3拷贝数变化数据分析
基于二代测序技术的基因组拷贝数变异测序联合核型分析技术在产前诊断中的应用价值
脊椎通常表示人体脊柱，位于背部正中，上端接颅骨，下端至尾骨尖，是身体的支柱，具有负重、减震、保护以及运动等功能，是人体重要组成部分[1]。
脊椎骨折是发上于脊柱上的骨折，是骨科常见骨折类型，多由暴力导致，严重影响患者生活质量，临床治疗过程中主要通过影像学检查对疾病进行有效诊断[2]。
本次主要研究X线平片、CT及磁共振成像对脊椎骨折的不同诊断价值，现将研究结果报道如下：1 资料与方法1.1一般资料选取在我院于2019年12月~2020年12月进行检查的的135例脊椎骨折患者作为本次研究对象，随机为甲组、乙组以及丙组，各45例。
甲组患者男性23例，女性22例，患者年龄19~69岁，平均年龄（43.56±15.85）岁；乙组患者男性25例，女性20例，患者年龄19~68岁，平均年龄（43.79±15.05）岁；丙组患者男性24例，女性21例，患者年龄20~69岁，平均年龄（43.34±15.46）岁。
纳入标准：①明确为脊椎骨折患者；②所有患者均为成年患者，不伴有语言交流障碍；③所有患者体内均无影响诊断仪器结果的相关金属制品；④本研究经伦理会批准且所有患者及患者家属均签署知情同意书。
比较三组患者的性别以及年龄等一般资料不存在明显差异，P>0.05表示差异不具有统计学意义，存在可比性。
1.2方法所有患者收治入院后，医生询问患者基础病情并进行基础干预。
甲组患者均采用X线进行诊断，根据患者病情调整相应体位，以及仪器参数，对病灶部位进行X线平扫；乙组患者均采用CT进行诊断，设置机器相关参数，协助患者取合适体位，对其进行扫描诊断；丙组患者采用磁共振进行诊断，调整仪器相关参数，对患者病灶部位进行扫描，观察并记录三组患者影像学诊断结果。
1.3观察指标比较三组患者经不同仪器诊断后的诊断结果。
1.4统计学分析采用SPSS23.0统计软件对本次研究数据进行统计学分析。
计数资料采用百分比（%）表示，结果采用x2检验。
拷贝数变异(CNV)的概念和影响
拷贝数变异（CNV）的概念和影响拷贝数变异（CNV）是指基因组中在一些个体中重复或缺失的DNA片段，它们通常大于1 kb，可以涉及一个或多个基因。
CNV是一种常见的基因组变异，它们在人类基因组中占据约12%的区域，影响约4400个基因。
CNV可以通过不同的机制产生，如不对称的同源重组、非同源末端连接、转座等。
CNV可以影响基因的表达水平、功能和相互作用，从而导致不同的表型和性状。
CNV与许多人类疾病有关，如癌症、神经退行性疾病、自闭症等。
CNV的检测方法和挑战CNV的检测方法主要有两类：基于芯片的方法和基于测序的方法。
基于芯片的方法是利用微阵列芯片或SNP芯片对基因组进行杂交分析，根据信号强度的变化推断CNV的存在与否。
基于测序的方法是利用高通量测序技术对基因组进行测序分析，根据覆盖度或连接信息推断CNV 的位置和大小。
CNV的检测方法面临着一些挑战，如：•基于芯片的方法只能检测到比较大的CNV（>10 kb），而且受到芯片设计和分辨率的限制。
•基于测序的方法需要大量的计算资源和复杂的算法，而且受到测序深度和质量的影响。
•不同方法之间存在一定的差异和不一致，需要进行标准化和整合。
•CNV与性状之间的关联分析需要考虑多种因素，如遗传背景、环境因素、表观遗传修饰等。
CNV在英国生物数据库中的新发现在一项新的研究中，来自美国布罗德研究所、布莱根妇女医院和哈佛医学院的研究人员开发出一种计算方法，在英国生物数据库（UK Biobank）中检测到1500万个CNV，比以前对相同数据的分析结果多出六倍。
英国生物数据库是一个包含了50万名志愿者的健康和遗传信息的大型数据库，它为研究人员提供了一个研究人类性状和疾病风险的宝贵资源。
研究人员使用了一种名为cnv-scan（copy-number variant scan）的计算方法，它可以利用英国生物数据库中已有的SNP芯片数据来检测CNV。
cnv-scan方法具有以下几个特点：•它可以检测到比较小的CNV（<10 kb），并且可以区分单拷贝变异（SCN）和多拷贝变异（MCN）。
DNA拷贝数变异CNV检测——基础概念篇
DNA拷贝数变异CNV检测——基础概念篇⼀、CNV 简介拷贝数异常(copy number variations, CNVs)是属于基因组结构变异（structural variation），根据⼤⼩可分为两个层次：显微⽔平（microscopic）和亚显微⽔平(submicroscopic)。
显微⽔平的基因组结构变异主要是指显微镜下可见的染⾊体畸变, 包括整倍体或⾮整倍体、缺失、插⼊、倒位、易位、脆性位点等结构变异。
亚微⽔平的基因组结构变异是指 DNA ⽚段长度在 1Kb-3Mb 的基因组结构变异, 包括缺失、插⼊、重复、重排、倒位、DNA 拷贝数⽬变化等，这些统称为 CNV （也称为拷贝数多态性(copy number polymorphisms, CNPs）。
CNVs最初是在病⼈的基因组中发现, 但后来的研究表明在正常⼈体中也普遍存, 说明CNV 是⼀组具有良性、致病性或未知临床意义的基因组结构改变。
有统计显⽰, ⽬前共发现CNVs约57 829个(这个数据不准确，肯定在更新，图1, 已发现的CNVs与染⾊体位置关系,http://projects.tcag.ca/variation/), 其中染⾊体倒位847; 100 bp~1 Kb的插⼊缺失为30 748个; 倒置断裂位点约14 478个。
此外, 据Hurles[1] 研究估计, CNVs⾄少占到基因组的12%, 已成为基因组多态性的⼜⼀重要来源。
有关CNVs的研究将随机个体之间的基因组差异估计值提⾼到⼤于1%, ⼤⼤改变了⼈们先前的认识, 有学者甚⾄认为这⼀发现将改变⼈类对遗传学领域的认知[3,9]。
与⼀直以来研究较多的单核苷酸多态性(SNPs)相⽐, CNVs发⽣的频率虽然较低, 但累及的序列长度却明显超过了前者, 因此对⼈类健康和疾病的影响更为显著。
染⾊体⾮等位同源重排、⾮同源突变和⾮βDNA 结构是造成基因组拷贝数变异的重要原因。
tcga 计算拷贝数变异
标题：TCGA中的计算拷贝数变异引言：癌症是一种复杂的疾病，其发生和发展涉及到基因组的许多变异。
在过去的几十年里，人们对癌症的研究取得了重大突破。
其中，TCGA（The Cancer Genome Atlas）项目为我们提供了大量的基因组数据，帮助我们更好地理解癌症的分子机制。
计算拷贝数变异是TCGA项目中的一个重要研究内容，本文将详细介绍这一主题。
一、什么是拷贝数变异？拷贝数变异是指基因组某一区域的拷贝数发生改变，导致基因组中特定基因的拷贝数异常。
正常情况下，某一基因的拷贝数应该是稳定的，但在癌症等疾病中，拷贝数变异往往会导致基因功能的异常，进而影响细胞的正常生理活动。
二、TCGA项目中的计算拷贝数变异1. 数据来源：TCGA项目收集了大量的癌症患者样本，并通过使用DNA测序技术获取了这些样本的基因组数据。
这些数据包括了拷贝数变异的信息，为研究人员提供了研究拷贝数变异的基础。
2. 数据处理：为了准确地计算拷贝数变异，研究人员首先需要对原始数据进行预处理。
这包括去除噪声、校正测序偏差等步骤，以确保后续分析的准确性。
3. 拷贝数估计：在数据预处理完成后，研究人员可以利用各种算法来估计每个基因的拷贝数。
常用的算法包括read-depth方法和比较杂交方法。
这些算法可以根据基因组中不同区域的测序深度或杂交信号强度来推断拷贝数。
4. 数据分析：拷贝数变异的分析可以帮助研究人员发现与癌症相关的潜在基因。
通过比较癌症样本与正常样本之间的拷贝数差异，研究人员可以确定哪些基因在癌症中发生了拷贝数变异。
这些基因可能与肿瘤的发生和发展密切相关。
5. 功能注释：拷贝数变异分析的结果往往需要进行进一步的功能注释。
研究人员可以利用基因功能数据库和生物信息学工具来分析拷贝数变异的功能影响，如基因表达水平的改变、功能通路的变化等。
三、计算拷贝数变异的应用和意义1. 癌症分型：通过计算拷贝数变异，研究人员可以将癌症分为不同的亚型。
cbioportal中的copy number -回复
cbioportal中的copy number -回复CBioPortal中的Copy Number Variation (CNV)：解读基因组中的拷贝数变异引言：在人类基因组中，我们所有的基因都存储在DNA序列中。
然而，个体之间以及同一体内的细胞之间，这些基因的拷贝数却可能存在差异。
这种差异被称为拷贝数变异(Copy Number Variation, CNV)。
在研究癌症和其他遗传性疾病时，了解CNV变异非常重要，因为它可能导致基因的失活或过度表达，从而对细胞的正常功能产生严重影响。
CBioPortal是一个开放的在线平台，可以帮助研究人员解读和分析CNV数据，以加深我们对基因组中的拷贝数变异的理解。
第一节：什么是CNV？CNV是指个体之间DNA序列的拷贝数差异。
它可以导致某些基因的拷贝数增加或减少，进而影响其表达水平。
CNV可以是染色体上一个区域的重复或缺失，也可以是整个基因或多个基因的拷贝数变化。
CNV通常是由于DNA损伤、重组或修复等生物学过程中的失调引起的。
CNV的存在对于个体的健康和疾病易感性具有重要意义。
第二节：CBioPortal简介CBioPortal是一个在线平台，旨在帮助研究人员和医生对癌症和其他疾病的分子特征进行深入的理解和分析。
它整合了来自TCGA（癌症基因组数据的标准化存储库）和其他研究资源的大量数据，并提供了一系列工具和功能，以辅助用户分析和解读这些数据。
CBioPortal的一个关键功能是提供了对CNV数据的可视化和实用的分析工具。
第三节：CNV数据的分析和可视化CBioPortal为研究人员提供了一系列有用的工具和功能，以帮助他们分析CNV数据。
首先，研究人员可以选择感兴趣的癌症类型或疾病，并提取相关样本中的CNV数据。
这些数据包括基因组的变异类型和具体的拷贝数变化。
然后，研究人员可以使用CBioPortal的可视化工具，如热图、箱图和柱状图等，直观地展示和比较不同基因或基因集的CNV变异情况。
高通量测序常见名词解释
高通量测序常见名词解释什么是高通量测序？高通量测序技术（High-throughput sequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）革命性的改变,一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。
什么是Sanger法测序（一代测序）Sanger法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。
直到掺入一种链终止核苷酸为止。
每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。
由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。
终止点由反应中相应的双脱氧而定。
每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。
它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。
什么是基因组重测序（Genome Re-sequencing）全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。
随着基因组测序成本的不断降低，人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。
通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序，实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点，以及结构变异等，具有重大的科研和产业价值。
什么是de novo测序de novo测序也称为从头测序：其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接，组装，从而获得该物种的基因组图谱。
使用生物大数据技术分析基因组的拷贝数变异与结构变异
使用生物大数据技术分析基因组的拷贝数变异与结构变异基因组拷贝数变异与结构变异是生物大数据技术在基因组学研究中的重要应用之一。
拷贝数变异指的是基因组中某个基因或某些基因的拷贝数目在个体间发生变异的现象，而结构变异则是指染色体中的某些区域的结构发生变化，如插入、删除、翻转等。
这两种变异对个体的表型产生影响，对疾病的发生和进展起到重要作用。
本文将介绍生物大数据技术在分析基因组的拷贝数变异与结构变异方面的应用。
拷贝数变异是指个体基因组中某个基因的拷贝数目发生变异，这种变异可以是基因的增加或减少。
生物大数据技术可以通过对大量个体的基因组数据进行测序和比对，快速准确地分析出基因拷贝数的变异情况。
基因拷贝数变异与多种复杂性疾病密切相关，如癌症、自闭症等。
通过分析个体之间的基因拷贝数变异，研究人员可以更好地理解这些疾病的发生机制，为疾病的早期预测和诊断提供依据。
生物大数据技术在基因组拷贝数变异分析中的应用涉及到测序技术和生物信息学分析。
目前，研究人员常用的测序技术包括测序芯片和下一代测序技术。
测序芯片是通过将DNA样品与含有探针的芯片结合，利用探针对基因组中特定区域的拷贝数变异进行检测。
而下一代测序技术则使用高通量测序平台，通过对DNA进行多次测序，得到高质量的测序数据。
生物信息学分析则是对测序数据进行处理和分析，包括序列比对、拷贝数变异检测、数据统计和可视化等。
除了拷贝数变异，基因组中的结构变异也对个体的表型产生影响。
结构变异指的是染色体的某些片段发生插入、删除、翻转等结构变化。
生物大数据技术可以通过对多个个体的基因组数据进行比对和拼接，准确地分析出染色体结构变异的情况。
结构变异与一些遗传性疾病以及罕见疾病的发生密切相关。
通过分析结构变异，研究人员可以发现新的疾病致病基因，从而为疾病的诊断和治疗提供新的线索。
生物大数据技术在结构变异分析中也需要借助于测序技术和生物信息学分析。
测序技术可以通过对染色体的测序，得到大量的测序片段，再通过拼接和比对等方法获得染色体的结构信息。
拷贝数变异分析流程
拷贝数变异分析流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 数据准备：收集样本的基因组数据，通常是通过测序技术获得的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Copy Number Data Analysis
1.什么是基因拷贝数
基因拷贝数是指某一种基因或某一段特定的DNA序列在单倍体基因组中出现的数目。
基因拷贝数变异（CNV）是指较之于参照基因组,DNA片段缺失或复制大于1kb至Mb的结构变异，是基因多态性的一种。
在肿瘤细胞中DNA拷贝数的变化：如正常人类基因组构成成分是成对存在，即2个拷贝。
肿瘤细胞在细胞分裂过程中出现因缺失或重复而导致的基因拷贝数变化，可以变少如0、1，也可能增加至大于2的拷贝数。
2、怎样测量/定量基因拷贝数
1）Q-PCR：DNA扩增，最简单，最初的方法
即时聚合酶链锁反应（Real-time polymerase chain reaction，简称Real-time PCR、即时PCR），又称定量即时聚合酶链锁反应（Quantitative real time polymerase chain reaction，简称Q-PCR/qPCR/qrt-PCR、定量即时PCR、即时定量PCR），是一种在DNA扩增反应中，以萤光染剂侦测每次聚合酶链锁反应（PCR）循环后产物总量的方法。
比较CT值确定拷贝数。
2）传统细胞遗传学技术
FISH（Fluorescence In situ Hybridization 荧光原位杂交）或SKY
在单细胞水平检测基因重排（插入/删除/转移），低分辨率（40 -250 kb per clone）将DNA探针用生物素和毛地黄毒苷等荧光染料标记，然后将标记的探针直接原位杂交到染色体或DNA纤维切片上，再用与荧光素分子偶联的单克隆抗体与探针分子特异结合，通过荧光杂交信号来检测DNA序列在染色体或DNA纤维上的定位、定性、相对定量分析。
3)CGH(Comparative Genomic Hybridization 比较基因组杂交)
定义：将消减杂交、荧光原位杂交相结合，用于检测DNA序列的变化(缺失、扩增、复制)，并将其定位在染色体上的方法。
基本原理：用不同的荧光染料分别标记正常人基因组DNA与肿瘤细胞DNA，然后与正常人中期染色体杂交，通过检测染色体上两种荧光（红、绿）的相对强度比率，两组DNA 相异部分会显出颜色偏移，可计算出DNA的缺失与放大，从而了解肿瘤组织DNA拷贝数的改变，并能同时在染色体上定位。
CGH 只能检测不平衡的染色体改变。
结构染色体变异，例如：平衡的相互易位或倒位不能被检测出来，因为拷贝数没有变化。
事先不知道染色体位置也可以检测染色体的缺失和增加，也能够定量
4)Array-based CGH（微阵列比较基因组杂交）
arrayCGH的特点
基因芯片又称DNA探针微阵列（microarray），它通过在一微小的基片表面固定大量的基因探针，待检测样品标记后与已固定的核苷酸序列进行杂交，根据检测信号的有无和强弱，确定样品中该基因或核苷酸序列的含量。
ArrayCGH实际上就是用微阵列取代传统CGH的中期分裂相，使荧光标记的测试DNA探针和参照DNA探针竞争性地与微阵列上的短片段靶序列杂交。
根据被检组织
基因组的大小和实验要求，微阵列上的核苷酸靶序列可来源于不同的基因组文库，如YAC（0.2-2Mb）,BAC(300kb左右)，P1(~70-100kb), PAC(~130-150kb)和cosmid(~30-45kb)等文库。
与传统的CGH相比，arrayCGH技术在以下两方面具有明显的优势：
（1）灵敏度和精确性：由于染色体上的DNA是以高度密集和超螺旋的形式存在着，因此传统CGH只有在DNA序列缺失达10－20Mb（细胞株）或20－30Mb（原发肿瘤）以上或序列扩增时扩增子与扩增拷贝数之积至少2Mb才能被检测出来。
故传统CGH所提供的信息中必然包含为数众多的基因，需要作进一步的精确定位。
arrayCGH 避开了复杂的染色体结构，所杂交的靶序列仅为包含了少数基因的一段段短DNA片段，所以能找出传统CGH检测不出的DNA序列拷贝数的差异，并同时将扩增或缺失的范围精确地定位在某个或某几个已知基因或EST上。
（2）自动化、程序化：染色体带型的复杂性和个体差异决定了核型分析不可能全部实现机械化，必需依靠经验丰富的细胞遗传学家对核型分析软件得出的结果进行校正后才能进一步分析基因组的不平衡性。
因此传统的CGH技术受人为因素的限制，需要一定的经验技术和劳动力支持。
ArrayCGH技术中不需要染色体核型的制备和分析，与普通的基因芯片检测表达谱的过程一样，其结果完全可以由机器和计算机自动操纵控制，既快速又直观。
Array-based CGH与CGH比较，Array-based CGH具有以下优点：
分辨率更高，灵敏度更高，边界检测准确，拷贝数计算精确，价格实惠（一般都用芯片即微距阵做）
Array-based CGH数据分析流程：
Array-based CGH平台：
1.BAC array
2.in-situ synthesized Oligo arrays (NimbleGene, 4.2M probes)
3.Printed long Oligo arrays (Agilent CGH arrays, 1M probes)
4.SNP arrays ( Affymetrix 6.0 and Illumina bead arrays)
5)靶向性或全基因组测序
优点：可以检测到核苷酸水平。
缺点：成本太高。
以上方法中，Array-based CGH 是最普遍的方法。
预测拷贝数变化的方法：
Segmentation（分割？）：对信号峰进行一些处理，优化信号
CN Estimation（拷贝数估计）: Hidden Markov Model (HMM 隐马尔科夫模型)，不能用于
癌症研究
用单核苷酸多态性微矩阵分析基因拷贝数和杂合性缺失
LOH（杂合性缺失）：实际就是杂合子，一对染色体上某一个染色体上基因缺失，与之配对的染色体上仍然存在。
个体层面分析
对单个个体样品或单对样品进行分析
a.对基因拷贝数的放大和删除的显著性检验
b.寻找边界（平滑和分割）
c.拷贝数估计
群体水平分析
对整个群体或亚群样品进行分析
a.总体显著性水平检验
b.拷贝数放大和删除频率总结
c.寻找变化的常见/并发区域
d.联系（与突变、杂合性缺失、临床变量等进行综合分析）
与基因表达谱相联系
寻找影响基因表达谱的拷贝数变化，尤其是有大片增加和缺失的区域。
如果拷贝数变化发生在整个染色体上，如整个染色体缺失，但在缺失前染色体上的基因并不是全部都表达。
将拷贝数变化情况与基因表达谱进行对照，找出表达下调的基因，则这些基因的下调就有可能是由于该染色体缺失造成的，但也可能是其他原因造成的。
3.用到的一些软件
Affymetrix Chips ()
Illumina Chips ()
CNAT();
dChip (): copy number and LOH for SNP array
CNAG (www.genome.umin.jp)
Plink: CNV association analysis
GenePattern /cancer/software/genepattern/
BioConductor R Packages ()
GLAD package, adaptive weights smoothing (AWS) method
DNAcopy package, circular binary segmentation method
4.在线数据库
Database of Genomic Variants：人类基因组结构变异的全面总结，以健康样品
做对照
DECIPHER：亚微观结构的染色体失衡数据库，数据来自array CGH，集中了先天发育迟缓，学习障碍或先天性语言异常的患者的数据。
Progenetix：（佛罗里达大学）不同癌症类型的CGH 数据库。