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Detection of Genomic Structural Variants from Next-Generation Sequencing Data

机译:从下一代测序数据中检测基因组结构变异

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摘要

Structural variants are genomic rearrangements larger than 50?bp accounting for around 1% of the variation among human genomes. They impact on phenotypic diversity and play a role in various diseases including neurological/neurocognitive disorders and cancer development and progression. Dissecting structural variants from next-generation sequencing data presents several challenges and a number of approaches have been proposed in the literature. In this mini review, we describe and summarize the latest tools ? and their underlying algorithms ? designed for the analysis of whole-genome sequencing, whole-exome sequencing, custom captures, and amplicon sequencing data, pointing out the major advantages/drawbacks. We also report a summary of the most recent applications of third-generation sequencing platforms. This assessment provides a guided indication ? with particular emphasis on human genetics and copy number variants ? for researchers involved in the investigation of these genomic events.
机译:结构变异是大于50?bp的基因组重排,约占人类基因组变异的1%。它们影响表型多样性,并在各种疾病中起作用,包括神经系统/神经认知障碍以及癌症的发生和发展。从下一代测序数据中解剖结构变异提出了一些挑战,文献中已经提出了许多方法。在此小型回顾中,我们描述并总结了最新工具。及其底层算法?专为分析全基因组测序,全外显子组测序,自定义捕获和扩增子测序数据而设计,指出了其主要优点/缺点。我们还报告了第三代测序平台最新应用的摘要。该评估提供了指导性指示?特别强调人类遗传学和拷贝数变异?适用于研究这些基因组事件的研究人员。

著录项

  • 作者

    Du27Aurizio Romina;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
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