国际千人基因组计划dy概要课件

1、国际千人基因组计划1000 genomes project-a deep catalog of human genetic variation生信1101邓煜目录背景介绍01先导项目内容02人种差异的分析041000基因组与医学遗传疾病05Discuss061期数据的收集，处理，分析0321000 human genomes背景介绍： “国际千人基因组计划”自2008年1月22日启动，测序的总任务为1200个人（故称为千人基因组计划），旨在绘制迄今为止最详尽、最有医学应用价值的人类基因组遗传多态性图谱。 3back ground国际人类基因组计划极大地推动了基因组学领域中技术与研究 的发展。之

2、后的国际人类基因组单体型图计划（HapMap）产生了普通单核苷酸多态性变异的全基因组目录，彻底改变了人类基因研究，并且有可能在最近几年 发现超过200个有助于研究复杂疾病的新基因，如糖尿病，心脏病等。在此资源上所取得的巨大研究成就向科学界证明，研究出一种集合了低于5%的变化频率和 包括插入、缺失、拷贝数变异、结构变化等其他形式的人类遗传变异的更高清晰度遗传图谱是很有必要的。启动于2008年1月的千人基因组计划由一个国际研究协会发起，旨在提供最详尽的人类遗传变异图谱，以 支持疾病的研究。作为此国际项目的主要支持者和共同发起人，深圳华大基因研究院、英国Sanger研究所和美国国立人类基因组研究所将

3、负责完成全球至少 1000人的基因测序。深圳华大基因正在进行3Tb的亚洲人基因测序以及相应的生物信息分析。4goal任何两个人在基因水平上99%是一样的，小部分的基因组序列因人而异。了解这些差异是非常重要的，它能帮助了解人与人之间对疾病的易感性、对药物和环境因素的反应性的不同。然而，现有的图谱还不够详细。新图谱能让研究者更快地锁定与疾病相关的基因变异点，从而能够使用遗传信息更快地开发常见疾病的诊断、治疗和预防的新策略5Sample lists and sequencing progress “千人基因组计划”将测序的人群包括：尼日利亚伊巴丹区域的约鲁巴人；居住于东京的日本人；居住于北京的中国人

4、；美国犹他州的北欧和西欧人后裔；肯尼亚Webuye的Luhya人和Kinyawa的Maasai人；意大利的Toscani居民；居住于休斯顿的Gujarati印第安人；居住于丹佛的中国人；居住于洛杉矶的墨西哥人后裔；居住于美国西南部的非洲人后裔。67第一阶段：Pilot Project1.第一个先导项目：运用多种下一代高通量测序技术平台，完成了两个核心家庭共6人的高覆盖度全基因组测序，每个基因组的测序深度在2060倍。通过此项目，可以评价多种主要测序方法的优缺点，为“国际千人基因组计划”的后续项目扫清技术障碍。2.第二个先导项目：完成了179人的低覆盖度全基因组测序，平均测序深度在3倍。数据表明

5、，大样本低覆盖度测序在降低成本的同时，仍然能有效识别人群中的基因多样性。3.第三个先导项目：通过对700人的1000个基因外显子的测序，获得了占人类基因组全部序列2%的蛋白质编码基因名录。前所未有的大样本量有助于研究人群罕见变异的表达图谱。8三种测序技术的优缺点1.外显子组测序技术 发现外显子区的绝大部分的疾病相关变异 可发现常见变异和频率50bp）的插入或缺失，形同SNP。3.SV：structure variation（基因组结构变异）染色体结构变异是指在染色体上发生了大片段的变异。主要包括染色体大片段的插入和缺失，染色体内部的某块区域发生翻转颠换，两条染色体之间发生重组（inter-ch

6、romosome trans-location）等。18Variant calling 1.short variant callingBAM是一种文件格式19Variant calling2.Structural variation:Site selection of these structural variants was done in three steps:1) 5种算法选择候选位点(BreakDancer,CNYnator,Delly,Genomes STRIP,and Pindel)2)估算假阳性率FDR3)基因分型 based on: a:有足够的数据可以利用 b:移除冗余 c

7、:错误位点的移除20Variant callingto gain high-quaility known variants考虑： Mapping quality scores(比对的质量分数越高说明该read比对到参考基因组上的位置越唯一) base quality(如果一个base的出错概率很低，那么质量就高，用于评价突变体的质量) read position(read比对到参考序列的第一个碱基位置)ensure low FDR21Variant calling-statistical filtering突变体的3个copies： 22intergrated单倍型：通俗的说法就是若干个决定同

8、一性状的紧密连锁的基因构成的基因型把SNP，indels,SVs,整合到一个单一的单倍型集合里SNP 位点并不是独立遗传的，而是在染色体上倾向于以一个整体遗传给后代。成组遗传的SNP位点在一代又一代的遗传中绝少发生重组。于是，这样的一组SNPs位点类型也就是单体型。由于单体型包含着多个SNP的遗传信息，许多研究表明，在与复杂性状的相关分析中，采用单体型比单个SNP具有更好地统计分析效果23intergratedProbabilistic haplotype estimation单倍型24variant calling-other worksvariant calling for mtDNAva

9、riant annotationvalidation Experiment25Analysis1.量化phase 1的数据集2.突变体能量和基因型精确度的评估:a.SNP被检测到的能量作为总的等位基因频率的一个函数在等位基因较少的情况下，外显子组测序所得的SNP明显多于全基因组测序26Analysisb.估计genotype的精确度，定义一个 =the squared Pearsons correlation coefficient（皮尔逊积矩相关系数的平方）在统计学中，皮尔逊积矩相关系数，用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。定义的 用于度量真实的和推断的基因型

10、之间的相关性，来估计genotype的精确度,值约大推断的基因型与真实基因型的相关性越高，那么Genotype的精确度就越大27Analysiswith LD:经过了单倍型整合的全基因组no LD:没经过单倍型整合的全基因组在不相关等位基因较少的情况下，外显子组测序的基因型精确度明显高于全基因组测序而且没有经过单倍型整合的全基因组测序所得得基因型精确度明显低于经过了单倍型整合的全基因组测序和外显子测序28 人种差异的分析 29人种中的基因突变1.integrated data set在实验前已知：94% common variant(突变频率5%)62% 的variant（突变频率在0.5%-

11、5%）13%的variant(突变频率0.5%)完善！30人种中的基因突变figure:淡蓝色=background粉红色(通过高密度snp探针)；白色(实验前已知),深蓝色(先前不知)=Variant above 0.5%绿色的三角形=Indels下面的波纹=新变种黑线=大片段低频缺失31人种中的基因突变2.突变的局限性和共享性分析这些位点和片段对于人种和群来说既有局限性又有共享性。随着参与样本数越多，仅存在于某个种族（白线）的基因比例越来越少；存在于所有大洲的基因比例和存在于所有人种的基因比例越来越多有颜色的区域：突变片段局限于某一个单一的祖先群体白线：突变片段只出现在某一个人种里黑色实线

12、：突变片段在所有的大洲中都出现了黑色虚线：突变片段在所有的人种中都出现了32人种中的基因突变rare allele4.人种中rare allele的共享在整个样本中突变体出现了两次成为 变异作用：估计在人种中 rare allele shareing的相关比例猜测某个人种的起源地稀有突变体非常具有代表性，它们共享的模式能够揭示人种进化史的一些方面33人种中的基因突变3.Density of variants as a function of derived allele frequency每个人种的一个基因组所携带的预期突变体数的密度作为新生型等位基因频率的函数：SNP 位点划分为祖先型等位基

13、因 (ancestral allele)和新生型等位基因(derived allele)由图我们发现的一些结论：1.在突变频率低于40%时，人种间的进化有本质上的分歧（新生型等位基因频率）2.非洲携带3倍的低频变异（0.5-5%），反映了非非洲人祖先在进化上的阻碍3.有些人种的稀有变异（80%）大量过剩34人种中的基因突变5.Shared haplotype length 分析突变频率与单倍型共享的长度呈负相关关系由shared haplotype length可以作为分析variant age 的一种参考35人种中的基因突变6.局部血统匹配we obtained:1)新的snp的比例2)杂合

14、位点的比例3)不相关的位点中同义与非同义突变的比例as a function of the doploid ancestry可以推断ASW,PUR,CLM 和 MXL有不一样的血统Native American 祖先的变异较少（3.0%），但是仍然比European祖先（2.6%）多；African变异最多36进化选择有功能影响的稀有突变体的比例分析GERP :Genomic Evolutionary Rate Profiling(基因组进化速率评测)GERP score反映进化的保守性，越高，表示保守性越大DAF：derived allele frequencyENHCR, enhancer

15、; lincRNA, large intergenic non-coding RNA; non-syn, non-synonymous; PSEUG, pseudogene; syn, synonymous; TF,transcription factor；37进化选择 GERP score and genetic diversity进化的保守性和基因的多样性(ENCODE CTCF-binding mofit)结构域分为两类：交互在ENCODE CTCF-binding 注释的峰内和峰外,in peak and out peak。对in peak 结构域的GERP的分析，反映了进化的保守性I

16、n peak 结构域的多样性小于out peak 结构域的多样性，这应该与受到的进化选择相关Logo 反映了in peak结构域碱基的保守性和多样性。碱基比例越大，保守性越大；碱基种类越多，多样性越大。381000 基因组数据在医学遗传学上的用途1000基因组数据能广泛应用于对有家族遗传性疾病和癌症的个体外显子组中的突变体的查明这是科学界首次实现千人规模以上的基因组对比分析，这一规模可以帮助发现一些罕见的基因变异，比如携带者占总人口比例不到的基因变异。这些罕见基因变异或许与疾病有关，例如可能增加心脏病或癌症的患病风险，对基因变异进行研究有助于开发预防、治疗相关疾病的方法 391000 基因组数

17、据在医学遗传学上的用途计算每种不同潜在功能的突变位点的平均数量数据分为三个部分：5% 因为许多导致变异的疾病处于低频突变段，所以建议不同的频率分开考虑根据潜在功能分类：*代表有功能*Coding variant classes(stop-loss;nonsynonymous;synonymous)loss of function(stop-gained;splice_site;frameshift_indel)*HGMD-DM and COSMIC SNPs*non-coding variant classes(non-coding RNAs;Motif gain and loss)*Othe

18、r conserved variantsAll sites with GERP score2 were considered as Total conserved sites marked*4041data for GWASGWAS:Genome Wide Association Studies(全基因组关联分析)是一种检测特定物种中不同个体间的全部或大部分基因，从而了解不同个体间的基因变化有多大的一种方法。不同的变化带来不同的性状，如各种疾病的不同。 1000 基因组的数据可以 用于GWAS中的全基因组扫描42：皮尔逊积矩相关系数的平方用于度量在某个频率范围内的真实的和估算的位点个数的相关性（精确性）样本：10个非洲血统的人43在GWAS中被识别的 0.5的snp平均数量作为该snp到index snp最小距离的函数Phase 1得到的 0.5的 variant多于试验阶段和Ha