Поиск аномалий сигнала покрытия секвенирования, ассоциированных со структурными вариациями генома

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Структурные вариации генома являются одним из основных источников генетического разнообразия. Как мутагены структурные варианты могут оказывать значительное влияние на здоровье человека, являясь причинами наследственных и онкологических заболеваний. Существующие методы поиска структурных вариантов основываются на анализе данных высокопроизводительного секвенирования, и, несмотря на значительный прогресс в их развитии, не позволяют определять структурные вариации с точностью, достаточной для применения в диагностике. Новые возможности для разработки методов поиска структурных вариаций представляет анализ сигнала покрытия секвенирования (т.е. количества фрагментов секвенирования, выравненных в каждой точке генома), который может рассматриваться как временной ряд. В работе представлен метод для поиска повторяющихся паттернов в сигнале покрытия, разработанный с использованием алгоритмов, применяемых для анализа временных рядов, а именно: KNN- (K-nearest neighbour) и SAX-преобразования (Symbolic Aggregation Approximation) сигнала. С использованием данных проекта Human Genome Diversity Project, включающих полногеномное секвенирование 911 человек разного этнического происхождения, нами были построены обобщающие паттерны сигнала покрытия в окрестностях точек разрыва, соответствующих структурным вариациям. В дополнение был разработан программный пакет для быстрого поиска аномалий в сигнале покрытия с применением полученных паттернов.

Об авторах

И. В Бездворных

Санкт-Петербургскии государственный университет

Санкт-Петербург, Россия

Н. А Черкасов

Санкт-Петербургскии государственный университет

Санкт-Петербург, Россия

А. А Канапин

Санкт-Петербургскии государственный университет

Санкт-Петербург, Россия

А. А Самсонова

Санкт-Петербургскии государственный университет

Email: a.samsonova@spbu.ru
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. R. L. Collins, et al., Nature, 581 (7809), 444 (2020).
  2. Y. R. Li, et al., Nature Commun., 11 (1), 255 (2020).
  3. S. Girirajan, et al., Am. J. Human Genetics, 92 (2), 221 (2013).
  4. M. Mahmoud, et al., Genome Biol., 20 (1), 1 (2019).
  5. S. Kosugi, et al., Genome Biol., 20 (1), 117 (2019).
  6. Z. Liu, et al., Genome Biol., 23 (1), 68 (2022).
  7. H. Parikh, et al., BMC Genomics, 17 (1), 64 (2016).
  8. A. Abyzov, et al., Genome Res., 21 (6), 974 (2011).
  9. M. Rapti, et al., Brief Bioinform., 23 (2), bbac049 (2022).
  10. Z. A. Aghbari, Data Knowl. Eng., 52 (3), 333 (2005).
  11. S. Malinowski, et al., Lect. Notes Comput. Sci., 273 (2013).
  12. BGRS/SB-2022 Swaveform: a genome-wide survey of structural variation profiles, Thirteen Int. Multiconference (2022).
  13. A. Bergstrom, et al., Science, 367 (6484), eaay5012 (2020).
  14. M. A. Almarri, et al., Cell, 182 (1), 189 (2020).
  15. H. Sakoe and S. Chiba, IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process., 26 (1), 43 (1978).
  16. F. Petitjean, A. Ketterlin, and P. Gangarski, Pattern Recogn., 44 (3), 678 (2011).
  17. R. Tavenard, et al., J. Mach. Learn. Res., 21 (118), 1 (2020).
  18. B. S. Pedersen and A. R. Quinlan, Bioinformatics, 34 (5), 867 (2018).
  19. D. V. Zhernakova, et al., Genomics, 1 (2019).
  20. T. Rausch, et al., Bioinformatics, 28 (18), i333 (2012).
  21. J. M. Zook, et al., Nat. Biotechnol., 1 (2020).
  22. A. Shumate, et al., Genome Biol., 1 (2020).
  23. J. M. Zook, et al., Sci. Data, 3, 160025 (2016).
  24. L. M. Chapman, et al., PLoS Comput. Biol. 16 (6), e1007933-20 (2020).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».