RU2822040C1 - Method of detecting copy number variations (cnv) based on sequencing data of complete human exome and low-coverage genome - Google Patents
Method of detecting copy number variations (cnv) based on sequencing data of complete human exome and low-coverage genome Download PDFInfo
- Publication number
- RU2822040C1 RU2822040C1 RU2023104657A RU2023104657A RU2822040C1 RU 2822040 C1 RU2822040 C1 RU 2822040C1 RU 2023104657 A RU2023104657 A RU 2023104657A RU 2023104657 A RU2023104657 A RU 2023104657A RU 2822040 C1 RU2822040 C1 RU 2822040C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- sequencing
- exome
- data
- coverage
- genome
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 239000002773 nucleotide Substances 0.000 claims abstract description 6
- 125000003729 nucleotide group Chemical group 0.000 claims abstract description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000007482 whole exome sequencing Methods 0.000 claims description 13
- 238000012268 genome sequencing Methods 0.000 claims description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 7
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 claims description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 4
- 238000009396 hybridization Methods 0.000 claims description 4
- 238000003339 best practice Methods 0.000 claims description 3
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 claims description 3
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 10
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 5
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 5
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 5
- 238000007481 next generation sequencing Methods 0.000 description 5
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 5
- 108700028369 Alleles Proteins 0.000 description 3
- 102000036365 BRCA1 Human genes 0.000 description 3
- 108700040618 BRCA1 Genes Proteins 0.000 description 3
- 108700010154 BRCA2 Genes Proteins 0.000 description 3
- 210000001766 X chromosome Anatomy 0.000 description 3
- 230000002759 chromosomal effect Effects 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 3
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 3
- 238000010208 microarray analysis Methods 0.000 description 3
- 201000010374 Down Syndrome Diseases 0.000 description 2
- 206010044688 Trisomy 21 Diseases 0.000 description 2
- 210000002593 Y chromosome Anatomy 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012165 high-throughput sequencing Methods 0.000 description 2
- 201000005965 CAKUT Diseases 0.000 description 1
- 102000003960 Ligases Human genes 0.000 description 1
- 108090000364 Ligases Proteins 0.000 description 1
- 208000037273 Pathologic Processes Diseases 0.000 description 1
- 208000037280 Trisomy Diseases 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 208000023124 congenital anomaly of kidney and urinary tract Diseases 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 238000003748 differential diagnosis Methods 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 210000003754 fetus Anatomy 0.000 description 1
- 230000001900 immune effect Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 230000000771 oncological effect Effects 0.000 description 1
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009054 pathological process Effects 0.000 description 1
- 238000005498 polishing Methods 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000007430 reference method Methods 0.000 description 1
- 210000003765 sex chromosome Anatomy 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 238000007671 third-generation sequencing Methods 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 238000012070 whole genome sequencing analysis Methods 0.000 description 1
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине, биологии, биотехнологии, эпидемиологии, а именно - к способам диагностики заболеваний, вызванных вариацией числа копий определенной последовательности геномной ДНК человека (copy number variation, CNV) и может быть использовано в медицинской (клинической) практике для диагностики и дифференциальной диагностики патологических процессов, вызванных вариацией числа копий определенной последовательности геномной ДНК человека.The invention relates to medicine, biology, biotechnology, epidemiology, namely to methods for diagnosing diseases caused by variation in the number of copies of a certain sequence of human genomic DNA (copy number variation, CNV) and can be used in medical (clinical) practice for diagnosis and differential diagnosis pathological processes caused by variations in the number of copies of a certain sequence of human genomic DNA.
Результаты многочисленных исследований убедительно доказали патогенетическое значение вариаций числа копий определенных последовательностей геномной ДНК человека (Wu C.H.W. et al. Copy Number Variation Analysis Facilitates Identification of Genetic Causation in Patients with Congenital Anomalies of the Kidney and Urinary Tract // Eur. Urol. Open Sci. The Authors, 2022. Vol. 44. P. 106-112; BHW F. et al. All-in-one whole exome sequencing strategy with simultaneous CNV-, SNV- and Absence-of-Heterozygosity analysis in fetuses with structural ultrasound anomalies: A one year's experience. // Prenat. Diagn. 2023; Correa-Silva S.R. et al. Copy number variation in pituitary stalk interruption syndrome: A large case series of sporadic non-syndromic patients and literature review // J. Neuroendocrinol. 2023. Vol. 35, №1).The results of numerous studies have convincingly proven the pathogenetic significance of variations in the number of copies of certain sequences of human genomic DNA (Wu C.H.W. et al. Copy Number Variation Analysis Facilitates Identification of Genetic Causation in Patients with Congenital Anomalies of the Kidney and Urinary Tract // Eur. Urol. Open Sci. The Authors, 2022. Vol. 44. P. 106-112; BHW F. et al. All-in-one whole exome sequencing strategy with simultaneous CNV-, SNV- and Absence-of-Heterozygosity analysis in fetuses with structural ultrasound anomalies : A one year's experience. // Prenat. Diagn. 2023; Correa-Silva S.R. et al. . Vol. 35, No. 1).
Учитывая важность и актуальность решения проблемы точной оценки вариаций числа копий определенных последовательностей геномной ДНК человека для различных областей медицины, возникает настоятельная потребность в разработке и внедрении в практическое здравоохранение новых диагностических подходов, позволяющих определять CNV. Подобные новые диагностические подходы необходимы для диагностики генетических, онкологических, иммунологических и иных заболеваний.Considering the importance and relevance of solving the problem of accurately assessing variations in the number of copies of certain sequences of human genomic DNA for various fields of medicine, there is an urgent need to develop and implement new diagnostic approaches in practical healthcare that make it possible to determine CNVs. Such new diagnostic approaches are necessary for diagnosing genetic, oncological, immunological and other diseases.
В настоящее время для обнаружения вариаций числа копий определенных последовательностей геномной ДНК человека используют различные методы клинической и лабораторной диагностики: множество вариантов гибридизации, ПЦР, метод мультиплексной амплификации лигазо-связанных проб (MLPA), секвенирование первого, второго и третьего поколений, хромосомный микроматричный анализ. В частности, наиболее актуальным на сегодня подходом является секвенирование второго поколения (высокопроизводительное секвенирование, next generation sequencing, NGS), выполняемое по протоколу определения полного генома, полного экзома или отдельных панелей генов.Currently, various clinical and laboratory diagnostic methods are used to detect variations in the number of copies of certain sequences of human genomic DNA: multiple hybridization options, PCR, multiplex ligase-linked probe amplification (MLPA), first, second and third generation sequencing, chromosomal microarray analysis. In particular, the most relevant approach today is second-generation sequencing (high-throughput sequencing, next generation sequencing, NGS), performed using a protocol for determining the complete genome, complete exome, or individual panels of genes.
Для поиска CNV в данных экзомного и геномного секвенирования предложен ряд инструментов как для анализа данных геномного секвенирования: CNVnator (Abyzov A. et al. CNVnator: An approach to discover, genotype, and characterize typical and atypical CNVs from family and population genome sequencing. 2011. P. 974-984), CNVSeq (Xie C., Tammi M.T. CNV-seq, a new method to detect copy number variation using high-throughput sequencing. // BMC Bioinformatics. 2009. Vol. 10. P. 80), CNV-TV (Duan J. et al. CNV-TV: a robust method to discover copy number variation from short sequencing reads. // BMC Bioinformatics. 2013. Vol. 14. P. 150) так и для поиска CNV в данных экзомного секвенирования DECoN (Fowler A. DECoN: А Detection and Visualization Tool for Exonic Copy Number Variants. 2022. P. 77-88), SavvyCNV (Laver T.W. et al. SavvyCNV: Genome-wide CNV calling from off-target reads // PLoS Comput. Biol. 2022. Vol. 18, №3. P. 1-16) и др.To search for CNVs in exome and genomic sequencing data, a number of tools have been proposed for analyzing genomic sequencing data: CNVnator (Abyzov A. et al. CNVnator: An approach to discover, genotype, and characterize typical and atypical CNVs from family and population genome sequencing. 2011 . P. 974-984), CNVSeq (Xie C., Tammi M.T. CNV-seq, a new method to detect copy number variation using high-throughput sequencing. // BMC Bioinformatics. 2009. Vol. 10. P. 80), CNV-TV (Duan J. et al. CNV-TV: a robust method to discover copy number variation from short sequencing reads. // BMC Bioinformatics. 2013. Vol. 14. P. 150) and for searching for CNVs in exome data DECoN sequencing (Fowler A. DECoN: A Detection and Visualization Tool for Exonic Copy Number Variants. 2022. P. 77-88), SavvyCNV (Laver T.W. et al. SavvyCNV: Genome-wide CNV calling from off-target reads // PLoS Comput. Biol. 2022. Vol. 18, No. 3) and others.
Большинство известных алгоритмов для поиска CNV в данных секвенирования нового поколения используют информацию о глубине прочтения регионов и не учитывают информацию о генотипах в регионе, кроме того, при использовании секвенировании с низким покрытие информация о генотипах недоступна, результаты, получаемые по данных этих инструментов как правило сильно зашумлены и требуют обязательного подтверждения референсным методом (Özden F., Alkan C., Çiçek A.E. Polishing copy number variant calls on exome sequencing data via deep learning // Genome Res. 2022. Vol. 32, №6. P. 1170-1182).Most known algorithms for searching for CNVs in next-generation sequencing data use information about the read depth of regions and do not take into account information about genotypes in the region; in addition, when using low-coverage sequencing, information about genotypes is not available; the results obtained from the data of these tools are usually highly are noisy and require mandatory confirmation using a reference method (Özden F., Alkan C., Çiçek A.E. Polishing copy number variant calls on exome sequencing data via deep learning // Genome Res. 2022. Vol. 32, No. 6. P. 1170-1182) .
Таким образом, разработка нового способа выявления вариаций и изменений числа копий по данным секвенирования экзома совместно с секвенирование генома с низким покрытием позволит повысить эффективность использования данной технологии в медицине благодаря уточнению наличия или отсутствия CNV по данным доли альтернативных аллелей в экзомных данных и изменении глубины покрытия как в данных до проведения обогащения, так и данных после проведения обогащения.Thus, the development of a new method for identifying variations and copy number changes based on exome sequencing data together with genome sequencing with low coverage will improve the efficiency of using this technology in medicine by clarifying the presence or absence of CNVs based on the proportion of alternative alleles in exome data and changing the depth of coverage as both in the data before enrichment and in the data after enrichment.
Ближайшими аналогами предлагаемого способа являются:The closest analogues of the proposed method are:
- Заявка на изобретение №2020114321 от 21.04.2020 «Способ выявления вариаций и изменений числа копий в генах BRCA1 и BRCA2 по данным таргетного массового параллельного секвенирования генома». Предложен способ выявления вариаций и изменений числа копий в генах BRCA1 и BRCA2.- Application for invention No. 2020114321 dated April 21, 2020 “Method for identifying variations and copy number changes in the BRCA1 and BRCA2 genes according to targeted massively parallel genome sequencing data.” A method has been proposed for identifying variations and copy number changes in the BRCA1 and BRCA2 genes.
Однако описанный способ обеспечивает выявление вариаций числа копий лишь определенного региона геномной ДНК (в генах BRCA1 и BRCA2).However, the described method allows detection of copy number variations of only a certain region of genomic DNA (in the BRCA1 and BRCA2 genes).
- Заявка на изобретение RU 2014134175/10А от 20.01.2012 «Способ и система выявления вариации числа копий в геноме» где предложен способ выявление изменений числа копий фрагментов хромосом по данным полногеномного секвенирования.- Application for invention RU 2014134175/10A dated January 20, 2012 “Method and system for detecting copy number variations in the genome,” which proposes a method for detecting changes in the copy number of chromosome fragments based on whole-genome sequencing data.
Однако описанный способ учитывает только изменение глубины покрытия и точки разрыва и не учитывает генотипы вариантов в регионе.However, the described method only takes into account the change in coverage depth and break point and does not take into account the genotypes of the variants in the region.
Технический результат состоит в создании нового способа выявления терминальных изменений числа копий и увеличение его точности путем секвенирования полного экзома человека и генома с низким покрытием и обработки получаемых данных.The technical result consists of creating a new method for detecting terminal copy number changes and increasing its accuracy by sequencing the entire human exome and genome with low coverage and processing the resulting data.
Технический результат достигается тем, что в способе обнаружения вариаций числа копий в образце по данным одновременного секвенирования полного экзома человека и секвенирования генома с низким покрытием не менее 0.1 прочтений на нуклеотид и не более 5 прочтений на нуклеотид, включающий выделение геномной ДНК из лейкоцитов крови пациентов, подготовку геномных библиотек, проведение обогащения целевой ДНК с использованием гибридизационной системы экзомного обогащения, проведение одновременного секвенирования геномной библиотеки с низким покрытием и экзомной библиотеки с обычным покрытием на приборе для проведения NGS, анализ данных экзомного секвенирования и секвенирования генома с низким покрытием , картирование полученных после секвенирования прочтений на последовательность референсного генома человека с использованием алгоритма BWA-MEM, конвертирование полученного SAM-файла в ВАМ-файл, его сортирование и индексирование функциями программы SAMtools, обработка полученного файла с данными секвенирования генома с низким покрытием с помощью программы QDNASeq, в результате чего получается VCF-файл с данными о нарушениях числа копий, проведение поиска отличий от референсного генома для файла с данными секвенирования экзома с использованием протокола GATK best practices и поиск CNV в экзомных данных с использованием GATK, кроме того проводится оценка покрытия каждой хромосомы, после получения всех данных проводится сопоставление результатов, полученных разными способами, из всех потенциальных CNV оставляют только те, данные которых не противоречат друг другу по результатам хотя бы 2-х методов.The technical result is achieved in that in the method for detecting copy number variations in a sample based on simultaneous sequencing of the human whole exome and genome sequencing with low coverage of at least 0.1 reads per nucleotide and no more than 5 reads per nucleotide, including the isolation of genomic DNA from the blood leukocytes of patients, preparation of genomic libraries, enrichment of target DNA using a hybridization exome enrichment system, simultaneous sequencing of a genomic library with low coverage and an exome library with conventional coverage on an NGS device, analysis of exome sequencing and low-coverage genome sequencing data, mapping obtained after sequencing reads for the sequence of the reference human genome using the BWA-MEM algorithm, converting the resulting SAM file into a BAM file, sorting and indexing it with the functions of the SAMtools program, processing the resulting file with low-coverage genome sequencing data using the QDNASeq program, resulting in VCF file with data on copy number violations, searching for differences from the reference genome for the file with exome sequencing data using the GATK best practices protocol and searching for CNVs in exome data using GATK, in addition, assessing the coverage of each chromosome after receiving all the data The results obtained by different methods are compared; of all potential CNVs, only those whose data do not contradict each other based on the results of at least 2 methods are retained.
Способ осуществляется следующим образом образом.The method is carried out as follows.
Из образцов геномной ДНК, выделенных из лейкоцитов крови пациентов готовят геномные библиотеки, после чего проводят обогащение целевой ДНК с использованием гибридизационной системы обогащения. Преимущественно используется набор для экзомного обогащения IDT xGen™ Exome Hyb Panel v2, однако он может быть заменен на любой другой, который позволяет проводить экзомное обогащение. Далее проводят одновременное секвенирование геномной библиотеки с низким покрытием и экзомной библиотеки с обычным покрытием на приборе для проведения NGS (например, Novaseq, HiSeq Illumina или DNBSEQ-T7, DNBSEQ-G400, DNBSEQ-G50 BGI). Полученные после секвенирования прочтения картируют на последовательность референсного генома человека с использованием алгоритма BWA mem (http://bio-bwa.sourceforge.net). Полученный SAM-файл конвертируют в ВАМ-файл функцией view программы samtools, а последний сортируют и индексируют функциями sort и index samtools, соответственно. Полученный файл с данными секвенирования генома с низким покрытием обрабатывается с помощью программы QDNASeq https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/QDNAseq.html), в результате чего получается vcf файл с данными о нарушениях числа копий. Для файла с данными секвенирования экзома проводится поиск отличий от референсного генома с использованием протокола GATK best practices (https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/360035535932-Germline-short-variant-discovery-SNPs-Indels-) и поиск CNV в экзомных данных с использованием GATK, кроме того проводится оценка покрытия каждой хромосомы.Genomic libraries are prepared from genomic DNA samples isolated from patients' blood leukocytes, after which the target DNA is enriched using a hybridization enrichment system. The exome enrichment kit IDT xGen™ Exome Hyb Panel v2 is predominantly used, but it can be replaced with any other kit that allows exome enrichment. Next, simultaneous sequencing of a genomic library with low coverage and an exome library with regular coverage is carried out on an NGS instrument (for example, Novaseq, HiSeq Illumina or DNBSEQ-T7, DNBSEQ-G400, DNBSEQ-G50 BGI). The reads obtained after sequencing are mapped to the human reference genome sequence using the BWA mem algorithm (http://bio-bwa.sourceforge.net). The resulting SAM file is converted into a BAM file using the view function of the samtools program, and the latter is sorted and indexed using the sort and index functions of samtools, respectively. The resulting low-coverage genome sequencing data file is processed using the QDNASeq program https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/QDNAseq.html), resulting in a vcf file with copy number disorder data. For a file with exome sequencing data, differences from the reference genome are searched using the GATK best practices protocol (https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/360035535932-Germline-short-variant-discovery-SNPs-Indels -) and search for CNVs in exome data using GATK, in addition to assessing the coverage of each chromosome.
После получения всех данных проводится сопоставление результатов, полученных разными способами. Из всех потенциальных CNV оставляют только те, данные которых не противоречат друг другу по результатам хотя бы 2-х методов.After receiving all the data, a comparison of the results obtained by different methods is carried out. Of all the potential CNVs, only those whose data do not contradict each other based on the results of at least 2 methods are retained.
Например, в случае подозрения на делецию в регионе делеции ожидается отсутствие гетерозиготных отличий от референсного генома. В случае подозрения на дупликацию для гетерозиготных отличий от референсного генома ожидается соотношение аллелей 1:2 вместо обычного для гетерозигот 1:1.For example, if a deletion is suspected, the region of the deletion is expected to show no heterozygous differences from the reference genome. In case of suspected duplication, for heterozygous differences from the reference genome, an allelic ratio of 1:2 is expected instead of the usual 1:1 for heterozygotes.
Определяющими преимуществом способа является анализ числа копий всей последовательности генома, а не только определенных регионов, а также секвенирование 2-х типов библиотек, что незначительно влияет на стоимость анализа, но при этом позволяет проводить анализ не только фрагментов полученных после проведения обогащения, что значительно влияет на равномерность представленности фрагментов.The defining advantage of the method is the analysis of the copy number of the entire genome sequence, and not just certain regions, as well as the sequencing of 2 types of libraries, which slightly affects the cost of the analysis, but at the same time makes it possible to analyze not only fragments obtained after enrichment, which significantly affects on the uniformity of fragment representation.
Разработанный подход может быть использован для дополнительного анализа CNV при проведении экзомного исследования.The developed approach can be used for additional CNV analysis when conducting exome studies.
Пример реализации изобретенияExample of implementation of the invention
Результаты определения CNV сравнивали с данными стандартного кариотипирования или с данными хромосомного микроматричного анализа.The results of CNV determination were compared with standard karyotyping data or with chromosomal microarray analysis data.
Образец 1 (фиг. 1, 2)Sample 1 (Fig. 1, 2)
По данным секвенирования с низким покрытие была обнаружена делеция на 8 хромосоме. Потеря гетерозиготности с данных экзомного секвенирования подтверждает наличие делеции. По данным хромосомного микроматричного анализа наличие делеции так же подтверждено.Low coverage sequencing data revealed a deletion on chromosome 8. Loss of heterozygosity from exome sequencing data confirms the presence of the deletion. According to chromosomal microarray analysis, the presence of the deletion was also confirmed.
Образец 2 (фиг. 3)Sample 2 (Fig. 3)
По данным секвенирования с низким покрытие была обнаружена трисомия по 21 хромосоме. Изменение соотношения гетерозигных аллелей в данных экзомного секвенирования подтверждает наличие трисомии. По данным стандартного кариотипирования подтверждена трисомия 21.Low coverage sequencing data revealed trisomy 21. A change in the ratio of heterozygous alleles in exome sequencing data confirms the presence of trisomy. According to standard karyotyping, trisomy 21 was confirmed.
Образец 3 (фиг. 4)Sample 3 (Fig. 4)
По данным секвенирования с низким покрытием было обнаружено нарушение числа копий половых хромосом (2 копии X хромосомы и 1 копия Y хромосомы). Наличие гетерозигных аллелей на X хромосоме в данных экзомного секвенирования подтверждает наличие 2-х копий X хромосомы, а наличие покрытия целевых регионов Y хромосомы подтверждает мужской пол. По данным кариотипирования подтверждено наличие синдрома Клайенфельтера.Low-coverage sequencing data revealed a sex chromosome copy number abnormality (2 copies of the X chromosome and 1 copy of the Y chromosome). The presence of heterozygous alleles on the X chromosome in exome sequencing data confirms the presence of 2 copies of the X chromosome, and the presence of coverage of the target regions of the Y chromosome confirms male sex. Karyotyping confirmed the presence of Klienfelter syndrome.
Claims (1)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2822040C1 true RU2822040C1 (en) | 2024-06-28 |
Family
ID=
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2593708C2 (en) * | 2012-01-20 | 2016-08-10 | БГИ Диагносис Ко., Лтд. | Method and system for detecting variation of number of copies in genome |
| CN108292327A (en) * | 2015-11-18 | 2018-07-17 | 索菲亚遗传股份有限公司 | The method of detection copy number variation in next generation's sequencing |
| US20200270682A1 (en) * | 2015-07-08 | 2020-08-27 | Quest Diagnostics Investments Incorporated | Detecting genetic copy number variation |
| US20220215900A1 (en) * | 2021-01-07 | 2022-07-07 | Tempus Labs, Inc. | Systems and methods for joint low-coverage whole genome sequencing and whole exome sequencing inference of copy number variation for clinical diagnostics |
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2593708C2 (en) * | 2012-01-20 | 2016-08-10 | БГИ Диагносис Ко., Лтд. | Method and system for detecting variation of number of copies in genome |
| US20200270682A1 (en) * | 2015-07-08 | 2020-08-27 | Quest Diagnostics Investments Incorporated | Detecting genetic copy number variation |
| CN108292327A (en) * | 2015-11-18 | 2018-07-17 | 索菲亚遗传股份有限公司 | The method of detection copy number variation in next generation's sequencing |
| US20220215900A1 (en) * | 2021-01-07 | 2022-07-07 | Tempus Labs, Inc. | Systems and methods for joint low-coverage whole genome sequencing and whole exome sequencing inference of copy number variation for clinical diagnostics |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Chong et al. | High-resolution architecture and partner genes of MYC rearrangements in lymphoma with DLBCL morphology | |
| AU2020202153B2 (en) | Single-molecule sequencing of plasma DNA | |
| Spencer et al. | Detection of FLT3 internal tandem duplication in targeted, short-read-length, next-generation sequencing data | |
| CN107849612B (en) | Alignment and variant sequencing analysis pipeline | |
| WO2017045654A1 (en) | Method for determining proportion of donor source cfdna in receptor cfdna sample | |
| Villani et al. | The clinical utility of integrative genomics in childhood cancer extends beyond targetable mutations | |
| EA033752B1 (en) | Method for determining at least a portion of fetal genome on the basis of analysing a maternal biological sample | |
| KR20220012849A (en) | Comprehensive detection of single-cell genetic structural variations | |
| Lange et al. | Analysis pipelines for cancer genome sequencing in mice | |
| Ma et al. | The analysis of ChIP-Seq data | |
| CN113096728B (en) | Method, device, storage medium and equipment for detecting tiny residual focus | |
| JP2020524499A (en) | Validation method and system for sequence variant calls | |
| Smart et al. | A novel phylogenetic approach for de novo discovery of putative nuclear mitochondrial (pNumt) haplotypes | |
| Karimi et al. | Approach to genetic diagnosis of inborn errors of immunity through next-generation sequencing | |
| WO2018090991A1 (en) | Universal haplotype-based noninvasive prenatal testing for single gene diseases | |
| Chu et al. | Identification and genotyping of transposable element insertions from genome sequencing data | |
| Yadav et al. | Next-Generation sequencing transforming clinical practice and precision medicine | |
| Mir | Sequencing genomes: from individuals to populations | |
| JP2022549823A (en) | Kits and how to use them | |
| RU2822040C1 (en) | Method of detecting copy number variations (cnv) based on sequencing data of complete human exome and low-coverage genome | |
| CN109097465B (en) | Application of SNP (single nucleotide polymorphism) site of CLIP3 gene | |
| Esim et al. | Determination of malignant melanoma by analysis of variation values | |
| CN111433855A (en) | Screening system and method | |
| Ma et al. | Navigating web-based resources for genetic testing of chromosome abnormalities, CNVs and gene mutations | |
| Sood | Bioinformatic analysis of human Next Generation Sequencing data; extracting additional information, optimising mapping and variant calling, and application in a rare disease |