基于长读长测序的1,019例多样性人类基因组的结构变异

Structural variation in 1,019 diverse humans based on long-read sequencing

作者信息Siegfried Schloissnig, Samarendra Pani, Jana Ebler, Carsten Hain, Vasiliki Tsapalou, Arda Söylev, Patrick Hüther, Hufsah Ashraf, Timofey Prodanov, Mila Asparuhova, Hugo Magalhães, Wolfram Höps, Jesus Emiliano Sotelo-Fonseca, Tomas Fitzgerald, Walter Santana-Garcia, Ricardo Moreira-Pinhal, Sarah Hunt, Francy J Pérez-Llanos, Tassilo Erik Wollenweber, Sugirthan Sivalingam, Dagmar Wieczorek, Mario Cáceres, Christian Gilissen, Ewan Birney, Zhihao Ding, Jan Nygaard Jensen, Nikhil Podduturi, Jan Stutzki, Bernardo Rodriguez-Martin, Tobias Rausch, Tobias Marschall, Jan O Korbel
PMID40702182
期刊Nature
发布时间2025-08
DOI10.1038/s41586-025-09290-7

实验完整度

利用长读长测序、线性与图形参考基因组分析,以及多种方法(如Sniffles、DELLY、SVarp)进行大规模SV发现和基因分型,并通过与HGSVC组装比较和孟德尔一致性检验等进行了质量评估。

主要模型

1,019例人类基因组样本 26个人群 HPRC参考图 患者基因组

重点核对

样本数量:1,019例,覆盖26个人群 测序平台:Oxford Nanopore Technologies(ONT)PromethION 48 测序覆盖度:中位覆盖度16.9×,中位N50读长20.3 kb 参考基因组:GRCh38、CHM13和HPRC_mg图 SV发现方法:Sniffles、DELLY、SVarp

摘要

基因组结构变异(SVs)对遗传多样性和人类疾病有重要贡献,但在群体规模的队列中仍未得到充分表征。在这里,我们对1,019例人类进行了长读长测序,构建了一个覆盖来自千人基因组计划的26个群体的中等覆盖率资源。整合线性和基于图基因组的分析,我们发现了超过100,000个序列解析的双等位SV,并对300,000个多等位可变数目串联重复进行了基因分型,推进了基于短读长的群体规模SV表征。我们表征了不同群体中的缺失、重复、插入和倒位。长散在核元件-1(L1)和SINE-VNTR-Alu(SVA)逆转录转座活性介导了独特序列片段的5′或3′转导,这取决于来源移动元件类别和位点。SV断点分析指向一系列同源介导的过程,这些过程促进了SV的形成和复发性缺失事件。我们的开放获取资源强调了长读长测序在推进SV表征方面的价值,并有助于指导患者基因组中的变异优先级筛选。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
如何利用长读长测序在群体规模上全面表征人类基因组的结构变异?
核心机制
L1和SVA逆转录转座介导5′或3′转导,同源介导的修复过程(如NAHR、HDR)促进SV形成和复发。
主要证据
基于1,019例个体的长读长测序数据,整合线性与图形参考基因组分析,建立了包含超过100,000个双等位SV和300,000个多等位VNTR的目录,并通过多种方法验证了准确性。
研究意义
该开放获取资源将有助于推进SV生物学和人类疾病研究,并可用于临床基因组中的变异优先级筛选。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

样本选择与长读长测序

获取高质量、长度适中的长读长测序数据,用于SV发现。

从1kGP样本库中选取样本,提取DNA并进行质量控制,使用ONT平台进行长读长测序。

2

序列比对与图形比对

将长读长序列比对到线性和图形参考基因组,为SV发现做准备。

使用minimap2将ONT读段比对到GRCh38和CHM13线性参考,使用minigraph比对到HPRC_mg图参考。

3

SV发现

利用多种方法从比对中识别结构变异。

使用Sniffles、DELLY和SVarp进行SV发现,并整合不同参考的调用结果。

4

图形增强

将SV变异整合到图形参考中,以支持群体规模的基因分型。

构建伪单倍型并利用minigraph增强HPRC_mg图,生成HPRC_mg_44+966图。

5

SV基因分型与定相

在群体中确定SV基因型,并进行单倍型定相。

使用Giggles对增强图进行基因分型,使用SHAPEIT5进行统计定相。

6

SV变异分类与注释

将SV分为不同类别并分析其特征。

使用SVAN对SV进行分类,包括MEI、VNTR、重复、倒位等,并分析转导事件和断点序列。

7

SV功能与群体分析

评估SV对基因组功能的影响和群体分化。

使用Ensembl VEP评估SV对基因功能的影响,计算Fst等群体遗传学指标。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

验证样本或模型特征
验证分子表达变化
验证免疫效应
评估体内效果

产品清单

实验环节名称品牌货号
Quant-iT双链DNA宽范围检测试剂盒Thermo FisherQ33130
Varioskan LUX多功能微孔板读数仪Thermo FisherVL0000D0
DeNovix DS-11系列分光光度计DeNovix--
Femto Pulse系统AgilentM5330AA
基因组DNA 165 kb梯快速分离试剂盒AgilentFP-1002-0275
Circulomics短读长消除试剂盒CirculomicsSS-100-101-01
连接测序试剂盒Oxford Nanopore TechnologiesSQK-LSK110
NEBNext ONT连接测序配套模块New England BiolabsE7180S
AMPure XP磁珠Beckman Coulter--
NEBNext FFPE DNA修复缓冲液New England Biolabs--
NEBNext FFPE DNA修复混合液New England Biolabs--
NEBNext Ultra II末端修复反应缓冲液New England Biolabs--
NEBNext Ultra II末端修复酶混合液New England Biolabs--
NEBNext快速T4 DNA连接酶New England Biolabs--
接头混合液Oxford Nanopore Technologies--
洗脱缓冲液EBQiagen--
Qubit荧光计Thermo Fisher--
FLO-PRO002(R9.4.1)流动池Oxford Nanopore Technologies--
PromethION 48测序仪Oxford Nanopore Technologies--
流动池清洗试剂盒XLOxford Nanopore TechnologiesEXP_WSH004-XL
Eppendorf DNA LoBind管Eppendorf--
HulaMixer样品混合器Thermo Fisher Scientific15920D
TE缓冲液----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
样本选择与DNA提取
样本来源(1kGP样本库)、DNA提取方法(从淋巴母细胞系提取)、DNA质量(260/280和260/230比值)
阅读提示:Methods: Samples and DNA extraction
长读长测序
测序平台(ONT PromethION 48)、流动池型号(FLO-PRO002 R9.4.1)、文库构建试剂盒(SQK-LSK110)、DNA片段大小选择(≥25 kb)
阅读提示:Methods: LRS
数据比对
比对工具(minimap2、minigraph)、参考基因组(GRCh38、CHM13、HPRC_mg)、比对参数(map-ont)
阅读提示:Methods: Reference genome alignments
SV发现
SV调用工具(Sniffles、DELLY、SVarp)、调用参数(如min allele frequency)
阅读提示:Methods: SV discovery using linear references, SV discovery from the graph
SV基因分型
基因分型工具(Giggles)、参考图(HPRC_mg_44+966)、过滤条件(GQ≥10, F_MISSING≤0.05)
阅读提示:Methods: Graph-aware genotyping