如何使用CNVkit进行CNV分析

介绍

CNVkit 是一种用于检测群体中拷贝数变异（CNV）的分析工具，可以使用它来检测基因组中的 CNV 事件。CNV 是指基因组中大片段 DNA 的插入、缺失或重复，与许多疾病的发生和发展有关。

在使用 CNVkit 进行 CNV 分析之前，您需要进行以下准备工作：

1. 安装 CNVkit：请根据您的操作系统在 CNVkit 官方网站上下载并安装 CNVkit。
2. 准备输入文件：您需要一组已对齐的 WGS 或 WES 测序样本的 BAM 文件，以及每个样本的目标区域的 BED 文件。
3. 创建参考文件：您需要创建一个参考样本的参考序列和控制区域的文件。

CNV 分析流程

CNVkit 的分析流程包括以下步骤：

1. 创建参考文件：使用 CNVkit 的 "access" 命令创建一个参考 .bed 文件，列出您希望在每个样本中进行 CNV 检测的目标区域。

cnvkit.py access sample.bed -g reference.fasta -t your_capture.bed -o reference.cnn

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2. 预处理数据：使用 CNVkit 的 "batch" 命令对每个样本的 BAM 文件进行预处理，创建每个样本的 .cnn 文件。

cnvkit.py batch your_BAM_files.bam --method wgs -n -d reference.cnn

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3. 拷贝数估计：使用 CNVkit 的 "cnr" 命令估计每个样本中的拷贝数比例。

cnvkit.py cnr your_cnn_files.cnn -r reference.cnn -o your_cnr_files.cnr

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4. 拷贝数分段：使用 CNVkit 的 "segment" 命令将每个样本中的拷贝数数据进行分段，识别潜在的 CNV 区域。

cnvkit.py segment your_cnr_files.cnr -o your_segments.cns

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5. 基因型分析：使用 CNVkit 的 "call" 命令根据拷贝数比例和深度数据对每个样本的各个 CNV 事件进行基因型分析。

cnvkit.py call your_segments.cns -o your_calls.cns

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结果解读

CNVkit 的分析结果包括多个文件，其中最重要的是 .call 文件，它包含了每个样本的 CNV 事件和其基因型信息。在结果中，每行记录了一个 CNV 事件的具体信息，如染色体编号、起始位置、终止位置、拷贝数变化等。

您可以使用 CNVkit 的 "scatter" 命令将 CNV 结果可视化，并使用其他可视化工具（如基因组浏览器）进一步解读和分析 CNV 事件。

此外，CNVkit 还支持通过参考样本的测序数据来校正样本之间的比例偏差，以提高结果的准确性。您可以使用 CNVkit 的 "reference" 命令创建参考文件，然后使用 "fix" 命令对其它样本进行校正。