作者:張益祥/有勁生物科技

 

  自從2015年1月歐巴馬提議美國發展精準醫療(Precision Medicine)後,近幾年全球生醫界皆紛紛跟進。那麼,「精準醫療」究竟是甚麼呢?在過去,醫療傳統流程主要是病人先告知醫師症狀,由醫師進行基礎檢查與專業判讀並推估病人疾病類型,經過一連串的檢驗,等到報告結果出爐後才能確診,最後再由醫師依據確診結果施予治療藥物。也就是說,當甲、乙患者皆確診患有相同的A疾病,依照傳統醫療流程,一般都會給予相同或類似的治療A疾病的藥物。但在精準醫療時代,另外還會再參考生物檢測(例如基因檢測等)的結果;這些生物檢測可以找出患者基因變異的位點,透過資料庫比對分析後,便可提供患者更精準的個人化醫療。

 

  說到精準醫療就不能不提到次世代定序(Next Generation Sequencing; NGS)。目前大家手上的定序結果大多都是出自NGS的資料;不過,並非定序一出來就立刻能知道變異位點在何處,中間還必須經過一道重要的手續,亦即變異位點偵測(Variant Calling)這個步驟。

 

  變異位點偵測(Variant Calling)主要可以被歸類為以下兩種:

一、單核苷酸多型性(Single Nucleotide Polymorphism; SNP)偵測。顧名思義就是在單一位點或是小片段處有突變發生。

二、結構型變異(Structural Variant)偵測。與SNP相較起來,就是指發生在大片段中的插入(Insertion)、刪除(Deletion)、重複(Duplication)、倒位(Inversion)和易位(Translocation)。

 

  以上兩種變異位點偵測皆有涵蓋Insertion和Deletion (合起來稱為「Indel」 )兩種變異類型的偵測。那麼,如果偵測到這些變異,又該如何呈現並與參考序列(Reference)做比較呢?為了解決問題,這時就會像下圖一那樣,採取「left alignment (靠左對齊)」來進行處理。為了確定是否所有Indel的變異起始點都發生在同一個位點,目前的作法是將全部序列都靠左邊對齊,並且將與參考序列相同的序列都先去掉;因此left alignment這個方法又被稱為變異靠左標準化(variant left normalization)。

 

 

圖一、三種測序片段組裝結果的呈現

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圖中出現小片段刪除(Deletion),該部份參考序列(Reference)出現重複片段,測序片段組裝(read mapping)可能會出現三種不同結果。(圖片來源:黃樹嘉 2018, Dec 26. 關於Indel變異,我該往左還是往右?Retrived from孟德尔花园.)                           

 

 

 以下是兩個可採取left alignment進行處理的時機點:

1. 已完成基因圖譜(mapping)的SAM或BAM格式檔案,我們可以直接進行left alignment處理。這方面,基因組分析工具包GATK( Genome Analysis Toolkit)有提供一個名為「LeftAlignAndTrimVariants」的模板供大家使用。這個模版會直接幫使用者去除相同的鹼基並且做向左對齊。

 

2. 若手邊很不巧只有VCF格式檔案就沒救了嗎?這方面GATK還沒有辦法幫使用者解決,但我們可利用Vt這個工具來處理VCF這類格式的檔案。Vt 提供了一個名為「normalize」的模板,可直接對使用者輸入的VCF格式檔案進行left alignment的處理。

 

  有了left alignment的統一呈現準則後,定序結果便可一目了然、方便比較。讀到這邊應該有讀者會問:難道只有left alignment,沒有靠右對齊(right alignment)嗎?其實是有的。「據說」當時處理NGS的人員和處理醫學檢測的人員並未得出如何處理變異序列的共識,以致後來真的弄出了left alignment和right alignment兩派方法。至於事實如何,便不需去深究;反正只要是好準則,大家都會去遵循,最後就會成為規範了。

 

 

參考資料

1. A-Tsai. 2018, Aug 29. 精準醫療:Variant Calling 的戰況分析. Retrived from Medium. https://reurl.cc/0mEL6

2. 黃樹嘉 2018, Dec 26. 關於Indel變異,我該往左還是往右?Retrived from孟德尔花园. https://zhuanlan.zhihu.com/p/34147088

 

 

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