全基因组数据CNV分析简介
除了利用aCGH和snp芯片来检测CNV之外，也可以通过NGS数据来分析CNV, 比如全基因组和全外显子测序。针对全基因组CNV的检测，还针对开发了一种称之为CNV_seq的测序策略，指的是低深度全基因组测序，只需要5X的测序深度，就可以有效的检测CNV。
本文根据一篇2015年的综述来简单介绍下全基因组CNV分析的策略，文章标题如下
Whole-genome CNV analysis: advances in computational approaches
链接如下
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2015.00138/full
根据软件的基本原理，可以分为以下4大类别，图示如下
1. Read-Pair(RP)
RP是最早出现的算法，利用双端测序插入片段长度分布来检测CNV， 也称之为PEM，pair end mapping方法。双端测序插入片段长度分布如下图所示
当插入片段长度过长或者过短时，都代表着基因组发生了结构变异，如上图中的两个阈值，图示如下
以上两幅图来自文献Jan O. Korbel et al.Science 318, 420 (2007)
当计算出来的插入片段长度小于cutoff I时，说明相比reference, 实际检测样本中对应区域插入了部分碱基，相反地，如果计算出来的插入片段长度大于cutoff D时，说明相比reference, 实际检测样本对应区域插入了部分碱基。
受到测序读长的影响，该方法适用于检测中等长度的insertion和deletion, 对过小的插入不敏感，而且比较依赖比对的准确性，无法分析低复杂度的segmental duplication区域。
采用该策略的部分软件列表如下
- BreakDancer
- PEMer
- Ulysses
2. Split-read(SR)
SR方法利用一端能够比对，另外一端比对不上的reads来识别CNV。另外一端比对不上，可能是存在CNV, 通过将单独的reads进行拆分，使其能够正确比对到参考基因组上，拆分的点就是CNV的断裂点。
只利用了单端reasd, 读长进一步受到限制，所以该方法只适用于检测小规模的插入和缺失，采用该策略的部分软件列表如下
- Pindel
- PRISM
- SVseq2
- Gustaf
3. Read-Depth(RD)
RD方法利用拷贝数和对应区域测序深度的相关性来进行分析，基本模型是缺失区域的测序深度相对低，而插入区域的测序深度相对高。该算法采用滑动窗口的方式，统计每个窗口内的测序深度分布，然后根据不同窗口测序深度的分布来预测CNV区域，图示如下
上图来自文献Genome Res. 2011. 21: 974-984
类似芯片中的log ratio值，在RD方法中，会根据区域对应的测序深度来判断对应的CNV数目。在该类方法中，滑动窗口的大小对结果影响较大，当窗口很大时，一些长度很短的small cnv信号就会被掩盖。
相比RP和SR两种方法，RD可以进行CNV分型，明确CNV的数目，RP和SR只能检测断点的位置， 而且RD可以检测大规模的CNV, 是目前较为主流的算法。采用该策略的部分软件列表如下
- CNVnator
- ERDS
- ReadDepth
- CNVrd2
4. Assembly(AS)
AS方法利用测序得到的短序列进行组装，将组装的contig与参考基因组进行比较，从而确定发生了结构变异的区域。组装的精确依赖测序读长和算法的准确度，而且组装对硬件资源的消耗特别大，并不是一个理想的CNV检测的算法，这里就不做过多的介绍了。
以上4种是最基本的算法理念，还有很多软件会综合其中的某几种算法来检测CNV, 比如speedseq中集成的lumpy软件，综合利用RP,SR, RD三种方式来检测CNV。
比对准确性是基于NGS的策略检测结果准确的前提，mapping的准确率和二代测序对基因组的覆盖度都会影响到CNV的检测结果，同时在计算测序深度时GC含量差异带来的PCR扩增偏移，也需要进行校正，通过设置对照样本，能够有效的减少系统误差的干扰，更好的进行CNV的检测。
综上所述，每种算法各有其优缺点，综合使用多种策略有助于提高检测结果的准确性和敏感性，同时设置对照样本，可以更加有效的分析拷贝数的变化。