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과학 보고서 볼륨 7, 완제품 번호: 3422 (2017) | 다운로드 표 창, n., 휴즈, Houlston, s. & &#1010s는 올리고 뉴클레오티드 PCR (DOP-PCR)에의 한 전체 게놈 증폭. . 2008, pdb prot4919 (2008). 둘 다 Bulk_1 샘플 (a) 및 변형 카운트 (b)와 겹치는 변형의 총 수로 정규화 됩니다. 모든 통계적 분석은 상업적으로 이용 가능한 소프트웨어 (NCSS 2000, 숫자 크런치 통계 시스템, 미국 케 스 빌)를 사용 하 여 수행 하였다. P < 0.05은 통계적으로 유의 한 것으로 간주 되었다. 데이터는 표와 텍스트에서 평균 ± SEM 수치와 평균 ± SD로 표시 됩니다. 다양 한 판독 깊이 (a)에서 10M 읽기 쌍 서브셋의 각 샘플에 대 한 퍼센트 대상 커버리지. 로렌츠 곡선 및 Gini 인덱스는 대상 영역 (b)과 덮여 있는 (c) 영역을 통해 분산 되 고 균등 하지 않은 분포를 표시 하는 방법을 설명 합니다. Bulk_1 샘플 (d) 뿐만 아니라 각 다른 WGA 키트의 한 샘플에 대 한 염색체 2를 통해 시각화 된 1kb 슬라이딩 창 깊이를 읽습니다. 샘플의 fastq 파일은 Vivar software20를 사용 하 여 자동으로 분석 되었습니다.

Vivar 소프트웨어는 bowtie221 with-verysensitive 로컬 설정을 사용 하 여 읽기를 매핑하고 QDNAseq algorithm22를 사용 하 여 CNV 감지를 수행 합니다. 이 알고리즘은 동일 크기의 창에서 게놈을 나눕니다 (구성 가능, 아래 참조). 이러한 창에서 매핑되는 읽기는 GC 콘텐츠와 mappability의 바이어스에 대해 계산 되 고 정규화 됩니다. 또한 QDNAseq는 프로젝트 인코딩 Consortium23의 정보를 기반으로 “블랙 리스트”를 사용 하는 분석에서 비정상적인 유전 지역을 제외 합니다. 블랙 리스트에는 위성, 중심 및 말단 소 립과 같은 알려진 반복 요소가 있는 염색체 영역이 포함 되어 있습니다. GC-콘텐츠 및 mappability 정규화 후, 읽기 수는 모든 창에서 읽기의 중간 수 만큼 각 창의 읽기 횟수를 나누어 중앙값으로 정규화 되었습니다. 염색체 수 차가 희귀 한 것으로 추정 됨에 따라 모든 창에 걸친 읽기의 중앙값은 완벽 하 게 1 회 게놈에 대 한 창 당 예상 읽기 수의 공정한 추정치입니다. 따라서 중앙값 정규화 된 읽기 횟수는 각 창에 대 한 외교관 으로부터의 편차에 대 한 측정값을 나타내며 다음 공식을 사용 하 여 cn (창 당 카운트 수/중앙값 읽기 횟수)을 계산 합니다. 그런 다음 windows 간의 중단점을 검색 하 고 동일한 CN을 사용 하 여 큰 인접 영역으로 중단점 사이를 그룹화 하는 원형 이진 분할 (CBS) 알고리즘이 적용 되었습니다. 이를 위해 CBS 알고리즘은 전체 염색체를 사용 하 여 시작 하 고 이러한 영역 사이의 변경 점을 테스트 하 여 재귀적으로 세그먼트를 분할 합니다. 그런 다음 두 표본 t-통계량을 적용 하 여 한 세그먼트에 포함 된 윈도우의 읽기 수의 평균을 해당 해당 하는 세그먼트에 있는 윈도우의 읽기 카운트에 비교 합니다.

세그먼트에 포함 된 윈도우의 읽기 횟수의 평균은 전체 세그먼트의 복제 수의 추정으로 사용 되었습니다. 이 세분화 후에 CNVs는 세그먼트의 log2 (CN/2)가 2.55 보다 크거나 1.57 보다 큰 CN에 해당 하는 0.35의 임계 값을 초과할 때 호출 되었습니다. 이러한 임계값은 문학 검토와 자신의 experience24에 따라 선택 되었습니다. 이전 경험에서 1mb의 창 크기는 3mb 및 bigger9의 염색체 변형을 감지 하는 데 이상적 이어야 합니다. CNV를 호출 하려면 일반적으로 세 개의 인접 한 창이 상당히 높거나 낮은 읽기 횟수가 필요 합니다. CNV를 호출 하는 데 1mb의 연속 3 개의 창이 필요한 경우 검색 제한은 따라서 3Mb입니다. 현재 연구의 WGA 메서드는 이전에 테스트 한 방법 보다 더 잘 수행 될 수 있으므로 500 kb 창을 사용 하 여 결과를 생성 하 여 탐지 한계를 낮출 수도 있습니다. 분석 된 데이터는 선 플롯으로 시각화 되었으며,이는 윈도우에서 게놈 위치에 의해 x 축을 따라 정렬 되 고 y 축은 정규화 된 log2 변환 된 읽기 카운트를 표시 합니다 (예: