，以及它们如何影响生物体的表型，从而更好地理解基因组的功能和变异的作用机制。
对基因组的全面分析也有助于研究基因和发育之间的关系，以及揭示发生某种疾病的可能原因。
研究者可以利用全基因组测序技术，以及遗传基因分析等技术，来更准确地识别和定位某种疾病的原因，从而为临床治疗提供更有效的指导。
此外，全基因组测序的结果还有助于预测和识别疾病的基因型。
研究全基因组测序结果的另一个动机是分子进化和演化研究。
研究全基因组测序结果可以帮助我们发现影响细胞表型的基因，为研究物种之间的进化提供有用的信息，并发现生物群落分化、物种形成等过程中可能发挥重要作用的基因。
这种信息对当前的生物科学研究至关重要，从而更好地理解基因组的结构、调节机制和自然进化过程。
全基因组测序技术的发展也为基因定向治疗开辟了新的可能性，特别是在个体化治疗方面。
有利于预测患者病情发展变化的基因结构，能够帮助医生对患者问题进行更精准的治疗。
通过全基因组测序，医生可以从个体的基因结构中识别出具有特异性的基因变异，从而选择更加有效的个体化治疗方案，而用户可以更全面地了解自己的体质，从而进行更有效的预防性治疗。
总之，全基因组测序技术的发展对于精准医学、基因营养学、遗传健康和个体化治疗等领域都具有重大意义。
全基因组测序结果的解读，将为研究者和患者提供更多可能性，以深入探索基因与生物体表型之间的关系，以及预测和治疗疾病的可行性。
全基因组重测序数据分析
全基因组重测序数据分析1. 简介(Introduction)通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。
我们将在基因组学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。
实验设计与样本（1）Case-Control 对照组设计；（2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）；初级数据分析1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。
2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。
3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。
并根据参考基因组信息对检测到的变异进行注释。
4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。
在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。
对于每个InDel的检测，至少需要3个Paired-End序列的支持。
5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。
植物基因组测序完成结果初步分析报告
植物基因组测序完成结果初步分析报告简介：本报告基于对植物基因组测序完成结果的初步分析，旨在提供对测序数据的解读和分析，以及相关发现和未来研究的建议。
背景：随着高通量测序技术的迅速发展，植物基因组测序成为现代生物学的重要研究领域之一。
植物基因组测序的完成为我们理解植物基因组的结构、功能和进化提供了重要的工具和资源。
本次测序旨在获得某植物的完整基因组序列，为进一步研究该植物的功能基因提供参考。
结果分析：1. 基因组大小估计：通过对测序数据的初步分析，我们得出了该植物的基因组大小估计。
基因组大小是指一个生物体所有基因组成的总长，是评估基因组复杂性和特征的重要指标。
根据我们的分析，该植物预计的基因组大小为XX Mb。
2. 基因注释：我们利用已知的植物基因组数据库和基因预测软件对测序数据进行了基因注释。
通过比对已有的基因序列与我们测序结果的相似性，我们成功注释了一部分的基因，包括编码蛋白质的基因和非编码RNA基因。
同时，我们还发现了一些新的基因，这些新基因可能与该植物在特定环境中的适应性具有重要的联系。
3. 基因家族和表达谱研究：我们进一步对注释的基因进行了家族分析，发现了一些具有重要功能和进化意义的基因家族。
家族分析的结果有助于我们深入理解该植物基因组的起源和进化。
同时，我们还通过测序数据的表达谱研究，了解了该植物不同组织和时间点上基因的表达模式，为进一步研究该植物的发育和生理过程提供了线索。
4. 功能注释和通路分析：我们还对测序结果的基因进行了功能注释和通路分析。
通过比对已知的功能数据库，我们成功注释了一部分基因的功能。
进一步地，通过通路分析，我们发现了一些显著富集的通路以及基因在这些通路中的参与度，有助于我们深入了解该植物的生理和代谢过程。
未来研究建议：1. 完整基因组组装：尽管我们完成了对该植物的基因组测序，但目前的结果仍存在一定的缺陷，例如基因组的碎片化程度和基因缺失的问题。
因此，今后的研究可以通过进一步优化测序方法和使用高级的组装算法来实现完整基因组的测序和组装。
全基因组测序数据分析的方法与应用
全基因组测序数据分析的方法与应用全基因组测序技术的发展，使得生物信息学领域的研究越来越深入。
全基因组测序数据的分析方法和应用也愈加复杂。
本文将介绍全基因组测序数据分析的方法和应用。
一、测序方法1. Illumina测序技术Illumina测序技术是目前应用最广泛的测序技术，其原理是利用DNA聚合酶作用下的反应，将DNA复制为许多短单链的DNA片段。
然后，这些片段会和适配器序列结合形成DNA库，接着进行PCR扩增和芯片测序。
Illumina测序技术的特点是测序周期短，且数据质量高。
2. Pac Bio测序技术Pac Bio测序技术是一种基于单分子实时测序技术的高通量测序技术。
其原理是直接在DNA分子上进行测序，而不是利用PCR扩增。
该技术的优点是产生的读长长，但缺点是测序误差率比较高。
3. Oxford Nanopore测序技术Oxford Nanopore测序技术是一种基于纳米孔技术的测序技术。
其原理是将DNA或RNA片段通过纳米孔引入，然后通过阅读流和激光进行实时测序。
该技术的优点是测序速度快，可产生超长的读长，但误差率比较高。
二、数据分析方法1. 数据预处理数据预处理是数据分析中不可或缺的步骤。
其包括数据质量控制、去除低质量序列、去除污染序列、建立序列索引等。
这些操作对后续分析的准确性和可靠性至关重要。
2. 基因组组装基因组组装是将测序得到的DNA片段按照顺序拼接成完整的基因组的过程。
基因组组装方法有很多种，例如De Bruijn图、Overlap-Layout-Consensus等。
3. 基因组注释基因组注释是解释基因组数据含义的过程。
注释步骤包括基因定位和基因功能预测等。
基因定位是将基因组序列和已知信息比对，以确定基因的位置。
基因功能预测根据基因的结构和生物学特征，进行功能预测。
4. 基因组比对基因组比对是将不同样本之间的序列进行比对，以寻找共同点和区别。
其中最常用的比对工具是Bowtie、BWA、GMAP等。
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全基因组重测序数据分析1. 简介(Introduction)通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。
我们将在基因组学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。
实验设计与样本（1）Case-Control 对照组设计；（2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）；初级数据分析1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。
2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。
3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。
并根据参考基因组信息对检测到的变异进行注释。
4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。
在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。
对于每个InDel的检测，至少需要3个Paired-End序列的支持。
5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。
根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。
高级数据分析1.测序短序列匹配（Read Mapping）（1）屏蔽掉Y染色体上假体染色体区域（pseudo-autosomal region）, 将Read与参考序列NCBI36进行匹配（包括所有染色体，未定位的contig，以及线粒体序列mtDNA（将用校正的剑桥参考序列做替代）)。
采用标准序列匹配处理对原始序列文件进行基因组匹配，将Read与参考基因组进行初始匹配；给出匹配的平均质量得分分布；（2）碱基质量得分的校准。
我们采用碱基质量校准算法对每个Read中每个碱基的质量进行评分，并校准一些显著性误差，包括来自测序循环和双核苷酸结构导致的误差。
（3）测序误差率估计。
pseudoautosomal contigs，short repeat regions（包括segmental duplication，simple repeat sequence-通过tandem repeat识别算法识别）将被过滤；2. SNP Calling 计算（SNP Calling）我们可以采用整合多种SNP探测算法的结果，综合地，更准确地识别出SNP。
通过对多种算法各自识别的SNP进行一致性分析，保留具有高度一致性的SNP作为最终SNP结果。
这些具有高度一致性的SNP同时具有非常高的可信度。
在分析中使用到的SNP识别算法包括基于贝叶斯和基因型似然值计算的方法，以及使用连锁不平衡LD或推断技术用于优化SNP识别检出的准确性。
统计SNV的等位基因频率在全基因组上的分布稀有等位基因数目在不同类别的SNV中的比率分布（a）；SNV的类别主要考虑：（1）无义（nonsense）,（2）化学结构中非同义，（3）所有非同义，（4）保守的非同义，（5）非编码，（6）同义，等类型SNV；另外，针对保守性的讨论，我们将分析非编码区域SNV的保守型情况及其分布（图a, b）3. 短插入/缺失探测（Short Insertion /Deletion （Indel）Call）(1). 计算全基因组的indel变异和基因型检出值的过程计算过程主要包含3步：（1）潜在的indel的探测；（2）通过局部重匹配计算基因型的似然值；（3）基于LD连锁不平衡的基因型推断和检出识别。
Indel在X，Y染色体上没有检出值得出。
(2). Indel 过滤处理4. 融合基因的发现（Fusion gene Discovery）选择注释的基因信息来自于当前最新版本的Ensemble Gene数据库，RefSeq数据库和Vega Gene数据库。
下面图例给出的是融合基因的形成，即来自不同染色体的各自外显子经过重组形成融合基因的模式图。
5. 结构变异（Structure Variation）结构变异（Structure Variation－SV）是基因组变异的一类主要来源，主要由大片段序列（一般>1kb）的拷贝数变异（copy number variation, CNV）以及非平衡倒位（unbalance inversion）事件构成。
目前主要一些基因组研究探测识别的SV大约有20,000个（DGV数据库）。
在某些区域上，甚至SV形成的速率要大于SNP的速率，并与疾病临床表型具有很大关联。
我们不仅可以通过测序方式识别公共的SV，也可以识别全新的SV。
全新的SV的生成一般在germ line和突变机制方面都具有所报道。
然而，当前对SV的精确解析需要更好的算法实现。
同时，我们也需要对SV的形成机制要有更重要的认知，尤其是SV否起始于祖先基因组座位的插入或缺失，而不简单的根据等位基因频率或则与参考基因组序列比对判断。
SV的功能性也结合群体遗传学和进化生物学结合起来，我们综合的考察SV的形成机制类别。
SV形成机制分析，包括以下几种可能存在的主要机制的识别发现：（A）同源性介导的直系同源序列区段重组（NAHR）；（B）与DNA双链断裂修复或复制叉停顿修复相关的非同源重组（NHR）；（C）通过扩展和压缩机制形成可变数量的串联重复序列（VNTR）；（D）转座元件插入（一般主要是长／短间隔序列元件LINE/SINE或者伴随TEI相关事件的两者的组合）。
结构变异探测和扩增子（Amplicon）的探测与识别分析:如下图所示6. 测序深度分析测序深度分析就是指根据基因组框覆盖度深度与期望覆盖度深度进行关联，并识别出SV。
我们也将采用不同算法识别原始测序数据中的缺失片段（deletion）和重复片段（duplication）。
7. SV探测识别结果的整合与FDR推断(可选步骤)(1). PCR或者芯片方式验证SV(2). 计算FDR-错误发现率（配合验证试验由客户指定）(3) 筛选SV检出结果用于SV的合并和后续分析：我们通过不同方式探测识别SV的目的极大程度的检出SV，并且降低其FDR（<=10%）。
通过下属筛选方法决定后续分析所使用到的SV集合。
每种SV探测识别算法得到的SV的FDR要求小于10%，并将各自符合条件的SV 合并；对于FDR大于10% 的算法计算识别的SV结果，如果有PCR和芯片平台验证数据，同样可以纳入后续SV分析中。
最后，针对不同算法得到的SV，整合处理根据breakpoint断点左右重合覆盖度的置信区间来评定；8. 变异属性分析(1) neutral coalescent分析测序数据可以探测到低频率的变异体（MAF<=5%）。
根据来自群体遗传学理论（neutral coalescent理论）的期望值可以计算低频度变异的分布。
我们用不同等位基因频率下每Mb 变异数目与neutral coalescent 选择下的期望值比值，即每Mb 基因组windows的theta 观测值，来刻画和反映自然纯化选择与种群（cancer cell-line可以特定的认为是可以区分的种群）增长速率。
该分布分别考察SNP（蓝色线），Indel（红色线），具有基因型的大片段缺失（黑色线），以及外显子区域上的 SNP（绿色线）在不同等位基因频率区间上的theta情况（参见下图）。
(2). 全新变异体(novel variant)的等位基因频率和数量分布分析对象包括全新预测的SNP，indel，large deletion, 以及外显子SNP在每个等位基因频率类别下的数目比率（fraction）（参见下图）；全新预测是指预测分析结果与dbSNP（当前版本129）以及deletion数据库dbVar（2010年6月份版本）和已经发表的有关indels 研究的基因组数据经过比较后识别确定的全新的SNP，indel以及deletion。
dbSNP包含SNP 和indels; dbVAR包含有deletion,duplication,以及mobile element insertion。
dbRIP 以及其他基因组学研究（JC Ventrer 以及Watson 基因组，炎黄计划亚洲人基因组）结果提供的short indels和large deletion。
(3). 变异体的大小分布以及新颖性分布计算SNP，Deletion，以及Insertion 大小分布；计算SNP，Deletion，以及Insertion中属于全新预测结果的数目占已有各自参考数据库数目的比例（相对于dbSNP数据库；dbSNP 包含SNP和indels;dbVAR包含有deletion,duplication,以及mobile element insertion。
dbRIP以及其他基因组学研究（JC Ventrer 以及Watson 基因组，炎黄计划亚洲人基因组）结果提供的short indels和large deletion）其中，可以给出LINE，Alu的特征位置。
(4). 结构变异SV的断点联结点(BreakPoint Junction)分析根据SV不同检出结果经过一些列筛选步骤构建所有结构变异SV的断点联结点数据库，保留长度大于等于50bp的SV；分析断点联结点处具有homology或者microhomology的SV；并将同一染色体，起始和终止位置坐标下的不同SV进行去冗余处理。
分析识别SV 的断点联结点（Breakpoint）: 将Breakpoint按照可能形成的方式可以分类为以下几类：（a）非等位基因同源重组型（non-allelic homologous recombination-NAHR）;（b）非同源重组（nonhomologous recombination-NHR），包括nonhomologous end-joining (NHEJ)和fork stalling /template switching（FoSTeS/MMBIR）；（c）可变串联重复（VNTR）（d）转座插入元件（TEI）。