怎么使用CNVnator进行CNV检测

1. 简介

CNVnator 是一个用于检测拷贝数变异（Copy Number Variation, CNV）的工具，基于全基因组测序数据。它通过分析测序数据的深度分布来识别基因组中的拷贝数变化。CNVnator 支持多种输入格式，包括 BAM 和 CRAM 文件，并且能够处理全基因组、外显子组和靶向测序数据。

2. 安装CNVnator

2.1 系统要求

• Linux 或 macOS 操作系统
• GCC 编译器
• ROOT 数据分析框架

2.2 安装步骤

1. 安装依赖项

首先，确保系统上安装了必要的依赖项，如 GCC 和 ROOT。

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install gcc g++ make

1. 安装ROOT

ROOT 是一个用于数据分析的框架，CNVnator 依赖于它。可以从 ROOT官网 下载并安装。

   wget https://root.cern/download/root_v6.24.00.Linux-ubuntu20-x86_64-gcc9.3.tar.gz
   tar -xzf root_v6.24.00.Linux-ubuntu20-x86_64-gcc9.3.tar.gz
   source root/bin/thisroot.sh

1. 下载并编译CNVnator

从 GitHub 克隆 CNVnator 仓库并编译。

   git clone https://github.com/abyzovlab/CNVnator.git
   cd CNVnator
   make

编译完成后，CNVnator 可执行文件将生成在 CNVnator 目录下。

3. 使用CNVnator进行CNV检测

3.1 准备输入文件

CNVnator 的输入文件通常是 BAM 或 CRAM 格式的测序数据。确保 BAM 文件已经过排序和索引。

samtools sort -o sorted.bam input.bam
samtools index sorted.bam

3.2 运行CNVnator

CNVnator 的运行分为几个步骤：提取读数、生成直方图、分割基因组、调用 CNV。

1. 提取读数

使用 cnvnator -root out.root -tree sorted.bam 命令从 BAM 文件中提取读数。

   ./cnvnator -root out.root -tree sorted.bam

1. 生成直方图

使用 cnvnator -root out.root -his bin_size 命令生成直方图，其中 bin_size 是基因组分割的窗口大小，通常设置为 100。

   ./cnvnator -root out.root -his 100

1. 统计直方图

使用 cnvnator -root out.root -stat bin_size 命令统计直方图。

   ./cnvnator -root out.root -stat 100

1. 分割基因组

使用 cnvnator -root out.root -partition bin_size 命令分割基因组。

   ./cnvnator -root out.root -partition 100

1. 调用CNV

使用 cnvnator -root out.root -call bin_size 命令调用 CNV。

   ./cnvnator -root out.root -call 100 > cnv_calls.txt

3.3 结果解读

CNVnator 的输出文件 cnv_calls.txt 包含了检测到的 CNV 信息。每一行代表一个 CNV 事件，格式如下：

chromosome start end type size p-value

• chromosome: 染色体名称
• start: CNV 起始位置
• end: CNV 结束位置
• type: CNV 类型（如 duplication 或 deletion）
• size: CNV 大小
• p-value: 显著性水平

3.4 可视化结果

可以使用 IGV（Integrative Genomics Viewer）等工具可视化 CNV 结果。将 BAM 文件和 CNV 结果加载到 IGV 中，可以直观地查看 CNV 的位置和大小。

4. 高级用法

4.1 使用多个样本

CNVnator 支持同时分析多个样本。可以将多个 BAM 文件合并到一个 ROOT 文件中，然后进行分析。

./cnvnator -root out.root -tree sample1.bam sample2.bam sample3.bam

4.2 调整参数

CNVnator 提供了多个参数用于调整分析的灵敏度和特异性。例如，可以通过调整 -p 参数来改变显著性水平。

./cnvnator -root out.root -call 100 -p 0.01 > cnv_calls.txt

4.3 使用参考基因组

CNVnator 支持使用参考基因组来提高分析的准确性。可以通过 -genome 参数指定参考基因组文件。

./cnvnator -root out.root -genome hg19.fa -tree sorted.bam

5. 常见问题

5.1 内存不足

CNVnator 在处理大样本时可能会占用大量内存。可以通过增加系统内存或使用 -mem 参数限制内存使用。

./cnvnator -root out.root -tree sorted.bam -mem 8000

5.2 结果不一致

不同版本的 CNVnator 可能会产生不同的结果。建议使用最新版本，并确保所有依赖项都已正确安装。

5.3 运行速度慢

CNVnator 的运行速度取决于样本大小和系统性能。可以通过增加 CPU 核心数或使用更高效的硬件来加速分析。

6. 结论

CNVnator 是一个功能强大的工具，适用于全基因组测序数据中的 CNV 检测。通过合理的参数设置和优化，可以获得高质量的 CNV 检测结果。希望本文能帮助您顺利使用 CNVnator 进行 CNV 检测。