[發(fā)明專利]一種全基因組測序的數據質量評估方法及其應用

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011593896.0
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112599189A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設計）人: 張靜波;李小雨;王偉偉;伍啟熹;王建偉;劉倩;唐宇
• 申請（專利權）人: 北京優(yōu)迅醫(yī)學檢驗實驗室有限公司
• 主分類號: G16B20/10
• 分類號: G16B20/10;G16B30/10;G16B40/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 商秀玲

1.一種全基因組測序的數據質量評估方法，其特征在于，包括：

獲得待測樣本的全基因組測序結果，將所述全基因組測序結果比對到人類參考基因組，對比對結果數據進行預處理后計算相應的觀察值；

進行觀察值趨勢擬合后，通過縱向波動指標和橫向波動指標進行質量評估；

所述縱向波動指標為基于觀察值的變異系數反應觀察值在趨勢擬合線上下波動幅度的標準；

所述橫向波動指標為基于小片段信號占目標區(qū)域的比例反應觀察值碎片化分布情況的標準。

2.根據權利要求1所述的數據質量評估方法，其特征在于，所述縱向波動指標具體為：

對于總窗口數為N的全基因組測序結果中任一窗口的殘差x，縱向波動指標VI計算方法如下：

和/或，

所述橫向波動指標具體為：

對于整體趨勢擬合后，異常區(qū)域占全部檢測區(qū)域的比例R_global，細節(jié)趨勢擬合后，異常區(qū)域占全部檢測區(qū)域的比例R_detail，橫向波動指標HI的計算方法如下：

HI＝R_detail-R_global。

3.根據權利要求1所述的數據質量評估方法，其特征在于，所述全基因組測序結果為基于二代測序平臺的低深度測序結果，或二代測序平臺基于深度進行拷貝數變異檢測的全基因組測序結果。

4.根據權利要求3所述的數據質量評估方法，其特征在于，所述全基因組測序結果為NIPT、NIPTPlus、CNVSeq或PGS中的一種或多種。

5.根據權利要求1所述的數據質量評估方法，其特征在于，所述預處理包括如下步驟：

將所述比對結果數據劃分為多個窗口，對各個窗口中的數據進行數據偏好校正和歸一化處理。

6.根據權利要求5所述的數據質量評估方法，其特征在于，所述劃分為多個窗口為通過等長窗口劃分、等數據量窗口劃分、單堿基或單獨靶向目標區(qū)域進行窗口劃分；和/或，

所述數據偏好校正為GC校正、Mappability校正或PCA校正中的一種或多種。

7.根據權利要求5或6所述的數據質量評估方法，其特征在于，在所述劃分為多個窗口后，還包括：使用重疊窗口進行序列數平滑處理。

8.根據權利要求1所述的數據質量評估方法，其特征在于，所述觀察值趨勢擬合采用隱馬爾可夫算法、環(huán)狀二元分割算法或Fused Lasso算法中的一種或多種算法。

9.一種測序方法，其特征在于，使用權利要求1-7任一項所述方法進行質量控制。

10.權利要求1-8任一項所述數據質量評估方法在排除低質量測序樣品中的應用；所述應用優(yōu)選為：

設置縱向波動指標和橫向波動指標的閾值，通過權利要求1-8任一項所述數據質量評估方法進行待測樣品的測序結果質量評估后，將縱向波動指標和橫向波動指標高于閾值的樣品作為低質量測序樣品排除。