如何使用lumpy进行CNV检测

如何使用lumpy进行CNV检测

目录

1. 简介
2. 安装lumpy
3. 数据准备
4. 运行lumpy
5. 结果解读
6. 常见问题
7. 参考文献

简介

拷贝数变异（Copy Number Variation, CNV）是指基因组中某一段DNA序列的拷贝数增加或减少的现象。CNV在人类基因组中广泛存在，并与多种疾病相关。lumpy是一个用于检测CNV的工具，它通过分析双端测序数据中的分裂读段（split reads）和异常配对（discordant pairs）来识别CNV。

安装lumpy

在开始使用lumpy之前，首先需要安装它。以下是安装步骤：

1. 安装依赖

lumpy依赖于多个软件包，包括samtools、bedtools和python。确保这些工具已经安装在你的系统中。

# 安装samtools sudo apt-get install samtools # 安装bedtools sudo apt-get install bedtools # 安装python sudo apt-get install python 

2. 下载并安装lumpy

你可以从lumpy的GitHub仓库下载最新版本的源代码，并按照以下步骤进行安装：

# 克隆lumpy仓库 git clone https://github.com/arq5x/lumpy-sv.git # 进入lumpy目录 cd lumpy-sv # 编译lumpy make 

3. 设置环境变量

为了方便使用，建议将lumpy的可执行文件路径添加到你的环境变量中：

export PATH=$PATH:/path/to/lumpy-sv/bin 

数据准备

在运行lumpy之前，需要准备好输入数据。lumpy的输入数据通常是BAM格式的测序数据。以下是数据准备的步骤：

1. 获取BAM文件

确保你已经有了BAM格式的测序数据。如果没有，可以使用bwa或其他比对工具将FASTQ文件比对到参考基因组上，生成BAM文件。

# 使用bwa进行比对 bwa mem reference.fa read1.fq read2.fq | samtools view -Sb - > sample.bam 

2. 排序和索引BAM文件

lumpy要求输入的BAM文件必须是排序并索引的。可以使用samtools来完成这些操作：

# 排序BAM文件 samtools sort sample.bam -o sample.sorted.bam # 索引BAM文件 samtools index sample.sorted.bam 

运行lumpy

在准备好输入数据后，可以运行lumpy进行CNV检测。以下是运行lumpy的基本命令：

lumpyexpress -B sample.sorted.bam -o sample.vcf 

参数说明

• -B：指定输入的BAM文件。
• -o：指定输出的VCF文件。

高级参数

lumpy还提供了许多高级参数，可以根据需要进行调整。以下是一些常用的高级参数：

• -S：指定样本名称。
• -T：指定临时文件目录。
• -m：指定最小映射质量。
• -r：指定最小插入大小。
• -x：指定最大插入大小。

lumpyexpress -B sample.sorted.bam -S sample_name -T /tmp -m 20 -r 100 -x 1000 -o sample.vcf 

结果解读

lumpy的输出结果是一个VCF文件，其中包含了检测到的CNV信息。以下是VCF文件中一些重要字段的解释：

• CHROM：染色体名称。
• POS：CNV的起始位置。
• END：CNV的结束位置。
• SVTYPE：变异类型（如DEL、DUP等）。
• SVLEN：变异长度。
• AF：变异等位基因频率。

示例VCF文件

#CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO FORMAT sample chr1 10000 . N <DEL> 60 PASS SVTYPE=DEL;SVLEN=-1000;AF=0.5 GT 0/1 chr2 20000 . N <DUP> 70 PASS SVTYPE=DUP;SVLEN=2000;AF=0.3 GT 0/1 

常见问题

1. lumpy运行速度慢

lumpy的运行速度取决于输入数据的大小和计算资源。如果运行速度过慢，可以尝试增加计算资源或使用并行计算。

2. 结果中CNV数量过多或过少

如果结果中CNV数量过多或过少，可以尝试调整lumpy的参数，如最小映射质量、最小插入大小等。

3. 如何验证lumpy的结果

可以使用其他CNV检测工具（如CNVnator、DELLY等）对lumpy的结果进行验证，或者通过实验验证（如qPCR）。

参考文献

1. Layer, R. M., Chiang, C., Quinlan, A. R., & Hall, I. M. (2014). LUMPY: a probabilistic framework for structural variant discovery. Genome biology, 15(6), R84.
2. Li, H., & Durbin, R. (2009). Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatics, 25(14), 1754-1760.
3. Quinlan, A. R., & Hall, I. M. (2010). BEDTools: a flexible suite of utilities for comparing genomic features. Bioinformatics, 26(6), 841-842.

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通过以上步骤，你可以使用lumpy进行CNV检测，并解读结果。希望这篇文章对你有所帮助！