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先來點有意思的

硬核思路圖自取

本期參考文獻

自人類基因組計劃完成后，

通過測序得到基因組序列草圖，

解決了數(shù)不清的遺傳學問題，

如

隨著測序技術(shù)的進步，

基因組參考序列也越來越完善。

參考基因組也是測序分析的基石之一，

借助參考基因組序列，

各種測序數(shù)據(jù)才能得到變異相關(guān)信息，

并借助生物信息學的幫助，

建立各種參考數(shù)據(jù)庫，

如refseq，ccds，encode等，

尤其是高通量測序的時代，

如果沒有參考基因組作為分析基礎，

海量測序數(shù)據(jù)的分析是難以想象的。

目前二代測序的數(shù)據(jù)分析，

流程相對固定，

測序數(shù)據(jù)比對+變異分析，

比對的過程是

變異分析過程是

比對和分析過程，

都依賴于參考基因組數(shù)據(jù)，

核心目的是找到測序樣本的特有基因型，

也就是和參考基因組不一致的部分。

目前的參考基因組，

除了序列還進一步完善之外，

一個關(guān)鍵的局限性是

意思是每個位置的參考堿基都是固定的。

這種線性基因組

雖然對嚴重遺傳疾病分析影響不大，

但是從遺傳學角度來說，

不同人之間的序列差異非常多樣，

存在各種差異變異，

這些個體之間的差異變異，

可以給測序分析提供非常有用的信息，

例如GATK流程中

會利用人群變異信息做變異校正，

同時也會用樣本集中分析的方法

（joint calling），

來提高變異的靈敏度與特異性。

但這些有用的遺傳信息，

目前的線性基因組中是不包括的，

只能通過其他流程來補充，

這一方面會增加分析的復雜程度，

另一方面也會不可避免的造成信息丟失。

為了解決線性基因組的局限性，

便產(chǎn)生了genome graphs的概念，

genome graphs的主要思想是：

文章開頭文獻中使用的工具，

是七橋公司公開的一個genome graphs工具包，

這個工具包

將基因組序列和人群變異數(shù)據(jù)庫的信息結(jié)合，

得到了包含人群遺傳變異的參考基因組數(shù)據(jù)。

構(gòu)建好基因組圖數(shù)據(jù)后，

reads序列會通過哈希index，

在圖基因組上尋找對應位置，

如果變異已經(jīng)存在于圖數(shù)據(jù)中，

會很快通過序列路徑得到結(jié)果，

對于不存在于圖中的變異，

會進行新變異的分析。

genome graphs的優(yōu)勢在基因組序列中，

加入了其他遺傳學信息，

這些信息在序列比對時能提供有效幫助，

目前加入的遺傳學信息是1kg的變異數(shù)據(jù)，

包括snp，indel和sv數(shù)據(jù)，

這些數(shù)據(jù)可以

進一步提高變異的靈敏度與特異性。

另外一個優(yōu)勢是sv的分析，

二代測序分析sv通常需要其他軟件的輔助，

但genome graphs通過加入的sv信息，

可以有效在比對過程中發(fā)現(xiàn)sv變異。

genome graphs還可以

通過不斷加入新的變異數(shù)據(jù)，

來提高變異發(fā)現(xiàn)的能力，

意味著genome graphs可以通過數(shù)據(jù)積累，

信息變得越來越豐富，

這是目前的線性基因組無法實現(xiàn)的。

目前公開的軟件，

暫時只能在基因組序列中

加入人群變異信息，

但作者計劃會讓基因組中

加入更多信息，

如AF，LD等信息，

并開發(fā)更多功能，

如同時分析群體樣本等。

此外，作者還構(gòu)想了其他領域，

如RNA-seq，CHIP-seq等的應用。

總之，genome graphs是一個重要的方向，

依靠graph theory強大的理論基礎，

期待能有更多的潛能被挖掘。

最后

一起來看看genome graphs官方介紹吧

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