体细胞突变检测分析流程-系列1( WES&Panel)

简介: 体细胞突变检测分析流程-系列1( WES&Panel)

Sentieon●体细胞变异检测-系列1

Sentieon 致力于解决生物信息数据分析中的速度与准确度瓶颈,通过算法的深度优化和企业级的软件工程,大幅度提升NGS数据处理的效率、准确度和可靠性。

针对体细胞变异检测,Sentieon软件提供两个模块:TNscope和TNhaplotyer2。

TNscope:此模块使用Sentieon特有的算法,拥有更快的计算速度和更高的计算精度,对临床基因诊断样本尤其适用;

TNhaplotyper2:此模块匹配Mutect2(现在匹配到4.1.9)结果的同时,计算速度提升10倍以上。
4.png
5.png

WES or Panel 变异检测分析

以下给出的步骤脚本主要针对WES or Panel (200~500x depth, AF > 1%)。(查看脚本时,可以左右滑动)

第一步:Alignment

# ****************************************** 
# 1a. Mapping reads with BWA-MEM, sorting for tumor sample 
# ****************************************** 
( sentieon bwa mem -M -R "@RG\tID:$tumor\tSM:$tumor\tPL:$platform" \
-t $nt -K 10000000 $fasta $tumor_fastq_1 $tumor_fastq_2 || \
echo -n 'error' ) | \
sentieon util sort -o tumor_sorted.bam -t $nt --sam2bam -i -

# ****************************************** 
# 1b. Mapping reads with BWA-MEM, sorting for normal sample 
# ****************************************** 
( sentieon bwa mem -M -R "@RG\tID:$normal\tSM:$normal\tPL:$platform" \
-t $nt -K 10000000 $fasta $normal_fastq_1 $normal_fastq_2 || 
echo -n 'error' ) | \
sentieon util sort -o normal_sorted.bam -t $nt --sam2bam -i -

第二步:PCR Duplicate Removal (Skip For Amplicon)

# ****************************************** 
# 2a. Remove duplicate reads for tumor sample. 
# ****************************************** 
# ******************************************  
sentieon driver -t $nt -i tumor_sorted.bam \
      --algo LocusCollector \
      --fun score_info \ tumor_score.txt sentieon driver -t $nt -i tumor_sorted.bam \
      --algo Dedup \
      --score_info tumor_score.txt \
      --metrics tumor_dedup_metrics.txt \ tumor_deduped.bam
# ****************************************** 
# 2b. Remove duplicate reads for normal sample. 
# ****************************************** 
sentieon driver -t $nt -i normal_sorted.bam \
     --algo LocusCollector \
     --fun score_info \ normal_score.txt sentieon driver -t $nt -i normal_sorted.bam \
     --algo Dedup \
     --score_info normal_score.txt \
     --metrics normal_dedup_metrics.txt \ normal_deduped.bam

第三步: Base Quality Score Recalibration (Skip For Small Panel)

# ****************************************** 
# 3a. Base recalibration for tumor sample
# ******************************************
sentieon driver -r $fasta -t $nt -i tumor_deduped.bam --interval $BED \
    --algo QualCal \
    -k $dbsnp \
    -k $known_Mills_indels \
    -k $known_1000G_indels \ tumor_recal_data.table
# ****************************************** 
# 3b. Base recalibration for normal sample 
# ****************************************** 
sentieon driver -r $fasta -t $nt -i normal_deduped.bam --interval $BED \
     --algo QualCal \
     -k $dbsnp \
     -k $known_Mills_indels \
     -k $known_1000G_indels \ 
     normal_recal_data.table

第四步:Variant Calling

sentieon driver -r $fasta -t $nt -i tumor_deduped.bam -i normal_deduped.bam --interval $BED -interval_padding 10\ 
    --algo TNscope \
    --tumor_sample $TUMOR_SM \
    --normal_sample $NORMAL_SM \
    --dbsnp $dbsnp \
    --sv_mask_ext 10 \
    --max_fisher_pv_active 0.05 \
    --min_tumor_allele_frac 0.01 \
    --filter_t_alt_frac 0.01 \
    --max_normal_alt_frac 0.005 \
    --max_normal_alt_qsum 200 \
    --max_normal_alt_cnt 5 \
    --assemble_mode 4 \
    [--pon panel_of_normal.vcf \] 
    output_tnscope.pre_filter.vcf.gz

第五步:Variant Filtration

bcftools annotate -x "FILTER/triallelic_site" output_tnscope.pre_filter.vcf.gz | \ 
    bcftools filter -m + -s "insignificant" -e "(PV>0.25 && PV2>0.25)" | \ 
    bcftools filter -m + -s "insignificant" -e "(INFO/STR == 1 && PV>0.05)" | \ 
    bcftools filter -m + -s "orientation_bias" -e "FMT/FOXOG[0] == 1" | \ 
    bcftools filter -m + -s "strand_bias" -e "SOR > 3" | \ 
    bcftools filter -m + -s "low_qual" -e "QUAL < 20" | \ 
    bcftools filter -m + -s "short_tandem_repeat" -e "RPA[0]>=10" | \
    bcftools filter -m + -s "noisy_region" -e "ECNT>5" | \ 
    bcftools filter -m + -s "read_pos_bias" -e "FMT/ReadPosRankSumPS[0] < -8" | \ 
    bcftools norm -f $fasta -m +any | \ 
sentieon util vcfconvert - output_tnscope.filtered.vcf.gz

Sentieon软件介绍

Sentieon为完整的纯软件基因变异检测二级分析方案,其分析流程完全忠于BWA、GATK、MuTect2、STAR、Minimap2、Fgbio、picard等金标准的数学模型。在匹配开源流程分析结果的前提下,大幅提升WGS、WES、Panel、UMI、ctDNA、RNA等测序数据的分析效率和检出精度,并匹配目前全部第二代、三代测序平台。
640.png

Sentieon软件团队拥有丰富的软件开发及算法优化工程经验,致力于解决生物数据分析中的速度与准确度瓶颈,为来自于分子诊断、药物研发、临床医疗、人群队列、动植物等多个领域的合作伙伴提供高效精准的软件解决方案,共同推动基因技术的发展。

截至2023年3月份,Sentieon已经在全球范围内为1300+用户提供服务,被世界一级影响因子刊物如NEJM、Cell、Nature等广泛引用,引用次数超过700篇。此外,Sentieon连续数年摘得了Precision FDA、Dream Challenges等多个权威评比的桂冠,在业内获得广泛认可。

软件试用:https://www.insvast.com/sentieon

目录
相关文章
|
19天前
|
机器学习/深度学习 存储 编解码
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计(2)
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计(3)
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
基于YOLOv8深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、区域闯入
基于YOLOv8深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、区域闯入
|
26天前
|
自然语言处理 安全 数据安全/隐私保护
不影响输出质量还能追踪溯源,大模型无偏水印入选ICLR 2024 Spotlight
【6月更文挑战第7天】研究人员提出了一种无偏水印技术,能在不降低大型语言模型(LLMs)输出质量的情况下实现追踪和归属。此方法被ICLR 2024选为Spotlight论文,保证水印不影响模型性能,保护知识产权,防止滥用。无偏水印的挑战包括设计无损模型质量的实现、有效检测及安全防范措施。[论文链接: https://openreview.net/pdf?id=uWVC5FVidc]
20 2
|
19天前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计(1)
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计
|
2月前
|
存储 数据可视化 vr&ar
突破传统 重新定义:3D医学影像PACS系统源码(包含RIS放射信息) 实现三维重建与还原
突破传统,重新定义PACS/RIS服务,洞察用户需求,关注应用场景,新一代PACS/RIS系统,系统顶层设计采用集中+分布式架构,满足医院影像全流程业务运行,同时各模块均可独立部署,满足医院未来影像信息化扩展新需求、感受新时代影像服务便捷性、易用性!系统基于平台化设计,与第三方服务自然接入无压力,从功能多样化到调阅速度快;覆盖(放射、超声、内镜、病理、核医学、心血管、临床科室等,是以影像采集、传输、存储、诊断、报告书写和科室管理)为核心应用的模块化PACS/RIS系统,实现了全院级影像信息的合理共享与应用。
42 0
突破传统 重新定义:3D医学影像PACS系统源码(包含RIS放射信息) 实现三维重建与还原
|
2月前
|
C++
【C++医学影像PACS】CT检查中的三维重建是什么检查?
【C++医学影像PACS】CT检查中的三维重建是什么检查?
92 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 编解码 自动驾驶
目标检测 | Soft Anchor匹配与事件相机检测相互成就,无label也不在话下
目标检测 | Soft Anchor匹配与事件相机检测相互成就,无label也不在话下
77 0
|
2月前
|
存储 数据采集 数据库
【C++】医学影像PACS管理系统源码支持三维图像后处理和重建
【C++】医学影像PACS管理系统源码支持三维图像后处理和重建
83 0
|
2月前
|
存储 安全
支持CT、彩色超声、内窥镜检查的医院影像PACS系统源码(三维重建技术)
支持CT、彩色超声、内窥镜检查的医院影像PACS系统源码(三维重建技术)
34 0