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NGS Short Reads를 이용하여 Strucural Variation을 찾는데에 있어서 depth of coverage (DOC), paried-end mapping (PEM, PE), split read (SR) 정보를 이용하게 된다. SV를 찾는데에 있어서 reference에 reads를 매핑하고 reference에 정확히 일치하는 않는 (not exact match to reference) read들을 SV를 찾는데 사용한다.


아래와 같이 60과 37이라는 부분은 reference에서 174 bases의 간격을 두고 있으며, 우리는 이 60과 37부분외에도 54 부분을 각각 서로 다른 말단에 가진 두개의 read를 가지고 있다고 하자. 

이 reads를 BWA를 이용하여 매핑한 경우 첫번째 read인 60, 37,54 에 대해서 reference에 60 부분만 매핑하고 나머지  37,54  부분은 soft clip으로 처리해 버린다. 두번째  read인 54,60,37 대해서도 중간의 60부분만을 매핑하고 54와 37부분에 대해서는 모두 soft clip으로 처리해 버린다. secondary alignments의 경우에는 앞서 soft clip을 처리하는 대신  hard clip으로 처리되는데 37(빨간색) 부분에 대해서 align되고 hard clip된 것을 확인할 수 있다.



같은 데이터에 대해서 GENALICE MAP은 좀 다른 전략을 취하는데 read에 deletion이 존재한다고 가정하고 read를 split하여 매핑한다면 60과 37이 아래와 같이 각각 reference에 매핑되게 된다. 본 예에서는 2개의 read만이 이러한 deletion을 지원하지만 이러한 read들이 충분히 많이 cluster를 이룰수 있을만큼 존재한다면 이부분은 deletion일 가능성이 크게 된다. 

위의 서로 다른 aligner를 보았지만, 이렇게 SV가 존재하는 부분에서는 clipping이 많이 관찰된다. 아래 그림과 같이 deletion 부분에 대해서 paired read 정보를 이용하는 경우 확연히 deletion을 확인할 수 있으며, 이러한 부분에는 soft clip이 다수 존재하는데 바로 soft clip이 이러한 deletion을 support하는 요인의 하나가 된다. 

현재까지의 SV 검출은 BWA를 이용한 후 그 뒤부터 SV 툴들이 진행하는데 aligner가 어느정도 받쳐준다면 훨씬 SV 검출에 있어서 수월하게 진행할 수 있게 된다. 또다른 aligner인 Spiral Genetics의 Anchored Assembly (이하 AA)를 보면 SV를 위한 노력의 흔적을 더 잘 볼 수 있다. AA는 4단계로 진행된다.


첫번째는 reference에 align전에 reference의 정보없이 read에 대해서 correction을 수행한다. 우선 read들에 대해서 k-merize를 수행하여 각 k-mer에 대한 read quality를 계산한다. 이때 low count k-mers는 에러로 간주하여 버려진다. 이것은 간단히 read trimming과도 유사한 것으로 대략 quality가 낮은 read의 뒷부분들의 일정 k-mer들이 N으로 표시되거나 하겠다. 다음의 두 단계는 reference와 match되는 read들은 제외하고, 나머지 read들만을 가지고 overlap graph를 생성한다. 이때에는 context보다는 kmer를 기반으로 de Brujin graph를 생성한다. 마지막으로 anchoring을 수행하는데 reference와 일치하는 그래프의 끝 단말을 각각 찾아내는데 이를 anchor라고 부르며 이는 SV의 breakpoint가 된다.



지금까지 aligner들이 SV를 찾는데에 어떠한 역활을 하는지에 대해서 간단히 알아보았다. 이제는 각 SV 툴들이 어떠한 전략으로 SV를 찾는지 다음에 알아보도록 하겠다.




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