拷贝数变异
肿瘤驱动基因的特征和功能研究
肿瘤驱动基因的特征和功能研究肿瘤驱动基因是引发癌症的一类基因，它们可以在细胞内发挥重要的功能，促进癌症的发展和生长。
随着分子生物学的研究，我们已经了解了许多肿瘤驱动基因的特征和功能。
本文将探究肿瘤驱动基因的定义、特征及其功能，以期更好地理解肿瘤病理生理学。
1. 肿瘤驱动基因的定义肿瘤驱动基因，即促进细胞癌变和肿瘤形成的基因，这些基因有不同的作用，但它们的共同点是能够通过突变、拷贝数增加等方式对细胞的生长和分裂产生重要影响。
肿瘤驱动基因的存在是一个重要的发现，它引起了关于癌症起源和发展的许多理论。
2. 肿瘤驱动基因的特征肿瘤驱动基因的特征主要体现在以下几个方面：（1）拷贝数变异：肿瘤驱动基因的拷贝数改变可以是整倍体增加也可以是基因座突变。
这种变异可能唤起肿瘤形成。
（2）突变：某些突变会导致肿瘤抑制基因失去了正常功能，同时肿瘤驱动基因的突变往往会导致基因失去控制。
（3）化学修饰：一些化学修饰如DNA甲基化、羟甲基化等也可能影响肿瘤驱动基因的功能。
3. 肿瘤驱动基因的功能肿瘤驱动基因可以对细胞的正常生理功能产生影响，并促进癌症的发展。
其主要功能体现在三个方面：（1）参与细胞生长和分裂的调节：肿瘤驱动基因可以促进或抑制细胞的生长和分裂，这是它们的基本功能。
突变或拷贝数增加等变异可能导致基因失去对生长和分裂的正常调节作用，从而引起癌细胞的不受限制生长。
（2）细胞信号通路的激活：细胞通路是细胞间通信网络的重要组成部分，肿瘤驱动基因可以通过激活信号通路的某些分子来参与信号传递。
这些分子可能是细胞内的激活酶、受体或转录因子等，在突变时导致某些分子一直处于激活状态。
（3）参与细胞程序化死亡调节：细胞程序性死亡（apoptosis）是细胞生命周期的一个重要环节，避免细胞癌变的发生。
但在某些情况下，肿瘤驱动基因可以抑制细胞凋亡的发生，从而促进持续的生长。
这种抑制可能与直接抑制凋亡信号通路的分子有关，或者与促进细胞生长和分裂的信号通路紊乱有关。
生物信息学研究进展之人类基因组拷贝数变异与复杂疾病
2008年8月的一项研究发现，克罗恩病和IRGM基因 （与对抗侵入性细菌有关）上游区域20,000碱基对的缺 失之间存在相关。
2008年9月的一项研究证实了早先的发现，表明在 22号染色体的一个区域有长度为3百万碱基对缺失的人三 成患有精神疾病，像自闭症和精神分裂症。
2009 年 1 月 另 有 研 究 发 现 ， 体 重 指 数 和 一 个 称 为 NEGR1的基因中45,000个碱基对缺失具有很高的相关性， 这个基因影响调节饥饿感和代谢的下丘脑的神经生长。
What makes humans unique?
美国科学家对比研究了人类和其它灵 长类动物的基因组，发现这可能是因为 人类某些基因的拷贝数与其它动物有很 大不同。
这一发现将有助于人们对疾病、寿命 等展开更深入的研究。相关论文发表于 2007年7月31日的Genome Research上。
以前的报道认为，CNVs之所以普遍存在是因为它对人 类的健康和进化有益。
生物信息学研究进展
拷贝数变异(CNVs)
(1860-1902年)
安妮-琼斯是美国一位长 有大胡子的女子，她是巴尔 努穆杂技团的亮点人物。
成年之后，她成为美国 最著名的“胡须女子”，并 作为杂技团“畸形人”的代 言人。她曾在俄罗斯进行巡 回表演，并以耶稣形象作为 绘画模特。
后期琼斯成为一位音乐家， 1902年，琼斯死于肺结核。
典型地，假如一个基因组含有某个基因的三份拷贝， 而不是正常的两份（分别来自父母），那么细胞就会用三 份拷贝都来生产、达并非总是如此，细胞不管怎样 还是维持正确的量；CNVs对调控另外的基因表达的DNA 区域有影响，使问题更加复杂。
尽管如此，科学家们已经将CNVs和一些复杂的疾病联 系起来。
不可不看的CNV全解析
不可不看的CNV全解析导读拷贝数变异（Copy number variation，CNV）是由基因组发生重排而导致的，一般指长度为1kb以上的基因组大片段拷贝数的增加或减少，主要表现为亚显微水平的缺失或重复。
这种变异既有个体的正常多态性变异，也有致病性的变异[1]。
目前，按照CNV是否致病可分为致病性CNV、非致病性CNV和不明临床意义CNV。
对于如何解读检测出的CNV临床意义，长期困扰着临床医生。
1拷贝数变异概念拷贝数目变异也称拷贝数目多态，是一种长度大于1kb的DNA片段的变异，在人类基因组中广泛分布，CNV位点的突变率远高于SNP （Single nucleotide polymorphism），是人类疾病的重要致病因素之一。
2检测方法目前全基因组检测方法主要有微阵列比较基因组杂交（Array CGH）和最新的基于高通量测序技术的染色体异常检测（NGS染色体异常检测）。
两种技术相比较：由于Array CGH是在已知探针前提下进行检测，所以无法检测出未知的CNV；成本偏高，受检者负担较重；而NGS染色体异常检测为最新的CNV检测技术，对样本要求较低，能发现更多的新变异CNV，在国内临床已得到广泛应用。
关于检测出CNV的遗传咨询，是目前临床医生的一个难点，特别是对于不明临床意义的CNV。
希望通过以下两篇关于CNV解读的文章为临床医生的遗传咨询提供参考，以便更好的与患者及其家属沟通。
3CNV解读流程（1）欧洲人类遗传学杂志发表的一篇关于CNV解读流程的文章[2]，该文章把CNV解读过程分为五步，以此进行CNV解读。
图1 CNV解读流程[2]第一步：得到CNV结果，与序列数据库进行比对，能比对到数据库中，人群分别频率n≥1%，说明CNV为人群中比较常见多态性即非致病性CNV。
对于没有比对到数据库中的结果进行下一步；第二步：与基因组变异数据库（Database of Genomic Variants）比对，数据库中出现正常次数n≥3，表明CNV为正常多态性即非致病性CNV。
拷贝数变异(CNV)的概念和影响
拷贝数变异（CNV）的概念和影响拷贝数变异（CNV）是指基因组中在一些个体中重复或缺失的DNA片段，它们通常大于1 kb，可以涉及一个或多个基因。
CNV是一种常见的基因组变异，它们在人类基因组中占据约12%的区域，影响约4400个基因。
CNV可以通过不同的机制产生，如不对称的同源重组、非同源末端连接、转座等。
CNV可以影响基因的表达水平、功能和相互作用，从而导致不同的表型和性状。
CNV与许多人类疾病有关，如癌症、神经退行性疾病、自闭症等。
CNV的检测方法和挑战CNV的检测方法主要有两类：基于芯片的方法和基于测序的方法。
基于芯片的方法是利用微阵列芯片或SNP芯片对基因组进行杂交分析，根据信号强度的变化推断CNV的存在与否。
基于测序的方法是利用高通量测序技术对基因组进行测序分析，根据覆盖度或连接信息推断CNV 的位置和大小。
CNV的检测方法面临着一些挑战，如：•基于芯片的方法只能检测到比较大的CNV（>10 kb），而且受到芯片设计和分辨率的限制。
•基于测序的方法需要大量的计算资源和复杂的算法，而且受到测序深度和质量的影响。
•不同方法之间存在一定的差异和不一致，需要进行标准化和整合。
•CNV与性状之间的关联分析需要考虑多种因素，如遗传背景、环境因素、表观遗传修饰等。
CNV在英国生物数据库中的新发现在一项新的研究中，来自美国布罗德研究所、布莱根妇女医院和哈佛医学院的研究人员开发出一种计算方法，在英国生物数据库（UK Biobank）中检测到1500万个CNV，比以前对相同数据的分析结果多出六倍。
英国生物数据库是一个包含了50万名志愿者的健康和遗传信息的大型数据库，它为研究人员提供了一个研究人类性状和疾病风险的宝贵资源。
研究人员使用了一种名为cnv-scan（copy-number variant scan）的计算方法，它可以利用英国生物数据库中已有的SNP芯片数据来检测CNV。
cnv-scan方法具有以下几个特点：•它可以检测到比较小的CNV（<10 kb），并且可以区分单拷贝变异（SCN）和多拷贝变异（MCN）。
基因的拷贝数
基因的拷贝数
基因的拷贝数是指某个特定基因在染色体上的重复数目。
在不同的物种中，基因的拷贝数可以相同，也可以不同。
人类基因组中有许多基因是拷贝多次的，这些称为基因家族，如血型决定基因家族、组蛋白H2A基因家族等。
基因的拷贝数变异是基因组的一种重要特征，它对人类个体的生长发育、代谢、免疫应答等生理过程都有影响。
此外，不同的基因拷贝数变异与身体状况、疾病易感性和治疗反应等方面也有关联。
因此，基因拷贝数变异在个体基因学和人类遗传学研究中具有重要意义。
DNA拷贝数变异CNV检测——基础概念篇
DNA拷贝数变异CNV检测——基础概念篇⼀、CNV 简介拷贝数异常(copy number variations, CNVs)是属于基因组结构变异（structural variation），根据⼤⼩可分为两个层次：显微⽔平（microscopic）和亚显微⽔平(submicroscopic)。
显微⽔平的基因组结构变异主要是指显微镜下可见的染⾊体畸变, 包括整倍体或⾮整倍体、缺失、插⼊、倒位、易位、脆性位点等结构变异。
亚微⽔平的基因组结构变异是指 DNA ⽚段长度在 1Kb-3Mb 的基因组结构变异, 包括缺失、插⼊、重复、重排、倒位、DNA 拷贝数⽬变化等，这些统称为 CNV （也称为拷贝数多态性(copy number polymorphisms, CNPs）。
CNVs最初是在病⼈的基因组中发现, 但后来的研究表明在正常⼈体中也普遍存, 说明CNV 是⼀组具有良性、致病性或未知临床意义的基因组结构改变。
有统计显⽰, ⽬前共发现CNVs约57 829个(这个数据不准确，肯定在更新，图1, 已发现的CNVs与染⾊体位置关系,http://projects.tcag.ca/variation/), 其中染⾊体倒位847; 100 bp~1 Kb的插⼊缺失为30 748个; 倒置断裂位点约14 478个。
此外, 据Hurles[1] 研究估计, CNVs⾄少占到基因组的12%, 已成为基因组多态性的⼜⼀重要来源。
有关CNVs的研究将随机个体之间的基因组差异估计值提⾼到⼤于1%, ⼤⼤改变了⼈们先前的认识, 有学者甚⾄认为这⼀发现将改变⼈类对遗传学领域的认知[3,9]。
与⼀直以来研究较多的单核苷酸多态性(SNPs)相⽐, CNVs发⽣的频率虽然较低, 但累及的序列长度却明显超过了前者, 因此对⼈类健康和疾病的影响更为显著。
染⾊体⾮等位同源重排、⾮同源突变和⾮βDNA 结构是造成基因组拷贝数变异的重要原因。
copy-number alterations -回复
copy-number alterations -回复什么是拷贝数变异(copy number alterations)？拷贝数变异是一种常见的基因组变异形式，指基因组上某一区域的DNA 重复次数发生改变。
正常情况下，一个细胞中某一特定基因区域的DNA 序列存在于一定数量的拷贝中。
然而，由于各种原因，这些拷贝数可能会发生变异，导致一个或多个基因区域的拷贝数增加或减少。
这种变异可以出现在染色体的整个区域，也可以是一个基因的局部变异。
拷贝数变异在个体间具有很大的差异，并且已经被证明与多种疾病的发生和发展密切相关。
拷贝数变异的机制是什么？拷贝数变异的机制包括多种可能的事件，如基因重组、突变、插入、缺失、重复和复合等。
这些事件可以导致重复的DNA序列插入到基因组中，或导致基因组中的某一部分丢失。
其中最常见的机制是非同源重组和复制错误。
非同源重组是指两个不同拷贝之间的DNA片段互相重组，导致拷贝数变异。
而复制错误则是指DNA在复制过程中发生错误，如重复插入或缺失某一片段。
拷贝数变异的检测方法有哪些？目前，有多种方法可用于检测拷贝数变异，包括来自基因组学和分子生物学领域的方法。
其中一种常用的方法是比较基因组杂交（Comparative Genomic Hybridization, CGH）。
CGH使用一个探针来检测某个特定基因或区域的DNA序列拷贝数变异。
这种方法通过比较样本中的DNA与参考DNA的杂交信号强度，来确定拷贝数变异的存在与程度。
另一种常用的方法是荧光原位杂交（Fluorescence In Situ Hybridization, FISH），它可以直接观察和检测细胞核中某一特定基因或区域的拷贝数变异。
此外，还可以利用高通量测序技术，如全基因组测序（Whole Genome Sequencing, WGS）或下一代测序（Next Generation Sequencing, NGS）来进行全面、高效的拷贝数变异分析。
拷贝数变异检测方法
拷贝数变异检测方法拷贝数变异是指基因组中某一段DNA序列在进化过程中发生了拷贝数的变异，即该序列的拷贝数增加或减少。
拷贝数变异被认为是基因组结构变异的主要形式之一，它在物种进化和个体遗传多样性中起到重要的作用。
为了准确、高效地检测拷贝数变异，科学家们开发了一系列方法。
下面将介绍几种常用的拷贝数变异检测方法。
1. MLPA（Multiplex Ligation-dependent Probe Amplification）MLPA是一种常用的拷贝数变异检测方法，它利用多重连接依赖式探针扩增技术，可以同时检测多个目标序列的拷贝数。
该方法通过引入两个特异性的引物，使目标序列的两个相邻区域连接起来，然后进行PCR扩增。
通过比较目标序列与参考基因组的扩增产物的相对强度，可以确定目标序列的拷贝数是否发生变异。
2. qPCR（Quantitative Polymerase Chain Reaction）qPCR是一种基于聚合酶链反应的拷贝数变异检测方法，它可以快速、准确地测量目标序列的拷贝数。
该方法利用特异性引物和荧光探针，通过监测PCR反应体系中的荧光信号强度来定量目标序列的拷贝数。
相比于传统PCR方法，qPCR具有更高的灵敏度和准确性。
3. MLST（Multilocus Sequence Typing）MLST是一种基于多基因序列分型的拷贝数变异检测方法，它通过测定多个基因的拷贝数变异来推断目标序列的拷贝数。
该方法利用PCR扩增多个基因的片段，并对扩增产物进行测序分析。
通过比较目标序列与参考基因组的片段长度和序列差异，可以确定目标序列的拷贝数是否发生变异。
4. aCGH（array Comparative Genomic Hybridization）aCGH是一种基于基因组DNA杂交的拷贝数变异检测方法，它可以全基因组范围内快速、高通量地检测拷贝数变异。
该方法利用两个不同来源的DNA样品，将其分别标记为红色和绿色，并将它们杂交到DNA芯片上。
拷贝数变异名词解释
拷贝数变异名词解释
拷贝数变异是指在基因组中存在多个拷贝数不同的基因或
DNA序列。
拷贝数是指一个基因或DNA序列在某个基因组中的重复次数。
拷贝数变异可以是正常人群中的一种常见现象，也可以是导致遗传疾病的原因之一。
在正常情况下，基因组中的某些基因或DNA序列会存在多个
拷贝，这被认为是基因组进化的结果。
这些多个拷贝可能具有不同的功能或表达模式，从而为生物个体提供更多的遗传变异性。
然而，当某个基因或DNA序列的拷贝数发生异常变化时，就可能导致疾病或其他健康问题。
拷贝数变异可能呈现多种形式，包括基因缺失、重复、扩增等。
例如，当某个基因的拷贝数减少时，可能导致该基因的功能丧失或减弱，进而导致相关疾病的发生。
相反，当某个基因的拷贝数增加时，可能导致该基因的过度表达或功能改变，也可能引发疾病。
拷贝数变异的检测和研究对于理解遗传疾病的发病机制和个体差异具有重要意义。
近年来，随着高通量测序技术的发展，拷贝数变异的检测已经成为基因组研究的重要内容之一。
通过对拷贝数变异的分析，可以揭示基因组结构的变异和进化过程，也可以为疾病的诊断和治疗提供有价值的信息。
拷贝数变异及其研究进展
拷贝数变异及其研究进展摘要：拷贝数变异(Copy number variations, CNVs)主要指1kb-1Mb的DNA片段的缺失、插入、重复等。
文章主要介绍了CNVs的基本知识及其机理，着重介绍了其各种检测技术，并进一步阐明CNVs对人类疾病及哺乳动物疾病的影响。
此外，对其研究发展进行可行性展望。
关键词：拷贝数变异机理检测技术疾病2004年，两个独立实验小组几乎同时报道，在人类基因组中广泛存在DNA片段大小从1 kb到几个Mb范围内的拷贝数变异(CNVs)现象。
在2006 年的《Nature》杂志上,来自英国Wellcome Sanger研究所以及美国Affymetrk公司等多国研究人员组成的研究小组公布了第1张人类基因组的第1代CNV图谱，后续又有3篇文章陆续发表在《Nature Genetics》和《Genome Research》杂志上，聚焦这一重大发现。
受到检测手段的限制，这类遗传变异直到最近2年才为研究者所重视，并迅速成为当前人类遗传学研究的热点。
CNVs 最初在患者的基因组中发现，但后来发现CNVs也大量存在于正常个体的基因组内，主要引起基因(或部分基因)的缺失或增多。
拷贝数的变异过程既与疾病相关，也与基因组自身的进化有关。
针对CNVs的发现，美国遗传学家JamesR.Lupski提出“我们不能再将人与人之间的差异想当然地认为仅是单碱基突变的结果，因为还存在更复杂的来自于CNVs的结构性差异”。
Lupski认为，CNVs的发现将改变人类对遗传学领域的认知，并将影响19世纪被誉为“遗传学之父”的孟德尔及 1953年发现“DNA双螺旋”的弗兰西斯•克里克与吉姆•沃特森所确立的人类遗传学基准1 CNV概述1.1 CNV的概念基因组变异包括多种形式，包括SNPs，数目可变串联重复位点VNTRs (微卫星等），转座元件 (Alu序列等），结构变异（重复、缺失、插入等）。
CNVs指大小从1kb到1Mb 范围内亚微观片段拷贝数突变，这些拷贝片段的缺失、复制、倒置等的变异都统称为CNVs,但不包括由转座子的插人和缺失引起的基因变异（如0-6kb Kpn I重复）[1]。
遗传咨询与处理：临床意义不明的染色体拷贝数变异 PPT课件
蒋宇林 北京协和医院妇产科 2018年11月
出生缺陷往往是由多种遗传异常疾病构成的
• 各种新生儿和儿童期可识别的出生缺陷约有40%
左右存在染色体或基因层面的异常
• 21三体综合征 • 其他染色体数目的异常 • 染色体微小缺失或重复综合征 • 新发或遗传性的基因突变导致的基因病
综
较常见的微缺失综合征，发生率1/25000 17p11.2缺失导致 产前临床表现：无报道 产后临床表现:：发育迟缓、智力迟滞、行为异常等
§ 小头畸形，联眉，内眦赘皮， § 入睡困难，易激惹、注意力低下，自残行为，痛阈低下，剔甲癖等
J Med Genet,1999,36:394-397 BMC Medical Genetics,2010,11:142-146
倍体性异常和 大片段结构异常
染色体核型分析
染色体微缺失和微重 复异常
基因外显子缺失和 基因序列变异
染色体微阵列分析
测序和PCR
诊
异
术
• 那些核型无法检测的染色体小片段改变与孕 妇年龄无关，所以Microarray适用于所有需 要产前诊断的孕妇人群
• 对于胎儿存在一个或多个超声结构异常的情 形，应该建议Microarray检查，并可取代核 型分析检测
— 不能明确意义的拷贝数改变（VOUS）对产前咨询带来的挑战 — 产前对于偏致病性的片段改变，进行生后表型预测的困难性
复
哪
判读结果 明确致病性
标准
• 多篇独立的文献报道明确的致病性 • 较大的染色体片段CNV，虽然未在医学文献中报道，但全覆盖一个较小
的且明确致病的区域位点 • 核型分析可见的染色体片段结构异常，但对于没有明确涉及相关综合征
16号染色体发生重复拷贝数为3的原因
16号染色体发生重复拷贝数为3的原因16号染色体的重复是一种染色体异常，称为16p11.2重复综合征（16p11.2 duplication syndrome）。
该综合征是一个常见的常染色体显性遗传病，与多种身体和神经行为异常相关。
目前已有多项研究对该综合征的拷贝数为3的原因进行了探究。
拷贝数变异（Copy Number Variations，CNVs）是遗传学中常见的遗传变异形式，指的是其中一特定段的染色体序列在个体之间存在拷贝数量差异。
拷贝数变异在人类基因组中普遍存在，被认为是遗传和个体差异的重要因素。
16p11.2重复综合征的发生是由于该基因区域发生了增加，导致个体中16号染色体的该区域被重复了一次。
目前的研究表明，16p11.2重复综合征的发生与两个主要机制有关：基因复制与染色体不稳定性。
首先，基因复制是16p11.2重复综合征发生的一个重要机制。
16p11.2基因区域包含了多个基因，其中一些被认为在神经系统的发育和功能中起到重要作用。
在染色体复制过程中，染色体的一个片段可能会错误地被复制一次，导致该片段的拷贝数增加。
这种基因复制的错位可能是由于DNA复制过程中的错误、基因重组或其他DNA修复机制的错误引起的。
其次，染色体不稳定性也是16p11.2重复综合征发生的机制之一、染色体在复制和维护过程中很容易出现错误，包括错配、插入、缺失和重排等。
这些染色体不稳定性的错误可能导致整个16号染色体的染色体片段在复制过程中被重复或丢失。
有研究发现，16p11.2重复综合征的发生与家族遗传有关。
在一些家族中，16号染色体的16p11.2区域很容易发生基因复制和染色体不稳定性，导致该区域的拷贝数增加。
家族遗传可能与特定的基因突变、染色体结构变异或遗传修饰因子有关。
此外，环境因素也可能对16p11.2重复综合征的发生起到一定的作用。
环境因素包括母体孕期的营养状况、暴露于毒物或致突变物质、生活方式等。
这些环境因素可能引起胚胎发育过程中的基因表达异常，从而导致染色体的不稳定性。
拷贝数变异的全基因组关联分析_孙玉琳
724 447 344 263 314 295 399 288 307 257 466 312 106 170 231 396 477 97 615 193 81 224 224 35 7 265
2 107 1 340 1 096
777 893 1 087 988 732 848 812 1 363 1 056 353 639 655 900 1 230 286 1 453 578 253 504 868 89 20 907
2009; 36 (8)
孙玉琳等：拷贝数变异的全基因组关联分析
另外，利用父母 - 子女三人同胞对(Trios)样本 分析时发现，子女中绝大多数的 CNVs 遗传自父 母，这些位点成为遗传性 CNVs( inherited CNVs)， 而新发生的与父母染色体同源序列重合率 < 50%的 CNV，称为新的 CNV 或新的拷贝数突变(De novo CNVs，or De novo CN mutations)[9]．遗传性 CNVs 通常是某些疾病具有家族聚集性的遗传学基础，而
图中每条染色体右侧的蓝线代表一个相应位置的 CNVs(数据来自 DGV 数据库).
ABCD 参考序列
ABCCD 重复片段倍增—— —双等位 CNV(C)2
ABCCCD 多等位 CNV(C)0～n ABCDDDDCDCDCD 复杂 CNV(D)4(CD)3
CCC 插入(C)1～n
Fig. 2 Categories of CNVs[8] 图 2 CNVs 的几种组成形式[8]
摘要 基因组拷贝数变异(copy number variations，CNVs)是指与基因组参考序列相比，基因组中≥1 kb 的 DNA 片段插入、 缺失和 / 或扩增，及其互相组合衍生出的复杂变异．由于其具有分布范围广、可遗传、相对稳定和高度异质性等特点，目前 认为，CNVs 是一种新的可以作为疾病易感标志的基因组 DNA 多态性，其变异引起的基因剂量改变可以导致表型改变．最 近，一种基于 CNVs 的新的疾病易感基因鉴定策略—— —CNV 全基因组关联分析开始出现，这一策略和传统的基于单核苷酸 多态性的关联分析具有互补性，通过认识基因组结构变异可以认识复杂疾病的分子机制和遗传基础．
拷贝数变异（CNV）
拷贝数变异（CNV）人类基因组由23对染色体中的60亿个碱基（或核苷酸）组成。
正常人类基因组成分通常是以2个拷贝存在，分别来自父母。
拷贝数变异（CNV）是由基因组发生重排而导致的，一般指长度为1kb以上的基因组大片段的拷贝数增加或者减少，主要表现为亚显微水平的缺失和重复，是人类疾病的重要致病因素之一。
异常的DNA拷贝数变化（CNV）是许多人类疾病（如癌症、遗传性疾病、心血管疾病）的一种重要分子机制。
作为疾病的一项生物标志，染色体水平的缺失、扩增等变化已成为许多疾病研究的热点，然而传统的方法（比如G显带，FISH，CGH等）存在操作繁琐，分辨率低等问题，难以提供变异区段的具体信息。
CNV，即拷贝数变异，一般指长度为1kb到几个Mb基因组大片段的拷贝数复制、缺失。
CNV被定义为一段至少1kb大小DNA的拷贝数，与具有代表性的参考基因组拷贝数不同。
CNV在基因组中的存在形式主要有以下几种：2条同源染色体拷贝数同时出现缺失；1条同源染色体发生缺失，1条正常；1条同源染色体出现拷贝数重复，另1条正常；1条同源染色体出现缺失，另1条出现拷贝数重复；2条同源染色体同时出现拷贝数重复。
染色体拷贝数变异（CNV）检测：NIPT技术目前医院临床应用的为普通NIPT技术，商业上还有通过增加测序数据的升级版的NIPT产品（可以检测染色体微缺失/微重复和某些单基因病）。
对于NIPT提示的CNV可以分为两种：母源性CNV，就是母亲存在CNV（此时胎儿50%可能存在相同的CNV，50%可能不存在该CNV）；第二种，胎儿CNV。
母源性CNV的阳性预测值（PPV）接近100%，因为母源游离DNA占比90%，因此阳性预测值（PPV）很高就不足为奇。
但是不同的检测机构或者有些已发表文献，并不提示母源性CNV。
对于母源性CNV，胎儿无非两种情况，和母亲一样拥有同样的CNV，或不含有该CNV。
在临床咨询中，对于这种来源于母源或父源CNV，如果父母本身没有任何表型，胎儿本身也不存在超声结构异常，我们大多认为偏良性。
高通量测序数据的基因组拷贝数变异[]检测方法综述
![高通量测序数据的基因组拷贝数变异[]检测方法综述](https://img.taocdn.com/s3/m/05891947fe00bed5b9f3f90f76c66137ee064ffe.png)
高通量测序数据的基因组拷贝数变异[]检测方法综述
刘珍;刘永壮
【期刊名称】《生物信息学》
【年(卷),期】2024(22)1
【摘要】拷贝数变异是指基因组中发生大片段的DNA序列的拷贝数增加或者减少。
根据现有的研究可知,拷贝数变异是多种人类疾病的成因,与其发生与发展机制密切相关。
高通量测序技术的出现为拷贝数变异检测提供了技术支持,在人类疾病研究、临床诊疗等领域,高通量测序技术已经成为主流的拷贝数变异检测技术。
虽然不断有新的基于高通量测序技术的算法和软件被人们开发出来,但是准确率仍然不理想。
本文全面地综述基于高通量测序数据的拷贝数变异检测方法,包括基于reads深度的方法、基于双末端映射的方法、基于拆分read的方法、基于从头拼接的方法以及基于上述4种方法的组合方法,深入探讨了每类不同方法的原理,代表性的软件工具以及每类方法适用的数据以及优缺点等,并展望未来的发展方向。
【总页数】8页(P11-18)
【作者】刘珍;刘永壮
【作者单位】哈尔滨因极科技有限公司;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.高通量测序技术检测早期自然流产组织染色体非整倍体及拷贝数变异的临床意义
2.一种基于高通量测序的拷贝数变异检测自动化分析解读及报告系统
3.基于高通量测序的拷贝数变异检测技术在产前诊断中的临床应用
4.拷贝数变异测序在先天性心脏病胎儿基因组拷贝数变异筛查中的应用
5.利用全基因组重测序数据检测8个鸭品种基因组拷贝数变异
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
illumina芯片拷贝数变异分析流程
illumina芯片拷贝数变异分析流程Analyzing copy number variations (CNVs) in Illumina microarray data can be a challenging but incredibly informative process. Illumina芯片是一种广泛用于基因组学研究的高通量技术，其数据可以提供基因组中拷贝数变异的信息。
CNVs refer to structural variations in the DNA that involve gains or losses of sections of the genome, and they have been implicated in various human diseases. Illumina microarrays are commonly used to detect and analyze CNVs due to their high resolution and ability to simultaneously assess thousands of genetic markers.One of the first steps in the analysis of CNVs from Illumina microarray data is the pre-processing of raw intensity signals. This involves normalization of the data to correct for systematic variations in intensities across samples, as well as quality control measures to assess the reliability of the data. The goal is to ensure that the data is of high quality and free from technical artifacts that could impact the accuracy of CNV calling. Pre-processing of the data is crucial to obtaining reliable results in downstream analyses.After pre-processing, the next step is CNV calling, which involves identifying regions of the genome that exhibit differences in copy number compared to a reference sample. There are various algorithms available for CNV calling from Illumina microarray data, each with its own strengths and limitations. Commonly used algorithms include PennCNV, QuantiSNP, and Nexus Copy Number. These algorithms use statistical models to assess the likelihood of a CNV at specific genomic loci and provide a measure of confidence in the call.Once CNVs have been called, the next step is to annotate and interpret the results. This involves mapping the identified CNVs to the human genome and determining their potential functional consequences. CNVs can impact gene expression, disrupt gene structures, or alter regulatory regions, so understanding their effects is crucial for linking them to disease phenotypes. Various bioinformatics tools and databases can assist in the annotation of CNVs and provide insights into their biological significance.In addition to data analysis, it is essential to validate identified CNVs using independent experimental methods. This can includequantitative PCR, droplet digital PCR, or fluorescence in situ hybridization to confirm the presence and precise boundaries of the CNVs. Validation is critical to ensure the reliability of the findings and eliminate false positives that may arise from bioinformatics analyses. By combining computational analysis with experimental validation, researchers can confidently characterize CNVs and their implications in various diseases.Overall, analyzing CNVs from Illumina microarray data is a comprehensive and multi-step process that requires a combination of bioinformatics skills, statistical knowledge, and experimental validation. Despite the challenges, the insights gained from studying CNVs can provide valuable information about the genetic basis of diseases and pave the way for precision medicine approaches. Illumina芯片数据中CNVs的分析是一项既具有挑战性又极具信息价值的过程。
拷贝数变异测序
拷贝数变异测序
拷贝数变异测序是一种新兴的基因测序技术，它通过复制和变异的过程，可以快速高效地获取生物体的遗传信息。
这项技术的应用范围非常广泛，可以帮助科学家们更好地了解基因组的组成和功能。
在拷贝数变异测序中，首先需要提取待测生物体的DNA样本。
然后，通过一系列的实验步骤，将DNA样本进行复制和变异。
复制过程中，DNA会被不断复制成多个拷贝，从而增加了测序的灵敏度和准确性。
而变异过程则是指在复制过程中，可能会发生一些突变，从而使得复制后的DNA序列与原始DNA序列有所不同。
拷贝数变异测序的原理是基于PCR（聚合酶链式反应）技术的改进。
PCR技术可以通过特定的引物，将DNA序列进行扩增。
而拷贝数变异测序则是在PCR技术的基础上，引入了一些特殊的酶和试剂，以实现DNA的复制和变异。
通过不断地进行复制和变异，科学家们可以获得大量的DNA序列信息，从而揭示生物体的遗传特征和功能。
拷贝数变异测序的应用非常广泛。
一方面，它可以帮助科学家们更好地了解基因组的结构和功能，从而推动基因组学研究的发展。
另一方面，它也可以应用于临床医学领域，帮助医生们更好地诊断和治疗疾病。
例如，在肿瘤学研究中，拷贝数变异测序可以帮助科学家们了解肿瘤细胞的遗传特征，从而为个体化治疗提供依据。
总的来说，拷贝数变异测序是一种非常有前景的基因测序技术。
它
可以帮助我们更好地了解生物体的遗传特征和功能，从而推动生命科学研究的发展。
随着技术的不断进步和应用的不断扩大，相信拷贝数变异测序将在未来的研究和临床实践中发挥越来越重要的作用。
拷贝数变异
拷贝数变异（CNV）是指基因组中有些DNA片段在不同的人里面重复或缺失的次数不一样，就像一本书里面有些段落被多复制或少复制了一些。
这些DNA片段可能包含一些基因，也可能不包含。
拷贝数变异（CNV）是一种常见的基因组变异，就像单核苷酸多态性（SNP）一样，它们可以让我们的基因组有多样性和差异性。
拷贝数变异（CNV）可以影响我们的身体和健康，因为它们可以改变基因的表达量和功能，从而导致不同的性状和疾病。
例如，有些拷贝数变异（CNV）可以增加我们对某些药物的反应或耐受性，有些拷贝数变异（CNV）可以增加我们患某些癌症或神经病的风险。
拷贝数变异（CNV）的检测和分析是一个很重要的研究领域，它可以帮助我们更好地了解我们的基因组和生物学。
目前，有一些方法可以检测拷贝数变异（CNV），例如使用芯片或测序技术对基因组进行扫描和比较。
但是，这些方法也有一些局限性和挑战，例如不能检测到很小的拷贝数变异（CNV），或者不能准确地区分不同类型的拷贝数变异（CNV）。
最近，有一项新的研究开发了一种新的计算方法，在英国生物数据库中发现了很多新的拷贝数变异（CNV），并且发现了它们与人类性状和疾病之间的关系。
这项研究为拷贝数变异（CNV）的研究提供了一个新的视角和机会。
拷贝数变异的全基因组关联分析_孙玉琳
关键词 拷贝数变异，全基因组关联分析，单核苷酸多态性，遗传标志，复杂疾病
学科分类号 Q39，Q75
DOI: 10.3724/SP.J.1206.2008.00881
目前，以第三代遗传标志— ——单核苷酸多态性 (single nucleotide polymorphism，SNP)为基础的 全 基 因 组 关 联 分 析 (genome-wide association studies， GWAS)已经成为研究常见复杂疾病遗传易感性的 主要手段．近些年来，利用这一方法人们已经成功 地将上百个临床表型与常见序列多态联系起来，鉴 定了 200 个以上的疾病易感基因或染色体相关区 段．然而，人们随后惊讶地发现，这些位点或区段 仅仅能够解释大约 2%～15%的疾病家族聚集性原 因[1]．人类遗传学研究面临的另一个挑战是如何解 释其余的遗传变异，甚至是散发性疾病的分子 基础．
CNV 数目
含 CNV 的基因数
染色体编码基因数
染色体全长(Mb)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 X Y 合计
1 518 1 402 1 139 1 411 1 000 1 073 1 251 1 177
985 893 921 898 509 544 774 731 668 426 700 454 255 470 524
1．3 CNVs 具有可遗传性、相对稳定性和高度异 质性
CNVs 除了具有上面提到的覆盖范围广、组成 形式多样的特点以外，还具有其作为疾病易感标志 的三个重要特点— ——可遗传性、相对稳定性和高度 异质性．近期 McCarroll 等[6]对 HapMap 计划 270 名个体的高分辨 CNVs 研究结果显示，正常个体中 的绝大多数 CNVs 遵从孟德尔遗传规律，而且它们
香猪与可乐猪中拷贝数变异的鉴定
28猪业科学 SWINE INDUSTRY SCIENCE 2016年33卷第3期海外文摘OVERSEAS ABSTRACTS种公猪营养饲喂指南香猪与可乐猪中拷贝数变异的鉴定猪业创新为正确平衡种公猪的全价饲料并为其准备商业产品，设定适当目标至关重要，我们可以关注以下3个方面：肌肉和骨骼结构的健康发育、高质量和数量的精子产量、猪只使用年限的延长。
这些目标将确保公猪在很长一段时间保持活力，健康状况良好且具有较高经济价值。
必须承认，某些商业营养计划和相关产品（主要是营养补充剂）可能会实现上述目标。
对于配方而言，美国国家研究委员会（NRC）于2012年的指导方针被认为是足够的，但它们可以被调整以反映实际的遗传学进展。
当涉及到设计公猪的营养方案时，考虑与你的基因供应商合作是必要的。
配料时，必须谨记涉及到饲料消化时，种公猪与怀孕母猪无太大区别，因此，用于怀孕母猪的成分上限对种公猪来说是足够的。
事实上，在某些情况下，出于会对胚胎健康产生影响，在怀孕母猪中，我们会排除或限制某些不利成分的使用，这样的限制也可能不适用于种公猪。
总之，成年公猪需消耗大量营养成分，但是供给它们过多营养成分也会限制其性能。
日采食量应该基于日粮能量含量和估计的能量需求。
一般指导方针见表1，最好遵循特定遗传学指南。
添加剂和特殊营养物质可被添加于全价料，作为直接成分或作为预混料产品的一部分,但其他成分同样重要：有机硒（提高精子的活力和数量）建议供应需求总量的50%（0.5 mg/kg），不是所有的有机硒产品都是一样的；维生素E （提高精子质量），推荐用量250 IU/kg；锌（提高精子质量），推荐添加规范200 mg/kg，这有助于保持蹄部健康；生物素，推荐添加规范0.5 mg/kg ；维生素C（改善热应激），推荐添加规范500 mg/kg ；吡啶甲酸铬（增强种公猪繁殖性能），推荐添加规范200 μg/kg。
（编译自：/articles/25831-nutrition-guidelines-for-feeding-breeding-boars）香猪和可乐猪是两个著名的中国地方猪种，具有丰富的遗传资源及巨大的经济价值和科学价值。
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CNV & SNP
多态性相似，在人群中均普遍存在。 鉴定的CNVs中有近20％的区段和SNPs所在的DNA区段交叠， 这表明两种变异方式存在于基因组的相同部分。 CNVs和SNPs之间存在一定的联系. 许多CNVs位于基因结构变异的复杂区域，一些CNVs与邻近 SNPs存在着连锁不平衡，可通过检验SNPs基因型推测邻近的 CNVs。但另一些CNVs独立分布于基因组内，不能直接通过探测 SNPs而得到，尤其是在富含CNV的区域。
2006 年，Redon等在HapMap计划的270名正常健 康供者中鉴定到1447个CNV区域，它们覆盖了 12%(300 Mb)的人类基因组，与基因组变异和疾病 致病/易感基因位点相关．这些结果提示，CNVs可能 像SNPs一样影响着基因的表达、表型的变异和适应， 可以作为一种重要的疾病易感标志。
CNV与肿瘤
据DGV的数据分析，近40%的肿瘤相关基因都存在 CNV。
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CNV与肿瘤
1）预后研究
Genetic polymorphisms in GST genes and survival of colorectal cancer patients treated with chemotherapy. ——Pharmacogenomics (2010) 11(1), 33–41. Copy number variation at 1q21.1 associated with neuroblastoma ——Nature. 2009 June 18; 459(7249): 987–991. Frequent deletions and down-regulation of miRNA genes miR15 and miR16 at 13q14 in chronic lymphocytic leukemia． ——Proc Natl Acad Sci USA，2002，99(24):15524-15529． 一些CNV区域覆盖非编码的RNAs区域，包括miRNA.
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CNV数据库
根据基因组变异数据库(database of genomic variants,DGV,http://projects.tcag.ca/vari ation/) 统计，截至2008年11月10日，基于 NCBI build36参考基因组序列发现的CNVs共 19792个，由此形成CNVR共6225个，覆盖 18.8%的人类基因组常染色质，涉及基因7265 个．
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CNV检测方法
比较基因组杂交芯片(Array CGH) SNP芯片 定量 PCR（QMPSF/ MAPH/ MLPA） 荧光原位杂交（FISH）
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CNV全基因组关联
与传统的基于SNP的GWAS具有互补性 新型SNP芯片技术支持 Affymetrix和Illumina公司相继推出了Genomewide SNP6.0和Illumina 1M芯片，除包括SNPs探 针外，还有几乎等量的拷贝数探针，减少了因探针分 布不均衡的干扰，使全基因组平均分辨率达3kb，增 加了CNVR边界定位的精确性，更适用于全基因组关 联分析．
CNV全基因组关联分析流程同基于SNP的GWAS.
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CNV全基因组扫描方法
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CNV与疾病
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Gene copy number variation and common human disease. ——Fanciulli et al. C-wide survey of copy number variations in Han Chinese residing in Taiwan. ——C.-H. Lin et al. Genomics 94 (2009) 241–246. 22
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CNV由来
2004年，Iafrate和Sebat各自所在的研究小组首次在 人类基因组中描述了拷贝数变异的存在．
——Iafrate A J, et al. Detection of large-scale Variation in the human genome. Nat Genet, 2004. ——Sebat J, et al. Large-scale copy number polymorphism in the human genome. Science, 2004.
其他的变异（转座子、倒位）
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小结
CNV可能成为复杂疾病的遗传易感标志。 CNV疾病关联研究可以借鉴较成熟的SNP研究，但也 需要搞清楚两者的差异，CNV最终将成为SNP的一个 补充与扩展。
A long way to go！
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Thank You
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基于SNP的GWAS只能解释 疾病一小部分的遗传变异
更完善的GWAS 拷贝数变异CNV
Extending genome-wide association studies to copy-number variation. ——McCarroll, S.A. Hum. Mol. Genet. 2008, 17(2):135-142.
CNV & SNP
为了探究CNV和SNP对表型多样性的贡献率， Stranger等以210个无亲缘相关的HapMap Project 个体为研究材料, 分析了14072个基因的47294个转录 子的表达水平与SNP和CNV的关联性。结果发现， SNP和CNV分别捕获了基因表达的遗传变异的83.6％ 和17.7％，两种类型的变异很少重叠。因此认为，对 各种复杂性状进行分析时必须把两种遗传变异综合起 来进行考察。 SNPs数据对发现潜在的CNVs有一定的指导作用。 预测 定义（≥3个SNP探针发生缺失或扩增） 综合
2
提纲
CNV由来 CNV相关概念 CNV分类 CNV数据库 CNV遗传学特点 CNV形成及影响机制 CNV检测方法 CNV & SNP CNV与疾病（肿瘤） CNV的局限
3
CNV由来——遗传变异
染色体数目变异 染色体结构变异
SNPs Deletions Insertions VNTRs Microsatellite Minisatellite
——Redon R, et al. Global variation in copy Number in the human genome. Nature, 2006.
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CNV相关概念
CNV 与基因组参考序列相比，基因组中≥1kb的 DNA片段插入、缺失和/或扩增，及其互相组 合衍生出的复杂变异． CNVR (CNV region) 如果一段染色体区域包含若干个源于不同个体 的拷贝数变异，我们可以将这段染色体区域称 为拷贝数变异区域(CNVR)，也就是说，一个 拷贝数变异区域就是一个有重叠部分的各个拷 贝数变异的联合。
(copy number variation,CNV)
拷贝数变异
1
Genome-wide association studies: potential next steps on a genetic journey. ——Mark I. McCarthy. Hum. Mol. Genet. 2008, 17(2): 156–165.
定义不同。 到目前为止，人基因组已发现的CNVs个数远远低于SNPs的个数， 但覆盖的染色体长度至少达到12%的全基因组，目前任何一种遗 传标志都无法比拟的。 一些疾病更有可能是由于CNV所引起的。 CCL3L1基因的CNVs一定程度上决定着对艾滋病病毒感染的抗性， 而CCL基因在SNP图谱上则找不到变异. 9
6
CNV分类
缺失 扩增 同一位点并发的缺失 与扩增 多等位基因位点 复杂难以描述的位点
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CNP (copy number polymorphisms)
类似SNP,人群中等位基因频率>1%的 CNVs 定义为基因组拷贝数多态，90%以上的 CNVs 属于这一类型.
Common CNP >5% Rare CNV <1%
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CNV影响机制
CNV对表型的调控作用，Beckmann等 认为可能主要通过以下几种机制来实现：
重复／缺失数目本身的剂量效应； CNV改变了基因的结构，对基因的表达产物产生影响； CNV的多态影响到基因的表达水平，进而影响到基因 的外显率； CNV具有长距离的调控作用，只要和基因同线，就可 能对多个基因的表达产生影响。
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CNV人群遗传学特点
大量存在于人类基因组中，包括健康个体及患者。
分布范围广
遵从孟德尔遗传规律，而且它们在人群之间的传递相对稳定，符合 Hardy-Weinberg平衡定律．两个不同个体之间的 CNVs 变化 不足0.5%，而只有不到 1%的 CNVs 无法通过同一等位基因的 简单遗传方式来解释．
可遗传、相对稳定
不同人群之间可能共享大部分相同的 CNVs，而部分 CNPs 在不 同人群中以不同频率分离并有显著性差异，这一现象是进行CNV 与复杂性状关联研究的基础。
高度异质性
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CNV产生机制
染色体结构重排造成非等位基因同源重组（大） 非同源末端连接 转座和反转座 与非β DNA结构相关，即DNA的结构有别于 经典的右旋β 双螺旋结构，包括左旋z型DNA 和十字型DNA。这些非β DNA结构促进染色 体重排和CNVs形成。
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2）功能研究
3）miRNA研究
CNV的局限
CNVs的基因分型较复杂、不统一
由于不同的样本、不同的算法、使用不同的参考样本 组，而且CNVs判别标准也不尽相同，造成不同研究 之间重合的CNVs仅介于25%～45%之间．既使同样 的研究样本，用不同算法得到的CNVs重合率也只有 72%．