구조 변이 annotation tool: AnnotSV

유전체 정보로 부터 임상적으로 중요한 변이를 검출하기 위해서는 NGS 시퀀싱 기기의 read 정보로부터 변이 검출까지의 파이프 라인 못지 않게, 얻어낸 수많은 변이로 부터 병인에 중요한 역할을 할 것으로 생각되는 후보 변이를 필터링하는 전략이 매우 중요하게 됩니다. 따라서 적절한 데이터 베이스로 부터 Annotation을 하는 과정은 매우 중요하게 되는데, 이번 포스팅은 다양한 변이 중에서 구조 변이 (Structural variation; SV)을 대상으로 Annotation을 할 수 있는 도구 중에 하나인 AnnotSV에 대해서 소개하고자 합니다. AnnotSV는 이전에 소개했던 Annovar의 CNV (copy number variant) 버젼에 해당한다고 볼 수 있습니다.

[관련 포스팅 보기]

AnnotSV는 다양한 구조 변이의 Annotation 기능 뿐만 아니라, ACMG (American College of Medical Genetics)에서 권장하는 구조 변이의 판독 기준에 따라서, 해당 변이의 중요도를 5가지 카테고리로 구분해줍니다. Input으로는 bed 파일 또는 vcf 파일을 받으며, 다양한 유전자, 조절 인자, 기존에 알려진 병적 변이, 질병과의 연관성 등을 기준으로 ACMG class를 보고해줍니다. 위 그림은 AnnotSV의 이러한 분석 과정을 보여주고 있습니다.

[bed 파일의 기본 구조] bed 파일은 1) 염색체 번호 (Chromosome), 2) 시작 지점 (Start), 3) 끝 지점 (End)의 3가지 기본적인 정보를 토대로 유전체 내의 특정 범위에 대한 정보를 제공해줍니다.

구조 변이 (CNV)의 경우, 적은 수의 염기 변이 (SNV)보다 short-read sequencing을 이용하는 경우, 기술적으로 검출하는 해상도의 한계가 있으며 (deletion보다 duplication 검출이 어려움. 충분한 Depth와 Supporting read가 확보되어야 하며, 이 때문에 translocation도 검출이 어려움.) 변이의 해석도 더 어려운 경우가 많습니다. 따라서, 적절한 한계점을 인지하고 적절한 분석 방법론을 적용하는 것이 중요하며, 현재도 많은 부분들이 현재 진행형으로 연구가 되고 있는 분야입니다.

다만, 최근 ACMG에서 구조 변이의 임상적 해석을 위한 Criteria를 제시해주어, 많은 부분 임상적으로 활용이 가능해진 부분이 있습니다. (아래 참고 논문: Riggs, Erin Rooney, et al. Genetics in Medicine 22.2 (2020): 245-257) 그동안 구조 변이의 해석에 여러가지 어려운 점들이 많았는데, 최근 이 쪽 분야도 많은 툴들과 방법론 들이 개발되고 있는 것 같습니다. 그런 점에서 AnnotSV는 구조 변이를 연구하고 해석하는 입장에서 매우 유용한 툴임이 분명합니다.

[References]

AnnotSV Github: https://github.com/lgmgeo/AnnotSV

AnnotSV Homepage: https://www.lbgi.fr/AnnotSV/

Geoffroy, Véronique, et al. “AnnotSV: an integrated tool for structural variations annotation.” Bioinformatics 34.20 (2018): 3572-3574.

Geoffroy, Véronique, et al. “AnnotSV and knotAnnotSV: a web server for human structural variations annotations, ranking and analysis.” Nucleic Acids Research (2021).

Riggs, Erin Rooney, et al. “Technical standards for the interpretation and reporting of constitutional copy-number variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) and the Clinical Genome Resource (ClinGen).” Genetics in Medicine 22.2 (2020): 245-257.

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SNP array의 원리와 CNV 분석: B Allele Frequency, LogR ratio

오늘은 흔히 GWAS 분석에 사용되는 SNP array의 원리와 이를 이용한 CNV 분석 기법에 대해서 정리해보고자 합니다.

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전장 유전체 연관 분석, GWAS란 무엇인가?

[유전자칩 비교] SNP array와 array CGH, 그리고 한국인칩

[유전학 중요개념 정리] Structural variation 및 Copy-number variation

SNP array는 인간의 30억쌍의 염기 서열 중에서 대표적인 유전적 마커를 선정하여 스크리닝하기 위해서 개발되었습니다. 제품마다 유전적 마커의 개수는 상이하고 이에 따라 해상도도 달라지지만, 최근에는 대략적으로 백 만개 (즉, 3000개 중 1개의 대표 마커) 정도의 마커를 갖고 있습니다. 그래서 GWAS 연구에 많이 이용되고 있지요. 하지만 SNP array의 강점은 동시에 유전체의 구조적 이상인 CNV (Copy-number variant) 검출에도 이용될 수 있다는 데 있습니다. SNP array는 아래 그림과 같이 각각의 유전적 마커에 특이적인 Probe가 디자인되어 있습니다. 이때 해당 Probe가 특이적인 위치에 결합하고, 효소 반응에 의해 결합위치에 1개의 염기 서열을 합성하면, 염기 서열에 따라 초록 (Green) 또는 빨강 (Red) 형광을 띄도록 설계가 되는데, 이때 형광 신호를 검출함으로써 해당 위치의 유전형을 알 수가 있게 됩니다.

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[SNP array의 검사 원리] 검사하고자 하는 위치에 특이적으로 결합하는 Probe를 디자인하고, 해당 위치에 결합하면 염기 서열에 특이적인 형광 신호를 색깔로 구분하여 주게 됩니다.
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[SNP array의 각 Cell에서 나오는 신호] 각각의 Cell 에서 유전형에 따라서 빨강 (AA), 초록(BB), 또는 노랑 (빨강+초록; AB) 신호 강도가 잡히게 되고 이를 토대로 해당 위치의 유전형을 추정하게 됩니다.
즉, SNP array는 2가지의 정보를 주게되는데, 첫번째는 1) 당 Probe 위치의 genotype 정보, 그리고 2) 해당 위치의 형광 세기 (Intensity) 입니다. 첫번째 정보만을 이용하면, GWAS 분석에 이용할 수가 있고, 두번째 정보까지 이용하면 CNV 분석에 이용할 수가 있습니다. 즉, 일반적으로 우리는 양쪽 부모로 부터 한쌍씩 Copy Number (CN=2)인 상태를 갖게 되는데, 만약 CN에 변동이 생기면 검출되는 형광의 세기도 이에 비례해서 감소하거나 증가하는 것입니다.

SNP array에서는 1)에 해당하는 정보를 B allele frequency (BAF), 2)에 해당하는 정보를 Log R ratio 로 나타냅니다. 여기서 BAF는 A와 B의 2가지 genotype 중 B의 비율을 전체 경우의 수로 나타낸 것이고, Log R ratio는 위의 형광 세기를 상대적으로 나타내서 Log를 취한 값을 나타냅니다.

예를 들면, A와 B가 각각의 genotype을 가리킨다면, CN = 2일 때는 AA, AB, BB의 3가지 경우의 수가 가능하고, BAF는 0, 0.5, 1.0이 가능하지만, CN =1일 때는 A, B의 2가지 경우의 수로 0,1이 가능하고, CN=3일때는 AAA, AAB, ABB, BBB의 4가지 경우의 수로 0, 0.33, 0.67, 1.0이 가능해지게 되어, 아래와 같이 나타낼 수가 있습니다. 즉, 아래의 BAF와 Log R ratio의 패턴을 통해서, 해당 유전적 위치에 Deletion (CN=1) 또는 Duplication (CN=3) 여부를 알 수 있게 됩니다.

BAF, Log2
[SNP array를 이용한 CNV 분석에 이용되는 2가지 Parameter] B allele frequency와 Log R ratio.
SNP array
[CNV 상태에 따라 나타나는 BAF와 LogR ratio의 패턴] 해당 위치의 패턴을 토대로, CNV를 추정 가능합니다. SNP array는 LOH를 쉽게 검출할 수 있는 장점은 있지만, 구조적 이상 중에서 Inversion은 검출할 수가 없습니다.
 

위 그림은 SNP array를 통해서 검출이 가능한 다양한 CNV 변이의 상태를 나타내주고 있습니다. Figure 5의 경우는 CN = 1로 한쪽이 deletion된 상태, Figure 7은 CN = 0 으로 양쪽이 모두 deletion 상태이고, Figure 9와 같이 BAF에 2개의 선으로 3개의 구역이 나뉘면 CN = 3에 해당합니다. 마지막으로 Figure 6은 Log R ratio에 변동이 없기 때문에 CN=2로 변동이 없지만, 해당 구역에서 heterozygote (AB)를 가리키는  BAF = 0.5에 신호가 없기 때문에 전부 homozygote만 존재하는 구간이고, 이를 Copy-neutral LOH (Loss of Heterozygosity) 라고 합니다.

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[유전학 중요개념 정리] Copy neutral loss of heterozygosity (CN-LOH)

 

[Reference]

Lin, Chiao‐Feng, Adam C. Naj, and Li‐San Wang. “Analyzing copy number variation using SNP array data: protocols for calling CNV and association tests.” Current protocols in human genetics 79.1 (2013): 1-27.

Interpreting Infinium® Assay Data for Whole-Genome Structural Variation, Illumina technical note.