Evaluation of bioinformatics tools to detect copy number variants in whole exome sequencing data from patients with neurodevelopmental disorders
Creators: name: Τσαβέ, Όλγα Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Νευροαναπτυξιακές διαταραχές
Εργαλεία βιοπληροφορικής ανάλυσης δεδομένων αλληλούχισης εξονίων
Παραλλαγές Αριθμού Αντιγράφων
Neurodevelopmental disorders
Bioinformatics tools for whole exome sequencing data
Copy Number Variations (CNVs)

description: Genomics stands as an interdisciplinary field of science mainly focusing on the structure, function, evolution, mapping, and editing of genomes. Given the importance of DNA in living organisms, delineation of DNA sequences is useful in practically any area of biological research. Recent discoveries and advances have uncovered that large parts of DNA, ranging in size from thousands to millions of DNA bases, can vary in copy-number. Such copy number variations (or CNVs) can encompass genes resulting to dosage imbalances. In general, CNVs include deletions, insertions, and duplications of certain genomic regions. The last years, the discovery of CNVs has given rise to disease research. In view of this fact, it now becomes possible to correlate genetic alterations with a specific pathology. Neurodevelopmental disorders are defined as a group of disorders with severely affected behavioral features/characteristics. The specific disorders are mainly caused by alterations during the stage of early brain development. The considerable advances of the last decade have led to a growing number of high-precision, modes of identification and study of structural variants associated with the aforementioned disorders, including whole-genome and whole-exome correlation studies, which generally allow genome variants to be identified. However, it is worth noting that the detection of CNVs with WES produces significant experimental noise and their precise detection is still an open and demanding problem to be solved. In this context, several computational tools have been developed which aim at analyzing and locating CNVs from WES. To this end, the primary purpose of this work was to comparatively evaluate selected bioinformatics tools developed to detect CNVs (Copy Number Variations) from WES (Whole Exome Sequencing) data of patients with NDD (Neurodevelopmental Disorders) towards their detection efficiency, accuracy, false-positive rate, true-positive rate, read coverage variations, sensitivity and specificity. The present work was carried out in distinct stages to meet the demands described involving a) systematic recording and categorization of the CNVs associated with the neurodevelopmental disorders under study, b) selection and reviewing of the tools that detect CNVs (comparative overview of their advantages, disadvantages, etc.), c) selection of appropriate, representative dataset(s), d) software installation and application of the selected tools, and e) comparative assessment and evaluation of the results of each tool employed. The six tools employed in the study, namely CNVkit, MANTA, DELLY, Wham, Seq2C and LUMPY were evaluated towards their efficiency to detect CNVs in WES data from patients with neurodevelopmental disorders and more specifically Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). The results showed that all the employed tools were able to find structural variations (SVs) although any of them could detect CNVs. Taken together, it becomes evident that the detection of CNVs arises as a great challenge. The failure of a CNV gold standard to accurately evaluate the performance of the tools is another challenge in developing CNV detection tools.
description: Το πεδίο της γονιδιωματικής αποτελεί διεπιστημονικό πεδίο που εστιάζει κυρίως στην δομή, λειτουργία, εξέλιξη, χαρτογράφηση και επεξεργασία του γονιδιώματος. Δεδομένης της σημασίας που έχει το γενετικό υλικό (DNA) για τους έμβιους οργανισμούς, η αποσαφήνιση της πληροφορίας της αλληλουχίας του είναι χρήσιμη σε οποιονδήποτε τομέα της Βιολογίας. Πρόσφατες μελέτες αποκάλυψαν ότι μεγάλα τμήματα του DNA που μπορεί να κυμαίνονται από χιλιάδες έως εκατομμύρια βάσεις μπορεί να κυμαίνονται σε αριθμό αντιγράφων. Τέτοιες παραλλαγές αριθμού αντιγράφων (Copy Number Variations, CNVs) ενδέχεται να περιέχουν γονίδια επιφέροντας έτσι ανισορροπία στην γονιδιακή δόση. Γενικά, τα CNVs περιλαμβάνουν διαγραφές, παρεμβολές και αντιγραφές ορισμένων περιοχών του DNA. Τα τελευταία χρόνια, η ανακάλυψη των CNVs οδήγησε στη συσχέτιση τους με διάφορες ασθένειες. Οι νευροαναπτυξιακές διαταραχές ορίζονται ως μια ομάδα διαταραχών που χαρακτηρίζονται από μη φυσιολογικά χαρακτηριστικά στη συμπεριφορά και προκαλούνται κυρίως από αλλοιώσεις κατά το στάδιο της πρώιμης ανάπτυξης του εγκεφάλου. Τα τελευταία χρόνια, σημαντικές εξελίξεις έχουν οδηγήσει σε πληθώρα μεθόδων ταυτοποίησης και μελέτης υψηλής ακρίβειας CNVs που σχετίζονται με τις προαναφερθείσες διαταραχές, συμπεριλαμβανομένων των μελετών συσχέτισης ολόκληρου γονιδιώματος (Whole genome sequencing, WGS) ή των κωδικών περιοχών (Whole exome sequencing, WES) επιτρέποντας την αναγνώριση τέτοιων παραλλαγών. Ωστόσο, η ανίχνευση CNVs με WES αποτελεί πρόκληση καθώς έχει συσχετισθεί με σημαντικό πειραματικό θόρυβο. Στο πλαίσιο αυτό έχουν αναπτυχθεί διάφορα υπολογιστικά εργαλεία για την ανάλυση και τον εντοπισμό των CNVs με WES. Στόχος της παρούσας εργασίας αποτέλεσε η συγκριτική αξιολόγηση επιλεγμένων εργαλείων για τον εντοπισμό CNVs από WES για ασθενείς με νευροαναπτυξιακές διαταραχές ως προς την αποτελεσματικότητά τους στην ανίχνευση, ακρίβεια, ευαισθησία, ειδικότητα κ.α. Η παρούσα εργασία πραγματοποιήθηκε σε διακριτά βήματα που περιλαμβάνουν τη α) συστηματική καταγραφή και κατηγοριοποίηση των CNVs που σχετίζονται με νευροαναπτυξιακές διαταραχές, β) επιλογή και ανασκόπηση των εργαλείων που ανιχνεύουν CNVs, γ) επιλογή κατάλληλων συνόλων δεδομένων προς ανάλυση, δ) εγκατάσταση των εργαλείων και εφαρμογή τους και ε) συγκριτική αξιολόγηση των αποτελεσμάτων. Τα έξι εργαλεία που χρησιμοποιήθηκαν στη μελέτη, ήταν τα CNVkit, MANTA, DELLY, Wham, Seq2C και LUMPY και αξιολογήθηκαν ως προς την αποτελεσματικότητά τους για την ανίχνευση CNVs σε δεδομένα WES από ασθενείς με Διαταραχή ελλειμματικής προσοχής/υπερκινητικότητας [Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD)]. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι όλα τα εργαλεία που χρησιμοποιήθηκαν ήταν σε θέση να βρουν δομικές παραλλαγές (Structural Variations, SVs) αν και κανένα από αυτά δε μπορούσε να ανιχνεύσει CNVs. Συνολικά, προκύπτει ότι η ανίχνευση των CNVs αναδεικνύεται σε σημαντική σύγχρονη πρόκληση στη Βιοπληροφορική καθώς δεν υπάρχει ακόμα καθολική προσέγγιση.