拷贝数变异
肿瘤驱动基因的特征和功能研究
肿瘤驱动基因的特征和功能研究肿瘤驱动基因是引发癌症的一类基因，它们可以在细胞内发挥重要的功能，促进癌症的发展和生长。
随着分子生物学的研究，我们已经了解了许多肿瘤驱动基因的特征和功能。
本文将探究肿瘤驱动基因的定义、特征及其功能，以期更好地理解肿瘤病理生理学。
1. 肿瘤驱动基因的定义肿瘤驱动基因，即促进细胞癌变和肿瘤形成的基因，这些基因有不同的作用，但它们的共同点是能够通过突变、拷贝数增加等方式对细胞的生长和分裂产生重要影响。
肿瘤驱动基因的存在是一个重要的发现，它引起了关于癌症起源和发展的许多理论。
2. 肿瘤驱动基因的特征肿瘤驱动基因的特征主要体现在以下几个方面：（1）拷贝数变异：肿瘤驱动基因的拷贝数改变可以是整倍体增加也可以是基因座突变。
这种变异可能唤起肿瘤形成。
（2）突变：某些突变会导致肿瘤抑制基因失去了正常功能，同时肿瘤驱动基因的突变往往会导致基因失去控制。
（3）化学修饰：一些化学修饰如DNA甲基化、羟甲基化等也可能影响肿瘤驱动基因的功能。
3. 肿瘤驱动基因的功能肿瘤驱动基因可以对细胞的正常生理功能产生影响，并促进癌症的发展。
其主要功能体现在三个方面：（1）参与细胞生长和分裂的调节：肿瘤驱动基因可以促进或抑制细胞的生长和分裂，这是它们的基本功能。
突变或拷贝数增加等变异可能导致基因失去对生长和分裂的正常调节作用，从而引起癌细胞的不受限制生长。
（2）细胞信号通路的激活：细胞通路是细胞间通信网络的重要组成部分，肿瘤驱动基因可以通过激活信号通路的某些分子来参与信号传递。
这些分子可能是细胞内的激活酶、受体或转录因子等，在突变时导致某些分子一直处于激活状态。
（3）参与细胞程序化死亡调节：细胞程序性死亡（apoptosis）是细胞生命周期的一个重要环节，避免细胞癌变的发生。
但在某些情况下，肿瘤驱动基因可以抑制细胞凋亡的发生，从而促进持续的生长。
这种抑制可能与直接抑制凋亡信号通路的分子有关，或者与促进细胞生长和分裂的信号通路紊乱有关。
生物信息学研究进展之人类基因组拷贝数变异与复杂疾病
2008年8月的一项研究发现，克罗恩病和IRGM基因 （与对抗侵入性细菌有关）上游区域20,000碱基对的缺 失之间存在相关。
2008年9月的一项研究证实了早先的发现，表明在 22号染色体的一个区域有长度为3百万碱基对缺失的人三 成患有精神疾病，像自闭症和精神分裂症。
2009 年 1 月 另 有 研 究 发 现 ， 体 重 指 数 和 一 个 称 为 NEGR1的基因中45,000个碱基对缺失具有很高的相关性， 这个基因影响调节饥饿感和代谢的下丘脑的神经生长。
What makes humans unique?
美国科学家对比研究了人类和其它灵 长类动物的基因组，发现这可能是因为 人类某些基因的拷贝数与其它动物有很 大不同。
这一发现将有助于人们对疾病、寿命 等展开更深入的研究。相关论文发表于 2007年7月31日的Genome Research上。
以前的报道认为，CNVs之所以普遍存在是因为它对人 类的健康和进化有益。
生物信息学研究进展
拷贝数变异(CNVs)
(1860-1902年)
安妮-琼斯是美国一位长 有大胡子的女子，她是巴尔 努穆杂技团的亮点人物。
成年之后，她成为美国 最著名的“胡须女子”，并 作为杂技团“畸形人”的代 言人。她曾在俄罗斯进行巡 回表演，并以耶稣形象作为 绘画模特。
后期琼斯成为一位音乐家， 1902年，琼斯死于肺结核。
典型地，假如一个基因组含有某个基因的三份拷贝， 而不是正常的两份（分别来自父母），那么细胞就会用三 份拷贝都来生产、达并非总是如此，细胞不管怎样 还是维持正确的量；CNVs对调控另外的基因表达的DNA 区域有影响，使问题更加复杂。
尽管如此，科学家们已经将CNVs和一些复杂的疾病联 系起来。
不可不看的CNV全解析
不可不看的CNV全解析导读拷贝数变异（Copy number variation，CNV）是由基因组发生重排而导致的，一般指长度为1kb以上的基因组大片段拷贝数的增加或减少，主要表现为亚显微水平的缺失或重复。
这种变异既有个体的正常多态性变异，也有致病性的变异[1]。
目前，按照CNV是否致病可分为致病性CNV、非致病性CNV和不明临床意义CNV。
对于如何解读检测出的CNV临床意义，长期困扰着临床医生。
1拷贝数变异概念拷贝数目变异也称拷贝数目多态，是一种长度大于1kb的DNA片段的变异，在人类基因组中广泛分布，CNV位点的突变率远高于SNP （Single nucleotide polymorphism），是人类疾病的重要致病因素之一。
2检测方法目前全基因组检测方法主要有微阵列比较基因组杂交（Array CGH）和最新的基于高通量测序技术的染色体异常检测（NGS染色体异常检测）。
两种技术相比较：由于Array CGH是在已知探针前提下进行检测，所以无法检测出未知的CNV；成本偏高，受检者负担较重；而NGS染色体异常检测为最新的CNV检测技术，对样本要求较低，能发现更多的新变异CNV，在国内临床已得到广泛应用。
关于检测出CNV的遗传咨询，是目前临床医生的一个难点，特别是对于不明临床意义的CNV。
希望通过以下两篇关于CNV解读的文章为临床医生的遗传咨询提供参考，以便更好的与患者及其家属沟通。
3CNV解读流程（1）欧洲人类遗传学杂志发表的一篇关于CNV解读流程的文章[2]，该文章把CNV解读过程分为五步，以此进行CNV解读。
图1 CNV解读流程[2]第一步：得到CNV结果，与序列数据库进行比对，能比对到数据库中，人群分别频率n≥1%，说明CNV为人群中比较常见多态性即非致病性CNV。
对于没有比对到数据库中的结果进行下一步；第二步：与基因组变异数据库（Database of Genomic Variants）比对，数据库中出现正常次数n≥3，表明CNV为正常多态性即非致病性CNV。
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）。
基因的拷贝数
基因的拷贝数
基因的拷贝数是指某个特定基因在染色体上的重复数目。
在不同的物种中，基因的拷贝数可以相同，也可以不同。
人类基因组中有许多基因是拷贝多次的，这些称为基因家族，如血型决定基因家族、组蛋白H2A基因家族等。
基因的拷贝数变异是基因组的一种重要特征，它对人类个体的生长发育、代谢、免疫应答等生理过程都有影响。
此外，不同的基因拷贝数变异与身体状况、疾病易感性和治疗反应等方面也有关联。
因此，基因拷贝数变异在个体基因学和人类遗传学研究中具有重要意义。
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。
copy-number alterations -回复
copy-number alterations -回复什么是拷贝数变异(copy number alterations)？拷贝数变异是一种常见的基因组变异形式，指基因组上某一区域的DNA 重复次数发生改变。
正常情况下，一个细胞中某一特定基因区域的DNA 序列存在于一定数量的拷贝中。
然而，由于各种原因，这些拷贝数可能会发生变异，导致一个或多个基因区域的拷贝数增加或减少。
这种变异可以出现在染色体的整个区域，也可以是一个基因的局部变异。
拷贝数变异在个体间具有很大的差异，并且已经被证明与多种疾病的发生和发展密切相关。
拷贝数变异的机制是什么？拷贝数变异的机制包括多种可能的事件，如基因重组、突变、插入、缺失、重复和复合等。
这些事件可以导致重复的DNA序列插入到基因组中，或导致基因组中的某一部分丢失。
其中最常见的机制是非同源重组和复制错误。
非同源重组是指两个不同拷贝之间的DNA片段互相重组，导致拷贝数变异。
而复制错误则是指DNA在复制过程中发生错误，如重复插入或缺失某一片段。
拷贝数变异的检测方法有哪些？目前，有多种方法可用于检测拷贝数变异，包括来自基因组学和分子生物学领域的方法。
其中一种常用的方法是比较基因组杂交（Comparative Genomic Hybridization, CGH）。
CGH使用一个探针来检测某个特定基因或区域的DNA序列拷贝数变异。
这种方法通过比较样本中的DNA与参考DNA的杂交信号强度，来确定拷贝数变异的存在与程度。
另一种常用的方法是荧光原位杂交（Fluorescence In Situ Hybridization, FISH），它可以直接观察和检测细胞核中某一特定基因或区域的拷贝数变异。
此外，还可以利用高通量测序技术，如全基因组测序（Whole Genome Sequencing, WGS）或下一代测序（Next Generation Sequencing, NGS）来进行全面、高效的拷贝数变异分析。
拷贝数变异检测方法
拷贝数变异检测方法拷贝数变异是指基因组中某一段DNA序列在进化过程中发生了拷贝数的变异，即该序列的拷贝数增加或减少。
拷贝数变异被认为是基因组结构变异的主要形式之一，它在物种进化和个体遗传多样性中起到重要的作用。
为了准确、高效地检测拷贝数变异，科学家们开发了一系列方法。
下面将介绍几种常用的拷贝数变异检测方法。
1. MLPA（Multiplex Ligation-dependent Probe Amplification）MLPA是一种常用的拷贝数变异检测方法，它利用多重连接依赖式探针扩增技术，可以同时检测多个目标序列的拷贝数。
该方法通过引入两个特异性的引物，使目标序列的两个相邻区域连接起来，然后进行PCR扩增。
通过比较目标序列与参考基因组的扩增产物的相对强度，可以确定目标序列的拷贝数是否发生变异。
2. qPCR（Quantitative Polymerase Chain Reaction）qPCR是一种基于聚合酶链反应的拷贝数变异检测方法，它可以快速、准确地测量目标序列的拷贝数。
该方法利用特异性引物和荧光探针，通过监测PCR反应体系中的荧光信号强度来定量目标序列的拷贝数。
相比于传统PCR方法，qPCR具有更高的灵敏度和准确性。
3. MLST（Multilocus Sequence Typing）MLST是一种基于多基因序列分型的拷贝数变异检测方法，它通过测定多个基因的拷贝数变异来推断目标序列的拷贝数。
该方法利用PCR扩增多个基因的片段，并对扩增产物进行测序分析。
通过比较目标序列与参考基因组的片段长度和序列差异，可以确定目标序列的拷贝数是否发生变异。
4. aCGH（array Comparative Genomic Hybridization）aCGH是一种基于基因组DNA杂交的拷贝数变异检测方法，它可以全基因组范围内快速、高通量地检测拷贝数变异。
该方法利用两个不同来源的DNA样品，将其分别标记为红色和绿色，并将它们杂交到DNA芯片上。
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CNV & SNP
多态性相似，在人群中均普遍存在。 鉴定的CNVs中有近20％的区段和SNPs所在的DNA区段交叠， 这表明两种变异方式存在于基因组的相同部分。 CNVs和SNPs之间存在一定的联系. 许多CNVs位于基因结构变异的复杂区域，一些CNVs与邻近 SNPs存在着连锁不平衡，可通过检验SNPs基因型推测邻近的 CNVs。但另一些CNVs独立分布于基因组内，不能直接通过探测 SNPs而得到，尤其是在富含CNV的区域。
2006 年，Redon等在HapMap计划的270名正常健 康供者中鉴定到1447个CNV区域，它们覆盖了 12%(300 Mb)的人类基因组，与基因组变异和疾病 致病/易感基因位点相关．这些结果提示，CNVs可能 像SNPs一样影响着基因的表达、表型的变异和适应， 可以作为一种重要的疾病易感标志。
CNV与肿瘤
据DGV的数据分析，近40%的肿瘤相关基因都存在 CNV。
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CNV与肿瘤
1）预后研究
Genetic polymorphisms in GST genes and survival of colorectal cancer patients treated with chemotherapy. ——Pharmacogenomics (2010) 11(1), 33–41. Copy number variation at 1q21.1 associated with neuroblastoma ——Nature. 2009 June 18; 459(7249): 987–991. Frequent deletions and down-regulation of miRNA genes miR15 and miR16 at 13q14 in chronic lymphocytic leukemia． ——Proc Natl Acad Sci USA，2002，99(24):15524-15529． 一些CNV区域覆盖非编码的RNAs区域，包括miRNA.
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CNV数据库
根据基因组变异数据库(database of genomic variants,DGV,http://projects.tcag.ca/vari ation/) 统计，截至2008年11月10日，基于 NCBI build36参考基因组序列发现的CNVs共 19792个，由此形成CNVR共6225个，覆盖 18.8%的人类基因组常染色质，涉及基因7265 个．
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CNV检测方法
比较基因组杂交芯片(Array CGH) SNP芯片 定量 PCR（QMPSF/ MAPH/ MLPA） 荧光原位杂交（FISH）
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CNV全基因组关联
与传统的基于SNP的GWAS具有互补性 新型SNP芯片技术支持 Affymetrix和Illumina公司相继推出了Genomewide SNP6.0和Illumina 1M芯片，除包括SNPs探 针外，还有几乎等量的拷贝数探针，减少了因探针分 布不均衡的干扰，使全基因组平均分辨率达3kb，增 加了CNVR边界定位的精确性，更适用于全基因组关 联分析．
CNV全基因组关联分析流程同基于SNP的GWAS.
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CNV全基因组扫描方法
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CNV与疾病
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Gene copy number variation and common human disease. ——Fanciulli et al. C-wide survey of copy number variations in Han Chinese residing in Taiwan. ——C.-H. Lin et al. Genomics 94 (2009) 241–246. 22
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CNV由来
2004年，Iafrate和Sebat各自所在的研究小组首次在 人类基因组中描述了拷贝数变异的存在．
——Iafrate A J, et al. Detection of large-scale Variation in the human genome. Nat Genet, 2004. ——Sebat J, et al. Large-scale copy number polymorphism in the human genome. Science, 2004.
其他的变异（转座子、倒位）
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小结
CNV可能成为复杂疾病的遗传易感标志。 CNV疾病关联研究可以借鉴较成熟的SNP研究，但也 需要搞清楚两者的差异，CNV最终将成为SNP的一个 补充与扩展。
A long way to go！
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Thank You
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基于SNP的GWAS只能解释 疾病一小部分的遗传变异
更完善的GWAS 拷贝数变异CNV
Extending genome-wide association studies to copy-number variation. ——McCarroll, S.A. Hum. Mol. Genet. 2008, 17(2):135-142.
CNV & SNP
为了探究CNV和SNP对表型多样性的贡献率， Stranger等以210个无亲缘相关的HapMap Project 个体为研究材料, 分析了14072个基因的47294个转录 子的表达水平与SNP和CNV的关联性。结果发现， SNP和CNV分别捕获了基因表达的遗传变异的83.6％ 和17.7％，两种类型的变异很少重叠。因此认为，对 各种复杂性状进行分析时必须把两种遗传变异综合起 来进行考察。 SNPs数据对发现潜在的CNVs有一定的指导作用。 预测 定义（≥3个SNP探针发生缺失或扩增） 综合
2
提纲
CNV由来 CNV相关概念 CNV分类 CNV数据库 CNV遗传学特点 CNV形成及影响机制 CNV检测方法 CNV & SNP CNV与疾病（肿瘤） CNV的局限
3
CNV由来——遗传变异
染色体数目变异 染色体结构变异
SNPs Deletions Insertions VNTRs Microsatellite Minisatellite
——Redon R, et al. Global variation in copy Number in the human genome. Nature, 2006.
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CNV相关概念
CNV 与基因组参考序列相比，基因组中≥1kb的 DNA片段插入、缺失和/或扩增，及其互相组 合衍生出的复杂变异． CNVR (CNV region) 如果一段染色体区域包含若干个源于不同个体 的拷贝数变异，我们可以将这段染色体区域称 为拷贝数变异区域(CNVR)，也就是说，一个 拷贝数变异区域就是一个有重叠部分的各个拷 贝数变异的联合。
(copy number variation,CNV)
拷贝数变异
1
Genome-wide association studies: potential next steps on a genetic journey. ——Mark I. McCarthy. Hum. Mol. Genet. 2008, 17(2): 156–165.
定义不同。 到目前为止，人基因组已发现的CNVs个数远远低于SNPs的个数， 但覆盖的染色体长度至少达到12%的全基因组，目前任何一种遗 传标志都无法比拟的。 一些疾病更有可能是由于CNV所引起的。 CCL3L1基因的CNVs一定程度上决定着对艾滋病病毒感染的抗性， 而CCL基因在SNP图谱上则找不到变异. 9
6
CNV分类
缺失 扩增 同一位点并发的缺失 与扩增 多等位基因位点 复杂难以描述的位点
7
CNP (copy number polymorphisms)
类似SNP,人群中等位基因频率>1%的 CNVs 定义为基因组拷贝数多态，90%以上的 CNVs 属于这一类型.
Common CNP >5% Rare CNV <1%
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CNV影响机制
CNV对表型的调控作用，Beckmann等 认为可能主要通过以下几种机制来实现：
重复／缺失数目本身的剂量效应； CNV改变了基因的结构，对基因的表达产物产生影响； CNV的多态影响到基因的表达水平，进而影响到基因 的外显率； CNV具有长距离的调控作用，只要和基因同线，就可 能对多个基因的表达产生影响。
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CNV人群遗传学特点
大量存在于人类基因组中，包括健康个体及患者。
分布范围广
遵从孟德尔遗传规律，而且它们在人群之间的传递相对稳定，符合 Hardy-Weinberg平衡定律．两个不同个体之间的 CNVs 变化 不足0.5%，而只有不到 1%的 CNVs 无法通过同一等位基因的 简单遗传方式来解释．
可遗传、相对稳定
不同人群之间可能共享大部分相同的 CNVs，而部分 CNPs 在不 同人群中以不同频率分离并有显著性差异，这一现象是进行CNV 与复杂性状关联研究的基础。
高度异质性
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CNV产生机制
染色体结构重排造成非等位基因同源重组（大） 非同源末端连接 转座和反转座 与非β DNA结构相关，即DNA的结构有别于 经典的右旋β 双螺旋结构，包括左旋z型DNA 和十字型DNA。这些非β DNA结构促进染色 体重排和CNVs形成。
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2）功能研究
3）miRNA研究
CNV的局限
CNVs的基因分型较复杂、不统一
由于不同的样本、不同的算法、使用不同的参考样本 组，而且CNVs判别标准也不尽相同，造成不同研究 之间重合的CNVs仅介于25%～45%之间．既使同样 的研究样本，用不同算法得到的CNVs重合率也只有 72%．