ClassifyCNV是一个命令行工具,它实现了2019年ACMG指南,以评估生殖系重复和缺失。该工具使用预先解析的公开数据库来计算每个拷贝数变异的致病性得分 (CNV)根据ACMG指南。
软件要求必须安装Python 3.6或以上版本和BEDTools 2.27.1或以上版本。
git clone https://github.com/Genotek/ClassifyCNV.git
ClassifyCNV接受BED文件作为输入, 支持hg19/hg38坐标。文件中必须包含以下列列信息:
chromosome染色体
CNV start positionCNV起始位置
CNV end positionCNV结束位置
CNV type (DEL or DUP)CNV类型(DEL或DUP)
python ClassifyCNV.py --infile Examples/ACMG_examples.hg19.bed --GenomeBuild hg19 --precise
参数说明:
通过ClassifyCNV计算的数值致病性评分使用 以下截止值:
≤ ?0.99: benign variant
?0.90 … ?0.98: likely benign variant
?0.89 … 0.89: variant of uncertain significance
0.90 … 0.98: likely pathogenic variant
≥ 0.99: pathogenic variant
≤ ?0.99: 良性变体
?0.90 … ?0.98: 可能是良性变异
?0.89 … 0.89: 不确定意义的变体
0.90 … 0.98: 可能的致病性变体
≥ 0.99:致病性变体
输出结果保存至ClassifyCNV_results文件夹中,结果文件夹以Result_dd_Mon_yyyy-hh-mm-ss格式命名, Scoresheet.txt为结果文件。文件的最后两列包括CNV中包含的剂量敏感基因的列表和CNV中所有蛋白质编码基因的列表。
结果文件列名对应于ACMG规则的证据字段可在下列网址找到:
http://cnvcalc.clinicalgenome.org/cnvcalc/cnv-loss
http://cnvcalc.clinicalgenome.org/cnvcalc/cnv-gain
生信软件1 - 测序下机文件比对结果可视化工具 visNano
生信软件3 - mapping比对bam文件质量评估工具 qualimap
生信软件4 - 拷贝数变异CNV分析软件 WisecondorX
生信软件7 - 多线程并行运行Linux效率工具Parallel
生信软件8 - bedtools进行窗口划分、窗口GC含量、窗口测序深度和窗口SNP统计
生信软件9 - 多公共数据库数据下载软件Kingfisher
生信软件10 - DNA/RNA/蛋白多序列比对图R包ggmsa