CLC Genomics Workbench を使った変異解析
株式会社CLCバイオジャパン
シニアフィールドバイオインフォマティクスサイエンティスト
宮本真理 Ph.D.

1

アジェンダ•••

データについて変異解析フローハンズオン– インポート– QC、トリミング– マッピング– ローカルリアライメント– 変異検出– 変異の比較、アノテーション

2基本的な変異解析フロー
インポート

クオリティチェック

マッピング

PCR Duplicate除去※

ローカルリアライメント※

変異検出

アノテーション付け

フィルタリング3

LocationとFolder•
ロケーション

フォルダ••

Genomics Workbenchではデータを以下のような階層構造で保存可能です。フォルダの一番上位の階層を「Location」と呼び、その下の階層を「Folder」と呼びます。
データの保存場所はロケーション毎に設定可能です。たとえばあるデータはCドラ
イブに保存し、あるデータはDドライブに保存するといった事が可能です。
ロケーション、フォルダの作成は以下のアイコンから作成できます。

フォルダの作成
ロケーションの作成
4

データ

ダウンロードしたデータを、解凍せずにImport>Standard Import
からインポートください。右図のようなファイルがインポートされます。

5データインポート

NGSデータ以外のインポーター
アノテーションファイルやBED
フォーマットのファイルなど
Sanger, NGSデータインポーター

外部マッピングデータインポーター•

Standard Importは、サンガーシーケンサー、次世代シーケンサー以外のファイルのインポートに利用します。

6

リードデータインポート•

Importからインポートしたいリードのシーケンサータイプを選択。

7

リードデータインポート•

Illuminaデータのインポート
General options
 Paired reads：ペアかどうか。
 Discard reads names：リードについている名前を捨てるかどうか。デフォルトでは捨てるとなっていますが、マッ
ピング後、SAMにてExportした際など、リード名で確認したい場合があるため、最初は保存しておきましょう。
 Discard quality scores：Quality Scoreが必要ない場合はこのオプションにチェック。通常、インポート後にクオリ
ティスコアが必要な事が多いです。


Paired read orientation：ペアの距離と向きを指定。

Illumina options
 Remove failed reads：シーケンサーでfailとマークされたリードを除去するかどうか。
 Miseq de-multiplexing：MultiplexingされたデータをDemultiplexingするかどうか。
 Quality Score：使用するQuality Scoreのバージョンの選択。

8

リードデータインポート

Result handling データを開くか、保存の選択
 Into separate folders では、別々のフォルダへ保存するかどうかを選択できます。バッチ処理を行う際に便利です。

保存先の指定9

リードデータインポート•

Ion Torrentのインポート (.fastq または .sff)
General options
 Paired reads：ペアかどうか。
 Discard reads names：リードについている名前を捨てるかどうか。デフォルトでは捨てるとなっていますが、マッ
ピング後、SAMにてExportした際など、リード名で確認したい場合があるため、最初は保存しておきましょう。
 Discard quality scores：Quality Scoreが必要ない場合はこのオプションにチェック。通常、インポート後にクオリ
ティスコアが必要な事が多いです。


Paired read orientation：ペアの距離と向きを指定。

Ion Torrent options
 Use clipping information：.sffファイルに含まれるクリッピ
ングの情報を利用するとき(.sffファイルを選択した場合)。

この次のウィザードの画面はイルミナと共通です。

10リードデータインポート

Result handling データを開くか、保存の選択
 Into separate folders では、別々のフォルダへ保存するかどうかを選択できます。バッチ処理を行う際に便利です。

保存先の指定11

リードデータのインポート•

Unmapped BAM(※TorrentSuiteから作成される圧縮されたリードファイル。BAMファイル
はマッピングした状態のものと、マッピングしていない状態のBAMファイ
ルがある)にImport>Standard Import からインポートするとリードファイ
ルがインポートされます。
※Mapped BAMは、Import > SAM/BAM Mapping Files からインポートします。Mapped BAMをStandard Import でインポート
すると、リードファイルとしてインポートされます。

12ゲノム・アノテーションインポート•••

ゲノムはダウンロードアイコン
より、生物種を指定してアノテーションと共にインポートすることが可能です。
ゲノム配列とともに、アノテー
ションファイルをダウンロードすることも可能です。
すでにGenomics Workbenchへ取り込んでいるゲノム配列について、アノテーションを付加することも可能です。

13

ゲノム・アノテーションインポート Download genome sequence: 新規にゲノムをダウンロードする場合。
 Use exsting genome sequence track: すでにダウンロードしたゲノムにアノテーションを追加する場合。以下のようにトラックのフォーマットになっているゲノムを選択。

 ドロップダウンリストから生物種を選択。

14

ゲノム・アノテーションインポート

 希望するアノテーションにチェックを入れる。ゲノム配列をダウンロード
するときは、Sequences にもチェックを入れる。
 選択した生物種により、表示されるアノテーションの種類は異なります。

15

アノテーションインポート•••

Download Genome 以外にも、アノテーションファイルをインポート可能です。
アノテーションとして取り込めるファイルは以下のフォーマットです。
アノテーションファイルをインポートする際には、対象となるゲノム配列がすでにインポートされ、Trackのフォーマットになっていることが前提です。
– VCF– GFF/GTF/GVF– BED– Wiggle– Complete Genomics Var file
– UCSC Variation table damp
– COSMIC variation database※変異のデータについても、アノテーションとして自分の変異へアノテーションとして情報の追加や比較16ができるため、アノテーションのインポート可能フォーマットに含めています。

アノテーションインポート

 Type of files to importを選択 インポートするファイルを選択
 Reference Track を選択17ゲノム・アノテーションインポート

 ゲノムTrack アノテーションTrack

 変異Track TrackにはGenomics Workbenchが認識しているタイプによりアイコン
がそれぞれ異なります。解析によっては、Trackのタイプを認識して、解析に利用できるかどうか区別するため、データがどのようなタイプ
で認識されているか、アイコンで確認するようにしてください。

18

トラックフォーマットとスタンドアロンフォーマット

19

トラックとスタンドアロンフォーマット
••Genomics Workbenchはビューアにスタンドアロンフォーマットとトラック
フォーマットがあります。
スタンドアロンフォーマットでは、1つのデータに配列情報、アノテーションがセットになっています。

20

トラックとスタンドアロンフォーマット
•トラックフォーマットでは、リードやゲノム配列、アノテーションがばらばらのファイルになっており、好きに組み合わせて表示が可能です。

21

トラックとスタンドアロンフォーマット
•複数のトラックを組み合わせることで好きなビューを作成できます。

22

トラックとスタンドアロンフォーマット
スタンドアロンフォーマット
 染色体のセットやリード配列など配列のセット
 染色体1本など１つの配列
 リードマッピング

トラックフォーマット

青いヒストグラムが目印
 ゲノムTrack アノテーションTrack

 変異Track リード（マッピング）Track 解析によって必要とするフォーマットが異なります。
 スタンドアロン⇔トラックの変換は自由に行えます。

23

トラックとスタンドアロンフォーマット
•注意点：Download Genome 以外でゲノム配列を取得した場合

 Search for Sequences at NCBI 出検索してダウンロードした場合やImport >Fasta などでインポートを行うと、以下のようなアイコンのスタンドアロン
フォーマットでインポートされます。解析によりトラックフォーマットのゲノムが必要な場合は、次のページからの方法で変換をあらかじめ行ってください。
 1本の染色体
 染色体のセット

24フォーマットの変換•

トラックフォーマットからスタンドアロンフォーマット、またスタンドアロン
フォーマットからトラックフォーマットへはGenomics Workbench のToolbox > Track tools の中のツールを使って変換可能です。

 スタンドアロンフォーマットからトラックへの変換。
 トラックからスタンドアロンフォーマットへの変換。

スタンドアロンフォーマットへ変換する場合、スタンドア
ロン内に含めるアノテーショントラックを含めて変換するようにしてください。
25

フォーマットの変換
スタンドアロンフォーマットへ変換する場合、スタンドアロン内に含めるアノテーショントラックを含めて変換するようにしてください。

 スタンドアロンフォーマットでは、Setting Panel のAnnotation Type からどういったアノテーションが付属しているか確認できます。

26

クオリティチェック

27

クオリティチェック流れ•••

Quality Report作成: Create Sequencing QC Report– インポートしたリードのクオリティがどのぐらいか、その後のトリミング
や、PCR Duplicate の状況などを確認するためにレポートを作成。
PCR Duplicate の除去: Remove Duplicate Reads– フラグメント作成の過程でPCRが異常にかかってしまったものを補正。
トリミング: Trim Sequences– アダプターの除去、クオリティスコアによる除去、長さを指定した除去などを選択・組み合わせてトリミング。
上記処理の後に再度Quality Reportを作成すると処理前と処理後でのリードのクオリティを比較でき、便利です。

28

Create Sequencing QC Report Navigation Areaから使用するリードデータを選択。
 Toolboxから NGS Core Tools > Create Sequencing QC Report を選択、
ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。

29

Create Sequencing QC ReportQuality analysis: クオリティスコアに関する解析。
Over-representations analysis: 過度に現れているような塩基配列などの解析。



Create graphical report: グラフィカルなレポート作成。
Create supplementary report: 数値のレポート作成。
Create duplicated sequence list: 重複のあった配列のリ
スト作成。
30

Create Sequencing QC Report
•



結果

AGTCがどういった割合で現れているか、チェック。



リードのポジションごとにクオリティスコアがどうなっ
ているか。

31

Create Sequencing QC Report32

トリミング33

トリミングアダプター除去• あらかじめ登録されているアダプターの除去• 新規で独自の配列を登録することも可能

クオリティトリミング• Quality Score を使い、Quality の低い配列が連続するようになる箇所からカット• 正確に読めていない塩基をいくつ許容するか長さによる除去• 塩基数を指定して、5末端、3末端をカット• Quality Scoreでカット後、短くなりすぎた配列をカット

34

クオリティトリミング原理•

Trimming ではQuality Score を使い、累積のQuality Score がある一定の値より大きいものが続いた場合に、その箇所を取り除く、という処理を行います。

•

具体的には以下：
1.
2.
3.
4.

Phred Score をp値へ変換
Trimming 中に設定するパラメータ（Limit）とp値の差を計算
差の累積和を計算。このとき、0以下の値は0とする
Trimming後のリード開始点は累積和がはじめて0以上になった点。Trimming後のリード終了点は累積和が最大の点

35クオリティトリミング原理
リード配列

Phred score
p値
Limit - p値 (D)(D)の累積和

G
C
C
C
A
T
G
T
T
C
G
A
T
G
C
4
8 15 30 32 23 10 31 31 20 15 11 10 1090.40 0.16 0.03 0.00 0.00 0.01 0.10 0.00 0.00 0.01 0.03 0.08 0.10 0.10 0.13
-0.35 -0.11 0.02 0.05 0.05 0.04 -0.05 0.05 0.05 0.04 0.02 -0.03 -0.05 -0.05 -0.08
0.00 0.00 0.02 0.07 0.12 0.16 0.11 0.16 0.21 0.25 0.27 0.24 0.19 0.14 0.06

スタート点：
累積和が0より大きくなった塩基終了点：
累積和が最大を示す塩基

Phred score の棒グラフ
40
20
0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

グラフより、ある程度クオリティが高くなった場所からリードを使い、クオリティが連続して悪くなっている箇所からリードをトリムしていることがわかる。
※途中、1塩基のみクオリティが低いような場合は、必ずしもトリムされない。
これはできるだけリードを長く保とうとするため。

36

トリミング Navigation Areaから使用するリードデータを選択。
 Toolboxから NGS Core Tools > Trim Sequences を選択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。
37

トリミング Trim using quality scores ：トリミングに使用するLimitパラメータを決定 Trim ambiguous nucleotides：N表示される塩基について、最大何塩基まで保持させるか。

 アダプタートリミング
38

トリミングTrim bases：リード配列の5’末、3’末から指定数の塩基を除去
Filter on length：リード配列の5’末、3’末から指定数の塩基を除去Save discarded sequences: トリミングにより除去された配列の保存。
Save broken pairs: ペアのリードでトリミングによりペアでなくなったリードを保存。
Create report: レポートの作成。
39

トリミング結果
 トリミング結果のデータはファイル名の後に trimmed という名前が付いています。ファイル内容はインポート後のデータ同様に、配列と、クオリティスコ
アを含んだファイルとなっています。

 トリミング後は、トリムされたリードと、レポートを作成した場合は、そのレポートが作成されます。

40

QCレポート 再作成による比較•

トリミングされたリードを使って、QCレポートを再度作ることで、トリミング
前後の比較が行えます。

BeforeAfter

41

PCR Duplicate 除去
ツールの使い分け42

２つのPCR Duplicate 除去•

Genomics Workbench には、２つのPCR Duplicate 除去の方法があります。

•

Duplicate Read Removal：マッピング前にPCR Duplicate を除去。De
Novo アセンブリなど、参照配列がわからない場合に利用します。

•

Duplicate Mapped Read Removal：マッピング後のデータに対してPCR
Duplicate 除去を行います。リードがセンス鎖、アンチセンス鎖のどちらへ張り付いたかという事も考慮できますので、参照配列が分かる場合は、こちらをお使いください。

43

マッピング44

Mapping
特徴• Suffix Array を使い参照配列をインデックス化し、高速なマッピングを可能にしています。
• ローカルアライメント・グローバルアライメントによるスコア計算が可能。
• 異なるシーケンステクノロジー、ペアエンド、シングルエンド、をあわせてマッピング可能。
• カラースペースによる配列のエラー補正も可能。

45

マッピングの詳細
インデックスファイル作成

スコア計算

フィルタリング46

マッピングの詳細•

インデックスファイルの作成– ？インデックス

GenomeRead

どこが似てるかな・・・？

Genomeの端から端まで順番に調べていては、膨大な時間がかかる
47

マッピングの詳細•

Genomeにインデックスと言う辞書の索引のようなものを作成し、検索効率を上げる。
Genome

Index

Read

どこが似てるかな・・・？

48

• Suffix Array
i

1

2

3

4

5

6

7

S[i]

A

G

T

T

C

G

$

Suffixi

Suffixi

AGTTCG$

1$

7

GTTCG$

2

AGTTCG$

1

TTCG$

3

CG$

5

TCG$

4

G$

6

CG$

5

GTTCG$

2

G$

6

TCG$

4

$

7

TTCG$

3

Sort

Suffix Array, A
49

i

1

2

3

4

5

6

7

A[i]

7

1

5

6

2

4

3

i

1

2

3

4

5

6

7

S[i]

A

G

T

T

C

G

$

i

1

2

3

4

5

6

7

A[i]

7

1

5

6

2

4

3

1

$

A

C

G

G

T

T

2

G

G

$

T

C

T

3

T

$

T

G

C

4

T

C

$

G

5

C

G

6

G

$

7

$

$

もとの配列S と、Suffix Array, Aを使って高速に検索できる。

マッピングの詳細
スコアリング

最適なマップ場所をLocal Alignmentで探索
Match = 1, Mismatch cost = 2

リード配列（20bp）が全て一致した場合

CGTATCAATCGATTACGCTATGAATG||||||||||||||||||||ATCAATCGATTACGCTATGA

20

51

マッピングの詳細
CGTATCAATCGATTACGCTATGAATG|||||||||||||||||||TTCAATCGATTACGCTATGA19

CGTATCAATCGATTACGCTATGAATG|||||| ||||||||||||TTCAATCAATTACGCTATGA16CGTATCAATCGATTACGCTATGAATG|||||| ||| |||||||TTCAATCAATTGCGCTATGC

1252

マッピングの詳細•

フィルタリング

リード配列と、参照配列がどの程度一致しているものを残すかを
決める。

53

Length Fraction と Similarity••••

Length FractionとSimilarity パラメータを使って、どの程度アライメントされたリードを、マッピングされたものとして保持するか、決定します。
Length Fraction とSimilarity は２つのパラメータの組み合わせで使用されます。
Length fraction: フィルターをかける際に、考慮する長さ
Similarity: Length Fraction で指定した長さのうち、どの程度類似しているものを残すか。
リード長：100bp

デフォルトのLength Fraction, 0.5
100 bp x 0.5 = 50 bp

Reference

デフォルトのSimilarity, 0.8
50 bp x 0.8 = 40 bp

54

Length Fraction と Similarity•

デフォルトの設定、Length Fraction = 0.5, Similarity = 0.8 の場合
リード長：100bp

デフォルトのLength Fraction, 0.5
100 bp x 0.5 = 50 bp

Reference

デフォルトのSimilarity, 0.8
50 bp x 0.8 = 40 bp

50塩基中、40 塩基一致している場合にマップしているとして残す。
55

Length Fraction と Similarity•

どうして２つのパラメータが必要か？
Reference– リードの一部は似ているけれども、大きな挿入や、欠失によりリードの一部が参照配列と一致しない可能性がある場合– トリミングが完全にできなかったクオリティの低い配列が末端部にある場合（Length Fraction を小さくすることで、リードの一部に限定してアライメントの類
似度を設定できる）
Reference– 参照配列とほぼ一致するが、所々、１塩基の変異があると想定
される場合

56

Mapping Parameters

アライメントパラメータフィルター パラメータ57

Mapping Navigation Areaから使用するデータを選択。
 Toolboxから NGS Core Tools > Map Reads to Reference を選択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。
58

Mapping

Reference:使用する参照配列を選択。
Reference masking
 Exclude annotated：あるアノテーションを除外したい場合。
 Include annotated only: あるアノテーションのみ
含みたい場合。

Referenceに使用するデータを選択。

59

Mapping












Mismatch cost：アライメントにマッチしないものがあった場合のコスト
Insertion cost：アライメントに挿入がある場
合のコスト
Deletion cost:アライメントに欠失がある場
合のコスト
Length fraction：リードの長さのどの程度がマッピングされているべきか。
Similarity :どの程度類似しているべきか。
Global alignment:
Global alignment を行うかどうか。チェックが外れている場合はLocal alignmentを実行。
Color space alignment:カラースペースのデータかどうか、その場合にカラーによるエラー補正を行うかどうか。
Auto-detect paired distances: 自動でペアの距離を決めるかどうか。
Non-specific match handling：同一ス
コアでマップされる箇所がある場合の対処。

60

Mapping
 Create reads track: 結果をトラックとして作成する場合。
 Create stand-alone read mappings：
結果をstand-aloneフォーマット（参照
配列、リードマッピング、アノテーショ
ンが一つになったファイル）で作成するか。
 Create report:マッピング結果のレポート作成。
 Collect un-mapped reads:マップされなかったリードをリストとして作成するかどうか（リスト化することにより、De Novoなど、別の解析へ利用可
能）61

マッピング：結果
結果（トラック）

トラック

選択ツール
拡大ツール
スライドズーム
縮小して全体表示ボタン
Tool バー62

マッピング：結果

緑色のリードは、センス鎖にマップされた
リード、赤色のリードはアンチセンス鎖へマップされたリードになります。青色のリードは、ペアとして認識されているリードです。

背景に色が付いている箇所は、参照配列と異なる箇所です。



色がうすくなっている箇所はマッピングされていません⇒カバレッジの計算にも考慮されていません。
63

結果、レポート•

基本の Report は「Summary Report」という名前で保存されています。

64

マッピング：結果•

参照配列の追加– リードマッピングの結果に参照配列を追加しましょう。

65

マッピング：結果

追加されたゲノムトラックと遺伝子トラック

マッピングに使用したゲノムを選択。
ゲノム（参照配列）のアイコンがのような場合、Track Tools > Convert to
Track を使って、変換を行ってください。

ドラッグアンドドロップで簡単に位置を変更で
きます。

66

Local Realignment ツール

67

Local Realignment•

マッピングのプロセスでは、各リードがもっとも高いアライメントスコア（参照配列との一致度を示すスコア）を示す場所にマッピングをしています。しかしながら、時には近傍のリードのマッピングの状況から、最も高いアライメントスコアではなくとも、もっともらしいマッピング結果が考えられる場合があります。

•

たとえば上記例では、GCCGは左横にずれることで、他のリードのマッピングとも一致し
もっともらしいマッピングになると考えられます。マッピングの段階では、各々のリードのアラ
イメントスコアのみを考えているため、このような状況が発生します。
さらにこの状況で変異やInsertion、Deletionの検出を行うと、正しく検出できないものも発生します。特にInsertionやDeletionが影響をうけると考えられています。
68•

Local Realignment•

Local Realignment では、このような状況を修正するため、マッピングを部分的にやり直します。この際、通常のマッピングの段階とは異なり、他のリードのマッピング状況を考慮するた
め、先ほどのマッピングは以下のように変化します。

•

先ほどのマッピングよりも、こちらの方がもっともらしい結果であることが直感的に分かります。
69

Local Realignment 原理•

上図のようなリードと参照配列の組み合わせは右図のように書き下せる。

Homer, N. & Nelson, S. F. Improved variant discovery through local re-alignment of shortread next-generation sequencing data using SRMA. Genome biology 11, R99 (2010).

70

Local Realignment 原理•

グラフにして書き直し、それぞれのパスを通るリードのカバレッジを記入すると以下のようになる。このグラフを解く事で、Local Realignment は実行されている。

Homer, N. & Nelson, S. F. Improved variant discovery through local re-alignment of shortread next-generation sequencing data using SRMA. Genome biology 11, R99 (2010).

71

Local Realignment•

Toolbox > NGS Core Tools >Local Realignment•

2種類のLocal Realignmentsがあります。さらにGuided にはNo forceとForceの2種類があります。
– Non guided– Guided• No force• Force72

Local Realignment•

Guided Local Realignment– ガイドとなるような変異（InsertionやDeletion）の情報をあらかじめ与えておく
ことで、その領域のInsertion、Deletionを考慮してリアライメントを行う。
– ガイドとなる変異情報がない場合、Local Realignment では、少なくとも1本のリードがInsertionやDeletionを支持している必要がある。このような場合、ガイドとなる変異情報を与えることで、InsertionやDeletion を効率的に検出できるようになる。

•

Guided Local Realignment が有効な例

73

Local Realignment•

Guided Local Realignment の注意点
– dｂSNPなど、入力マッピングデータとは異なるデータからの変異を使う場合• Force realignment のチェックを必ずはずす。

– 入力マッピングデータを基にした変異データを使う場合• Force realignment にチェックを入れる

74

Local Realignmentを使った解析フロー

マッピング

Guided Local
Realignment

既存の情報を使ったGuided Lopcal
Realignment （Force オプションなし）

SV & InDel
検出
Guided Local
Realignment

直前のSV＆InDel検出の情報を使ってGuided
Lopcal Realignment （Force オプションあり）

SV & InDel,
Variant 検出75

Local Realignment 実行方法

 Navigation Areaから使用するマッピングデータを選択。
 Toolboxから NGS Core Tools > Local Realignment を選択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。

76

Local Realignment実行方法
 Realign unaligned ends: マッピングの際にマップされなかった末端（soft clipping）を
Local Realignment の際に利用するかどうか。アダプターの一部のようなものが残っていない限り、ここはチェックを入れる。
Guidance-variant settings：ガイダンスあり、なしの設定
 Guidance-variant track: ガイダンスに使用するトラックを選択。
 Force realignment to guidancevariants: ガイダンスが、使用するマッピングデータから作成された場
合は、ここにチェックを入れることで、より積極的にRealignmentを行える。


注意：ガイダンスに選択するトラックが使用するマッピングデータ揺らいでない場
合は、チェックを外してください。そうしな
いと正確なRealignmentが行えません。

77

Local Realignment実行方法
 Output options アウトプットの選択
 Create reads track: トラックフォー
マットでの作成。
 Create stand-alone read mappings:
スタンドアロンフォーマットでの作成。
 Output track of realigned
regions: Realignmentされた個所をトラックとして保存するかどうか。確認に便利。
 Result handling Open: 実行後すぐに開く。
 Save: 実行後一旦保存。
 Log handling Make log: ログを作成するかどうか。

78

Local Realignment：結果•

結果はマッピングのファイルとして作成され、名前の最後に locallyrealigned として作成されます。
– スタンドアロンフォーマットで作成した場合– トラックフォーマットで作成した場合•

この後、通常と同じ方法で変異やInsertion, Deletion の検出を行います。

79

ターゲット領域の統計値計算

80

ターゲット領域の統計値計算

 Navigation Areaからマッピングデータを選択。
 Toolboxから Resequencing Analysis > Create Statistics for Target Regions を選択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。
81

ターゲット領域の統計値計算
 Target regions track Track of Target Regions：ターゲッ
ト領域とするアノテーションのトラッ
クを選択 Report type
 カバレッジの区切りを選択
 Coverage 計算に含める最小カバレッジ
 Read filters
 Ignore non-specific matches：ユ
ニークなマッチでないリードを無視するかどうか Ignore broken pairs：ペアを保持していないリードを無視するかどうか82

ターゲット領域の統計値計算

 Genome, Gene, Mapping,
Coverage トラックを使ってトラックリストを作成してみま
しょう。

83

SNV検出84

3種類の検出方法•

Basic Variant Detection ：クオリティと、バリアントの見られる頻度からバリアントのサイトを検出(version 7.5以前のQuality-Based Variant
Detection) 。

•

Fixed Ploidy Variant Detection：確率モデルを使い、バリアントのサイトを検出(version 7.5以前のProbabilistic Variant Detection) 。

•

Low Frequency Variant Detection：低頻度で見られるバリアントの検出ツール。倍数性を指定しないでバリアントの検出が行える。

使い分け：
バリアントの見られる頻度が、その領域において15％以下のような場合は、 Basic Variant
Detection, それよりも多い場合は、 Fixed Ploidy Variant Detection をご利用ください。バリ
アントの見られる頻度が低い場合や、倍数性を指定できない場合などは、 Fixed Ploidy
Variant Detection をご利用ください。
85Basic Variant Detection

Mapping後のデータに対し、を設定し、許容するミスマッ
チや、gap、またQuality ScoreによりSNP detectionに含めるデータのフィルタリングを行う。

SNP とCallするために、最低必要なカバレッジや、SNPの頻度を設定する。
86Basic Variant Detection

 Navigation Areaからマッピングデータを選択。
 Toolboxから Resequencing Analysis > Quality-based Variant Detection を選
択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。
87

Basic Variant Detection

 Ploidy: 参照配列の倍数性

88Basic Variant Detection

共通フィルター

Reference masking
 Ignore positions with coverage above：カバレッジが指定した
数字以上のバリアントについてリストに含めない
 Restrict calling to target regions：バリアントを検出したい領域の指定（アノテーショントラックで指定）
Read filters
 Ignore broken pairs：ペアエンドのリードでペアと認識されなかったリードをバリアント検出の計算に含めるかどうか
 Ignore non-specific matches：「Reads」を選択すると、nonspecificなマッチのリードを計算に含めなくなり、「Regions」を選択すると、1本でもnon-specificなリードが含まれる場合、その領域のバリアントを検出しません。
 Minimum read length：Ignore broken pairとIgnore non-specificregions が指定された場合、このフィルターの対象となる最小のリードの長さの設定が必要です。これは非常に短いリードは、
その短さからnon-specificになる可能性があるためです。
Coverage and count filters
 Minimum coverage：最小カバレッジ
 Minimum count：バリアントを支持するリードの最低カウント数
 Minimum frequency (%)：最小頻度

89

Basic Variant Detection

共通フィルター

Quality filter Base quality filter:塩基のクオリティに関するフィルター Neighborhood radius：クオリティフィルターの対象とす
る横方向の塩基数（奇数） Minimum central quality：縦方向の数（リード数）
 Minimum neighborhood quality：Neighborhood radiusで指定した範囲の最低クオリティ（Phred score）
Direction and position filters：リードの方向（ForwardとReverse）とポジションを使ったフィルター
 Read direction filter：どちらか一方の方向のリードが多数見られる場合にそれを排除（ただし、アンプリコンには適していません）。
 Relative read direction filter：リードの方向が一方のみに偏り
すぎていないか、全体のForwardとReverseのバランスを見て統計検定を行う。Significanceで閾値を入力。
 Read position filter：システマティックなエラーを取り除くために用いるツールでハイブリダイゼーションを行った場合のデータに有効。リードを5つのセグメントに分割し、バリアントの見られるポジションの５つのセグメントに分割されたリードの分布が全体のそれと似ているかどうか検定を行う。Significanceで閾値を入力。

Technology specific filters
 Remove pyro-error variants：ホモポリマー領域に対するエラーの除去
 In homopolymer regions with minimum length：指定した長さのホモポリマー領域のInDelを取り除く。
 With frequency below：指定した頻度以下のものについてのみフィルターを適用。
90

Basic Variant Detection

 Create track: トラックの作成
 Create annotated table: アノテーション付のテーブルの作成

91新しいフィルター
•7.5より3つのバリアント検出に共通のフィルターが搭載され、いくつか新しいフィルターも加わりました。

共通フィルター

Reference masking
 Ignore positions with coverage above：カバレッジが指定した
数字以上のバリアントについてリストに含めない
 Restrict calling to target regions：バリアントを検出したい領域の指定（アノテーショントラックで指定）
Read filters
 Ignore broken pairs：ペアエンドのリードでペアと認識されなかったリードをバリアント検出の計算に含めるかどうか
 Ignore non-specific matches：「Reads」を選択すると、nonspecificなマッチのリードを計算に含めなくなり、「Regions」を選択すると、1本でもnon-specificなリードが含まれる場合、その領域のバリアントを検出しません。
 Minimum read length：Ignore broken pairとIgnore non-specificregions が指定された場合、このフィルターの対象となる最小のリードの長さの設定が必要です。これは非常に短いリードは、
その短さからnon-specificになる可能性があるためです。
Coverage and count filters
 Minimum coverage：最小カバレッジ
 Minimum count：バリアントを支持するリードの最低カウント数
 Minimum frequency (%)：最小頻度92

新しいフィルター

共通フィルター

Quality filter Base quality filter:塩基のクオリティに関するフィルター Neighborhood radius：クオリティフィルターの対象とす
る横方向の塩基数（奇数） Minimum central quality：縦方向の数（リード数）
 Minimum neighborhood quality：Neighborhood radiusで指定した範囲の最低クオリティ（Phred score）
Direction and position filters：リードの方向（ForwardとReverse）とポジションを使ったフィルター
 Read direction filter：どちらか一方の方向のリードが多数見られる場合にそれを排除（ただし、アンプリコンには適していません）。
 Relative read direction filter：リードの方向が一方のみに偏り
すぎていないか、全体のForwardとReverseのバランスを見て統計検定を行う。Significanceで閾値を入力。
 Read position filter：システマティックなエラーを取り除くために用いるツールでハイブリダイゼーションを行った場合のデータに有効。リードを5つのセグメントに分割し、バリアントの見られるポジションの５つのセグメントに分割されたリードの分布が全体のそれと似ているかどうか検定を行う。Significanceで閾値を入力。＊詳細は後述

Technology specific filters
 Remove pyro-error variants：ホモポリマー領域に対するエラーの除去
 In homopolymer regions with minimum length：指定した長さのホモポリマー領域のInDelを取り除く。
 With frequency below：指定した頻度以下のものについてのみフィルターを適用。
93

フィルターによる除去例

 Basic quality filter 適用例：マッピングしたリードをクオリティで表示。クオリティの低いリードがマップされている箇所がバリアントのリストからはずされます。
94

フィルターによる除去例

 Read direction filter 適用例：リードの色
は緑（Forward）、赤（Reverse）、黄色（non-specific）を示しており、緑のリードが大部分のバリアントをサポートしている
ことがわかる。こういったアンバランスな箇所で検出されたバリアントが取り除かれる。

95

フィルターによる除去例

 Read position filter 適用例：バリアントをサポートしているリードがリードの同じ位置で検出されているため、このバリアント
はRead position filter により除去されます。

96Read position filter詳細•

もしリードが理想的な均一なカバレッジであれば、検出されるバリアントをサポートする塩基のリード中の位置は、さまざまになるはずです。

•

これを使い、リードをForward、Reverseの向きを考慮して、それぞれ5分割、計10個の領域に分断し、変異が見つかった箇所がリードのどの領域に属するか、それらの分布が全体と大きく差がないかを検定しています。
97Basic Variant Detection：結果

 結果はデフォルトではトラックフォーマットになっています。

 左下のテーブルアイコンをクリックするとテーブルに代わります。

98Basic Variant Detection：結果















Count: クオリティのフィルターをパスしたリードの数
Coverage: クオリティのフィルターをパスしたリードの数
Frequency: バリアントが見られた頻度
Probability: バリアントのアレルの事後確率（そのアレルが尤もであるとする確率。高い方がより確度が高いという事。）
Forward reads: その領域に見られたForwardリードの数
Reverse reads:その領域に見られたReverseリードの数
Forward/reverse: Forward/Total reads または Reverse/Total reads のうち小さい方の値。
ForwardとReverseが同じなら、0.5となる。
Average quality: 該当する領域の平均リードクオリティ。
# unique start positions:バリアントコールに使われたリードのうちスタートポジションにあるリードの数# unique end positions:バリアントコールに使われたリードのうち最後の箇所にあるリードの数
BaseQRankSum:クオリティスコアについて、参照配列と同じアレルとバアリアントのアレルについてマンホイットニーU検定を行い計算されたZスコア。これが高いほど参照配列の塩基とバリアントの塩基に差がある。
Hyper-alleic：想定されるアレルよりも頻度が高いかどうか
Homopolymer：ホモポリマー領域かどうか
99

Basic Variant Detection：トラックリスト作成

 Navigation Areaからマッピングデータとバリアントの結果を選択。
 Toolboxから ResequTrack Tools > Create Track List を選択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。
100

Basic Variant Detection：結果

 バリアントのトラックの名前のところでダブルク
リック テーブルが現れます。テーブルの行と、マッピングのビューアは対応しているので、テーブルで指定したポジションに自動的にビューアが移動します。
101

Fixed Ploidy Variant Detection 詳細
Probabilistic Variant Detection• 確率モデル（Bayes model）を使ったバリアント検出
Reference

A

?
A
A
T
T
C

? : Site type (ex) A/A, A/T, A/C ... ?

与えられるリードから、そのポジションのSite Typeを推定
Reference と推定したSite typeが異なる場合、バリアントとして結果返す。
102

Fixed Ploidy Variant Detection 詳細
Bayes model

P(A)
A

P(B)
B

P(A∩B)A∩B

P( A  B )  P( B | A) P( A)
P( A  B )  P( A | B ) P( B )P( B | A) P( A)  P( A | B ) P( B )ベイズの定理

事後確率
Posterior

P( A | B ) P( B )P( B | A) 
P( A)

事前確率
Prior

尤度
Likelihood

103

Fixed Ploidy Variant Detection
Reference

A

?
A
A
T
T
C

P( R | S ) P( S )P( S | R ) P( R )? : Site type (ex) A/A, A/T, A/C ... ?

S : Site type
R : Reads

P( R | S ) : Error Model を使って推定

P( S ): Genome Model を使って推定104

Fixed Ploidy Variant Detection 詳細•

Genome Model– Reference がAのとき、Readの大部分はAになると仮定し、初期の確率を以下のように設定し、EMアルゴリズムを使ってそれぞれの確率を推定する。
•

EMアルゴリズム（Expectation Maximization algorithm）は、得られたデータから推定したい現象が観察できない場合に、その確率を推定する、一般的な統計の手法。
Site Type
A/A
A/C
A/G
A/T
T/C
T/G
T/T
G/C
C/C
G/G
G/A/C/T/-

Initial Probability
0.2475
0.001
0.001
0.001
0.001
0.001
0.24750.001
0.24750.2475
0.001
0.001
0.001
0.001
105

Fixed Ploidy Variant Detection 詳細•

Error Model– リードに含まれるエラーを考慮するため、尤度のところにエラーを考慮した確率を推定する。初期値を以下のように設定し、EMアルゴリズムにて確率を推定する。
Reference
Reads
A
C
G
T
-

A

C

G

T

-

0.90
0.025
0.025
0.025
0.025

0.025
0.90
0.025
0.025
0.025

0.025
0.025
0.90
0.025
0.025

0.025
0.025
0.025
0.90
0.025

0.025
0.025
0.025
0.025
0.90

106

Fixed Ploidy Variant Detection

 Navigation Areaからマッピングデータを選択。
 Toolboxから Resequencing Analysis > Variant Detectors > Fixed Ploidy
Variant Detection を選択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。
107

Fixed Ploidy Variant Detection

 Ploidy：参照配列の倍数性
 Required variant probability：バリアントが参照
配列と異なる確率（想定で入力）。この値を低くすると、検出されるバリアントが多くなります。

108

Fixed Ploidy Variant Detection

Reference masking
 Ignore positions with coverage above：カバレッジが指定した
数字以上のバリアントについてリストに含めない
 Restrict calling to target regions：バリアントを検出したい領域の指定（アノテーショントラックで指定）
Read filters
 Ignore broken pairs：ペアエンドのリードでペアと認識されなかったリードをバリアント検出の計算に含めるかどうか
 Ignore non-specific matches：「Reads」を選択すると、nonspecificなマッチのリードを計算に含めなくなり、「Regions」を選択すると、1本でもnon-specificなリードが含まれる場合、その領域のバリアントを検出しません。
 Minimum read length：Ignore broken pairとIgnore non-specificregions が指定された場合、このフィルターの対象となる最小のリードの長さの設定が必要です。これは非常に短いリードは、
その短さからnon-specificになる可能性があるためです。
Coverage and count filters
 Minimum coverage：最小カバレッジ
 Minimum count：バリアントを支持するリードの最低カウント数
 Minimum frequency (%)：最小頻度

109

Fixed Ploidy Variant Detection
Quality filter Base quality filter:塩基のクオリティに関するフィルター Neighborhood radius：クオリティフィルターの対象とす
る横方向の塩基数（奇数） Minimum central quality：縦方向の数（リード数）
 Minimum neighborhood quality：Neighborhood radiusで指定した範囲の最低クオリティ（Phred score）
Direction and position filters：リードの方向（ForwardとReverse）とポジションを使ったフィルター
 Read direction filter：どちらか一方の方向のリードが多数見られる場合にそれを排除（ただし、アンプリコンには適していません）。
 Relative read direction filter：リードの方向が一方のみに偏り
すぎていないか、全体のForwardとReverseのバランスを見て統計検定を行う。Significanceで閾値を入力。
 Read position filter：システマティックなエラーを取り除くために用いるツールでハイブリダイゼーションを行った場合のデータに有効。リードを5つのセグメントに分割し、バリアントの見られるポジションの５つのセグメントに分割されたリードの分布が全体のそれと似ているかどうか検定を行う。Significanceで閾値を入力。

Technology specific filters
 Remove pyro-error variants：ホモポリマー領域に対するエラーの除去
 In homopolymer regions with minimum length：指定した長さのホモポリマー領域のInDelを取り除く。
 With frequency below：指定した頻度以下のものについてのみフィルターを適用。
110

Fixed Ploidy Variant Detection

 Create track: トラックの作成
 Create annotated table: アノテーション付のテーブルの作成

111

結果：ビューの味方

 バリアントテーブルの行をクリックすると、

112

Fixed Ploidy Variant Detection：結果















Count: クオリティのフィルターをパスしたリードの数
Coverage: クオリティのフィルターをパスしたリードの数
Frequency: バリアントが見られた頻度
Probability: バリアントのアレルの事後確率（そのアレルが尤もであるとする確率。高い方がより確度が高いという事。）
Forward reads: その領域に見られたForwardリードの数
Reverse reads:その領域に見られたReverseリードの数
Forward/reverse: Forward/Total reads または Reverse/Total reads のうち小さい方の値。
ForwardとReverseが同じなら、0.5となる。
Average quality: 該当する領域の平均リードクオリティ。
# unique start positions:バリアントコールに使われたリードのうちスタートポジションにあるリードの数# unique end positions:バリアントコールに使われたリードのうち最後の箇所にあるリードの数
BaseQRankSum:クオリティスコアについて、参照配列と同じアレルとバアリアントのアレルについてマンホイットニーU検定を行い計算されたZスコア。これが高いほど参照配列の塩基とバリアントの塩基に差がある。
Hyper-alleic：想定されるアレルよりも頻度が高いかどうか
Homopolymer：ホモポリマー領域かどうか
113

Low Frequency Variant Detection 詳細•

Low frequency Variant Detection では、倍数性を仮定せず、対象となる領域が、シーケンスエラーなのか、そうではない（=バリアント）なのかを検定しています。

•

Error モデルについては、Fixed Ploidy Variant Detection にて採用したエラーモデルを使い、計算し、尤度比検定を行っています。

114

Low Frequency Variant Detection

 Navigation Areaからマッピングデータを選択。
 Toolboxから Resequencing Analysis > Variant Detectors > Low Frequency Variant
Detection を選択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。
115

Low Frequency Variant Detection

Required significance :シーケンスエラーかどうか、検定の際の閾値116

Low Frequency Variant Detection
Reference masking
 Ignore positions with coverage above：カバレッジが指定した
数字以上のバリアントについてリストに含めない
 Restrict calling to target regions：バリアントを検出したい領域の指定（アノテーショントラックで指定）
Read filters
 Ignore broken pairs：ペアエンドのリードでペアと認識されなかったリードをバリアント検出の計算に含めるかどうか
 Ignore non-specific matches：「Reads」を選択すると、nonspecificなマッチのリードを計算に含めなくなり、「Regions」を選択すると、1本でもnon-specificなリードが含まれる場合、その領域のバリアントを検出しません。
 Minimum read length：Ignore broken pairとIgnore non-specificregions が指定された場合、このフィルターの対象となる最小のリードの長さの設定が必要です。これは非常に短いリードは、
その短さからnon-specificになる可能性があるためです。
Coverage and count filters
 Minimum coverage：最小カバレッジ
 Minimum count：バリアントを支持するリードの最低カウント数
 Minimum frequency (%)：最小頻度

117

Low Frequency Variant Detection
Quality filter Base quality filter:塩基のクオリティに関するフィルター Neighborhood radius：クオリティフィルターの対象とす
る横方向の塩基数（奇数） Minimum central quality：縦方向の数（リード数）
 Minimum neighborhood quality：Neighborhood radiusで指定した範囲の最低クオリティ（Phred score）
Direction and position filters：リードの方向（ForwardとReverse）とポジションを使ったフィルター
 Read direction filter：どちらか一方の方向のリードが多数見られる場合にそれを排除（ただし、アンプリコンには適していません）。
 Relative read direction filter：リードの方向が一方のみに偏り
すぎていないか、全体のForwardとReverseのバランスを見て統計検定を行う。Significanceで閾値を入力。
 Read position filter：システマティックなエラーを取り除くために用いるツールでハイブリダイゼーションを行った場合のデータに有効。リードを5つのセグメントに分割し、バリアントの見られるポジションの５つのセグメントに分割されたリードの分布が全体のそれと似ているかどうか検定を行う。Significanceで閾値を入力。

Technology specific filters
 Remove pyro-error variants：ホモポリマー領域に対するエラーの除去
 In homopolymer regions with minimum length：指定した長さのホモポリマー領域のInDelを取り除く。
 With frequency below：指定した頻度以下のものについてのみフィルターを適用。
118

Low Frequency Variant Detection

 Create track: トラックの作成
 Create annotated table: アノテーション付のテーブルの作成

119

Low Frequency Variant Detection：結果















Count: クオリティのフィルターをパスしたリードの数
Coverage: クオリティのフィルターをパスしたリードの数
Frequency: バリアントが見られた頻度
Probability: バリアントのアレルの事後確率（そのアレルが尤もであるとする確率。高い方がより確度が高いという事。）
Forward reads: その領域に見られたForwardリードの数
Reverse reads:その領域に見られたReverseリードの数
Forward/reverse: Forward/Total reads または Reverse/Total reads のうち小さい方の値。
ForwardとReverseが同じなら、0.5となる。
Average quality: 該当する領域の平均リードクオリティ。
# unique start positions:バリアントコールに使われたリードのうちスタートポジションにあるリードの数# unique end positions:バリアントコールに使われたリードのうち最後の箇所にあるリードの数
BaseQRankSum:クオリティスコアについて、参照配列と同じアレルとバアリアントのアレルについてマンホイットニーU検定を行い計算されたZスコア。これが高いほど参照配列の塩基とバリアントの塩基に差がある。
Hyper-alleic：想定されるアレルよりも頻度が高いかどうか
Homopolymer：ホモポリマー領域かどうか
120

構造変異と大きなInDel

121

InDels and Structural Variants••

Quality Based Variant Detection やProbabilistic Variant Detection では
変異やInDelを検出できました。
しかしながら大きなInDelの検出や構造変異については、上記ツールでの検出は難しい場合があります。

＜
•
•
•
•

アルゴリズムにとっては、大きなInsertionやDeletionを受け入れるよりは、
Unaligned endとするほうがスコアを大きくできるからです。
InDel and Structural Variants ツールでは、このUnaligned end に着目して、大きなInDelや構造変異を見つけます。
Unaligned end が別の領域に十分な量マップすることができれば、そこまでの距離のInsertionやDeletion、構造変異と考えられます。
注意：このツールでは、同一染色体内の構造変異のみが検出可能です。
122

InDels and Structural Variants

 Navigation Areaからマッピングデータを選択。
 Toolboxから Resequencing Analysis > InDels and Structual Variantsを選択、
ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。
123

InDels and Structural Variants

 Significance of unaligned end breakpoints
 Unaligned end とするに十分なリードがあるかどうか、二項分布に当てはめて検定をしている。p値を小さく設定するほど、j十分なリードがないと、Unaligned end とならない。
 Filter variants
 変異とするための最低必要なリード数を指定するかどうか

124

InDels and Structural Variants

 Output options
 出力するレポートの種類を選択

125

InDels and Structural Variants

SVの結果に記載されているEvidence の詳細については、以下を参照ください。
http://www.clcsupport.com/clcgenomicsworkbench/current/index.php?manual=Theoretically_expect
ed_structural_variant_signatures.html
126

SNV比較とアノテーション付け

127

変異の比較とアノテーション付け•

視覚的な比較：検出した変異を複数サンプル（又はアノテーションと）並べて比較することで、視覚的に確認する。

•

比較リストの作成：検出した変異を複数（又はアノテーションと）比較し、差があるものをリストアップ。
– ｄｂSNP– １０００genome•

アノテーション付け：検出した変異に既存のデータを使ってアノテーション付け。
– 遺伝子名をつける– Cosmicの情報を付ける– Conservation Score を付ける
128

アミノ酸置換のチェック

129アミノ酸置換のチェック Navigation Areaから変異データを選択。
 Toolboxから Resequencing Analysis > Function consequence > Amino Acid
Changeを選択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。
130

アミノ酸置換のチェック

 Select CDS track：CDS情報 Select transcript track：mRNAなど
 Select sequence track: ゲノム情報

 Filtering and annotation
 アミノ酸置換を引き起こさないものを取り除くかどうか

131アミノ酸置換のチェック

132アミノ酸置換のチェック アミノ酸置換に関する情報がテーブルに追加されました

133

dbSNP比較とアノテーション付け

134

アノテーション付け・比較
アノテーション
 Track tools > Annotate and Filter
 Resequencing analysis > Annotate and Filter Variants

比較 Resequencing analysis > Compare Variants

135

dbSNPとの比較
 dbSNPと比較し、dbSNPに含まれないものを取得する

 Navigation Areaから変異データを選択。
 Toolboxから Resequencing Analysis > Annotate and Filter Variants > Filter
against Known Variants を選択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。

136

dbSNPとの比較

 Known variants track： dbSNPを選択
 Auto join：連続する変異をMNVとして結合させる
 Filter options
 アレルまで一致したものを残す
 ポジションのみ一致したもの
 アレルが一致しないものを残す

137

dbSNPとの比較

138遺伝子名をつける

 Navigation Areaから変異データを選択。
 Toolboxから Resequencing Analysis > Track Tools > Annotate with Overlap
Information を選択、ダブルクリック。
 ウィザードが起動し、選択したデータが選ばれていることを確認。
139

遺伝子名をつける

140

遺伝子名をつける

141

アノテーション付け・比較
アノテーション
 Track tools > Annotate and Filter
 Resequencing analysis > Annotate and Filter Variants

比較 Resequencing analysis > Compare Variants142ご清聴ありがとうございました。

143