本文關(guān)鍵詞：基于BioNano圖譜的基因組結(jié)構(gòu)變異檢測(cè)方法研究和應(yīng)用

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【摘要】：基因組結(jié)構(gòu)變異(SVs)是遺傳多態(tài)性的重要組成部分,也是一些疾病發(fā)生的重要原因。隨著生物技術(shù)的提高,對(duì)于全基因組結(jié)構(gòu)變異的檢測(cè)與分析成為可能,這對(duì)生物學(xué)和醫(yī)學(xué)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。在理想的情況下,人們希望在核苷酸水平上完整地記錄一個(gè)采樣基因組,再與參考序列進(jìn)行比對(duì)從而更加精確地檢測(cè)結(jié)構(gòu)變異。盡管我們現(xiàn)在完成了一些物種基因組的參考序列的檢測(cè),但是由于實(shí)驗(yàn)設(shè)備、實(shí)驗(yàn)環(huán)境、項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)等各種原因,這一想法仍然不能實(shí)現(xiàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),我們采用了高通量、高性價(jià)比的基因組BioNano光學(xué)圖譜技術(shù),使用長(zhǎng)單分子(大于150 KB)來(lái)全面揭示基因組的結(jié)構(gòu)變異。對(duì)于小的生物(如微生物)的基因組,光學(xué)圖譜的使用已經(jīng)是非常普遍的了。而對(duì)于大型生物(如哺乳動(dòng)物)的基因組,光學(xué)圖譜的使用也在飛速發(fā)展。然而,這一發(fā)展,提出了重要的新的計(jì)算問(wèn)題和統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。參考基因組與取樣基因組相比較,兩者的不同可能就是變異,但也有可能是數(shù)據(jù)本身的問(wèn)題。在本篇論文中,我們探討了在大基因組的背景下,利用光學(xué)圖譜數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。特別地,我們強(qiáng)調(diào)突出了在光學(xué)圖譜數(shù)據(jù)中的誤差并對(duì)其進(jìn)行模型。同時(shí),我們利用隱馬爾科夫模型對(duì)得到的拷貝數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,來(lái)檢測(cè)基因組中拷貝數(shù)的多態(tài)性。這里描述的拷貝數(shù)分析方法是一個(gè)快速的簡(jiǎn)單的工具,能夠有效地對(duì)光學(xué)圖譜的基于組裝的分析進(jìn)行補(bǔ)充說(shuō)明。本文選取人類(lèi)基因組YH數(shù)據(jù)的BioNano光學(xué)圖譜數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),人類(lèi)基因組參考版本hg19(Human Genome version 19)作為參考基因組數(shù)據(jù),對(duì)22條常染色體和兩條性染色體進(jìn)行比對(duì)研究。通過(guò)將BioNano光學(xué)圖譜數(shù)據(jù)YH進(jìn)行讀取和拼裝,與基因組參考序列進(jìn)行比對(duì),利用分子大小誤差統(tǒng)計(jì)模型和位點(diǎn)誤差模型,我們獲得了長(zhǎng)度大于1 KB的698個(gè)插入/缺失和19個(gè)倒置。去除與參考序列hg19的N-base空缺重疊的62個(gè)結(jié)構(gòu)變異,我們保留了636個(gè)非空缺的結(jié)構(gòu)變異,并且有604個(gè)(約占95%)能得到公共數(shù)據(jù)庫(kù)中的歷史證據(jù)或者實(shí)驗(yàn)正交方法的支持。同時(shí),本文使用隱馬爾科夫模型對(duì)基因組中拷貝數(shù)的多態(tài)性進(jìn)行檢測(cè)研究,擬合得到的狀態(tài)走向與基因組的拷貝數(shù)變化相一致,效果非常顯著。本文基于BioNano光學(xué)圖譜的基因組結(jié)構(gòu)變異的檢測(cè)方法是一個(gè)比較全面的和具有成效的方法,希望能為后續(xù)的基因組結(jié)構(gòu)變異的研究提供一些參考。
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：C81

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 李淑禎;基于BioNano圖譜的基因組結(jié)構(gòu)變異檢測(cè)方法研究和應(yīng)用[D];上海師范大學(xué);2016年

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本文編號(hào)：1177488