利用 unduliner 将纳米孔测序获得的乳腺癌和胰腺癌基因组中的体细胞变异与甲基化谱变化联系起来

由 root 提交于 周四, 10/15/2026 - 05:55
摘要

研究表明,遗传变异会直接影响 DNA 甲基化,而这一关联通常是在群体水平上围绕生殖系 SNP 开展研究的。利用纳米孔测序等技术生成的序列读段中同时包含基因组变异和碱基修饰信息,这为在个体基因组中关联疾病特异性变异与甲基化变化提供了契机。在此,我们提出 unduliner,这是一种嵌入预训练卷积神经网络模型的分析框架,可预测癌症基因组中与甲基化模式变化相关的体细胞变异,包括单核苷酸变异(SNV)和结构变异(SV)。我们使用分相序列读段、单核苷酸生殖系变异、逐碱基甲基化概率,以及变异与单倍型特异性差异甲基化区域(DMR)的邻近关系或其在其中的存在情况训练模型;模型在验证集上的准确率为 0.803,在留出测试集上的准确率为 0.897。我们将 unduliner 应用于 MCF7 乳腺癌细胞系中亚系特异性变异,作为概念验证,并证明该方法能够识别按变异分层的甲基化差异,且不依赖于基于单倍型的甲基化差异。在一份胰腺导管腺癌(PDAC)样本中,我们鉴定出与肿瘤—正常组织 DMR、等位基因特异性甲基化及肿瘤内 DMR 相关的编码区和非编码区 SNV 与 SV。这些观察结果表明,整合长读长测序中的甲基化与变异信息,可为编码区和非编码区基因组变异提供超出传统变异影响预测工具所能提供的额外解读背景。unduliner 的结果包括变异信息、相对于变异的甲基化变化幅度及方向(升高或降低),以及甲基化变化的基因组位置。Unduliner 已在 GitHub 上公开发布:https://github.com/Chisomgold/unduliner。

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Halimat Chisom

Atanda,

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Adam D

Ewing

doi:

https://doi.org/10.64898/2026.10.08.757715

Halimat Chisom Atanda

1

Mater 研究所—昆士兰大学;

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摘要

研究表明,遗传变异会直接影响 DNA 甲基化;对此关联的研究通常聚焦于生殖系 SNP,并在群体层面开展。纳米孔测序等技术生成的序列读段同时包含基因组变异和碱基修饰信息,这为将疾病特异性变异与个体基因组中的甲基化变化联系起来提供了机会。在此,我们提出 unduliner,这是一种嵌入预训练卷积神经网络模型的框架,可预测癌症基因组中与甲基化模式变化相关的体细胞变异,包括单核苷酸变异(SNV)和结构变异(SV)。我们使用定相序列读段训练该模型(验证集准确率 = 0.803;留出测试集准确率 = 0.897),…

单核苷酸生殖系变异、逐碱基甲基化概率,以及变异与单倍型特异性差异甲基化区域(DMR)的邻近关系或是否位于其中。我们将 Unduliner 应用于 MCF7 乳腺癌细胞系亚系特异性变异,作为概念验证,并证明该工具能够识别按变异分层的甲基化差异,且不受基于单倍型的甲基化差异影响。在一份胰腺导管腺癌(PDAC)样本中,我们鉴定出与肿瘤—正常组织 DMR、等位基因特异性甲基化及肿瘤内 DMR 相关的编码区和非编码区 SNV 与 SV。这些观察结果表明,整合长读长甲基化与变异信息,能够为编码区和非编码区基因组变异提供额外的解释背景,超越传统变异影响预测工具所能提供的信息。Unduliner 的分析结果包括变异信息、相对于变异的甲基化变化幅度及方向(增加或降低),以及甲基化变化的基因组位置。Unduliner 已在 GitHub 上公开发布:https://github.com/Chisomgold/unduliner。

利益冲突声明

ADE 曾因在 Oxford Nanopore Technologies 组织的活动中发表演讲而获得差旅、住宿及会议费用报销。其余作者声明不存在利益冲突。

脚注

https://doi.org/10.5281/zenodo.22652670

https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31360360

https://ftp-trace.ncbi.nlm.nih.gov/ReferenceSamples/giab/data_somatic/H…

https://ftp-trace.ncbi.nlm.nih.gov/ReferenceSamples/giab/data_somatic/H…

已声明的资助方信息

澳大利亚卫生部医学研究未来基金

MRF1175457

Mater 基金会

https://ror.org/03eh6fk59

版权

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该内容依据

CC-BY 4.0 国际许可协议

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发布于2026年10月11日。

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关键词:纳米孔测序 · DNA甲基化 · 体细胞变异 · 长读长测序 · 癌症基因组学

原文链接:https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.08.757715v1?rss=1