copy number variations and association mapping
play

Copy Number Variations and Association Mapping 02-715 Advanced - PowerPoint PPT Presentation

Copy Number Variations and Association Mapping 02-715 Advanced Topics in Computa8onal Genomics SNP and CNV Genotyping SNP genotyping assumes two copy numbers at each locus


  1. Copy Number Variations and Association Mapping 02-­‑715 ¡Advanced ¡Topics ¡in ¡Computa8onal ¡ Genomics ¡

  2. SNP and CNV Genotyping • SNP ¡genotyping ¡assumes ¡two ¡copy ¡numbers ¡at ¡each ¡locus ¡ (i.e., ¡no ¡CNVs) ¡ • CNV ¡genotyping ¡assumes ¡no ¡SNPs ¡in ¡the ¡region ¡ • However, ¡SNP ¡and ¡CNV ¡coexist ¡throughout ¡the ¡genome ¡ • Ignoring ¡either ¡SNP ¡or ¡CNV ¡will ¡result ¡in ¡genotyping ¡error ¡ – E.g., ¡genotypes ¡like ¡AAB, ¡A ¡

  3. CNVs with CGH and Oligonucleotide Platforms

  4. Associations to CNV Measurements

  5. BirdSuite • A ¡joint ¡es8ma8on ¡of ¡SNP ¡calls ¡and ¡CNV ¡calls ¡by ¡combining ¡ SNP ¡and ¡CNV ¡probe ¡informa8on ¡ – Discover ¡CNV ¡genotypes ¡for ¡known ¡CNVs ¡(previously ¡catalogued ¡CNVs) ¡ – Discovery ¡of ¡novel ¡and ¡rare ¡CNVs ¡ • Associa8on ¡analysis ¡that ¡incorporate ¡both ¡SNP ¡and ¡CNV ¡ informa8on ¡

  6. BirdSuite • Canary: ¡assigns ¡copy ¡number ¡for ¡known ¡common ¡CNPs ¡ ¡ • BirdSeed: ¡assigns ¡genotypes ¡for ¡SNPs ¡ • BirdEye: ¡detects ¡novel ¡and ¡rare ¡CNVs ¡ ¡ • Fawk: ¡integrates ¡SNPs, ¡CNPs ¡and ¡CNVs ¡

  7. Birdsuite

  8. Detecting CNPs • Probe ¡intensi8es ¡for ¡CNPs ¡across ¡mul8ple ¡individuals ¡

  9. Detecting CNPs • Correlated ¡CNP ¡probe ¡intensi8es ¡across ¡neighboring ¡genome ¡ regions ¡

  10. Detecting CNPs • One-­‑dimensional ¡ mixture ¡model ¡ – Mean: ¡intensity ¡loca8on ¡ of ¡the ¡CNP ¡ – Variance ¡around ¡each ¡ copy ¡number ¡ – EM ¡algorithm ¡to ¡ es8mate ¡the ¡parameters ¡

  11. Detecting CNPs • Mixture ¡models ¡in ¡different ¡popula8ons ¡ Anomalous ¡CNPs ¡for ¡YRI ¡

  12. Birdseed: Genotyping SNPs • SNP ¡probe ¡intensi8es ¡across ¡samples ¡at ¡a ¡locus ¡

  13. Birdseed: Genotyping SNPs • Combining ¡SNP ¡and ¡CNP ¡ • Two-­‑dimensional ¡ probe ¡data ¡ mixture ¡model ¡for ¡two-­‑ copy ¡genotypes ¡

  14. Birdseed: Genotyping SNPs • Mixture ¡component ¡for ¡minor ¡allele ¡homozygous ¡sites ¡may ¡be ¡ hard ¡to ¡detect ¡if ¡minor ¡allele ¡frequency ¡is ¡low ¡

  15. Birdseed: Genotyping SNPs • Impu8ng ¡mixture ¡components ¡for ¡SNP ¡genotypes ¡of ¡other ¡ CNPs ¡ ¡

  16. Birdseye: Detecting De Novo CNVs • Combine ¡informa8on ¡from ¡Canary ¡and ¡Birdseed ¡ SNP ¡probes ¡ CNV ¡probes ¡

  17. Birdseye: Detecting De Novo CNVs • Combine ¡informa8on ¡from ¡Canary ¡and ¡Birdseed ¡

  18. Evaluation • There ¡is ¡no ¡ground-­‑truth ¡available. ¡However, ¡consistency ¡in ¡ Mendelian ¡inheritance ¡in ¡HapMap ¡trio ¡samples ¡can ¡be ¡used ¡ for ¡evalua8on. ¡

  19. Evaluation • Birdsuite ¡vs. ¡Birdseed: ¡the ¡rate ¡of ¡mendelian ¡inconsistency ¡ (MI) ¡in ¡SNPs ¡that ¡overlap ¡a ¡known ¡CNP ¡for ¡91 ¡children ¡ ¡

  20. Association Analysis with SNPs and CNVs • At ¡each ¡locus, ¡we ¡have ¡both ¡SNP ¡and ¡CNV ¡informa8on ¡and ¡ want ¡to ¡incorporate ¡both ¡SNP ¡and ¡CNV ¡in ¡associa8on ¡test ¡ (e.g., ¡AAB ¡versus ¡ABB) ¡ – A ¡locus ¡may ¡be ¡haploinsufficient ¡when ¡the ¡remaining ¡copy ¡carries ¡low-­‑ expression ¡alleles, ¡while ¡the ¡locus ¡may ¡have ¡no ¡associa8ons ¡to ¡ phenotype ¡when ¡the ¡remaining ¡copy ¡carries ¡high-­‑expression ¡alleles. ¡

  21. Association Analysis with SNPs and CNVs • Assuming ¡A, ¡B ¡represent ¡two ¡SNP ¡alleles, ¡we ¡fit ¡a ¡regression ¡ model ¡ • A+B: ¡total ¡copy ¡numbers ¡ • A-­‑B: ¡SNP ¡genotypes ¡ • b1: ¡CNV ¡effect ¡ • b2: ¡SNP ¡effect ¡

  22. Association Analysis with SNPs and CNVs • Assuming ¡A, ¡B ¡represent ¡two ¡SNP ¡alleles, ¡we ¡fit ¡a ¡regression ¡ model ¡ – When ¡there ¡is ¡no ¡copy ¡number ¡varia8ons ¡at ¡the ¡locus, ¡the ¡model ¡ reduces ¡the ¡regression ¡model ¡with ¡only ¡SNP ¡effects ¡ – When ¡there ¡is ¡no ¡SNP ¡genotype ¡varia8on ¡at ¡the ¡locus, ¡the ¡model ¡ reduces ¡the ¡regression ¡on ¡only ¡CNVs ¡

  23. Simulation Study • Scenarios ¡to ¡be ¡considered ¡ – Dele8on: ¡genotypes ¡{A, ¡B, ¡-­‑} ¡at ¡candidate ¡locus ¡ – Duplica8on: ¡genotypes ¡{A, ¡B, ¡BB} ¡at ¡candidate ¡locus ¡ – Fix ¡the ¡frequency ¡of ¡B ¡alleles ¡and ¡duplica8on/dele8on ¡events ¡ • Different ¡associa8on ¡tests ¡

  24. Association Analysis with SNPs and CNVs • Simula8on ¡study ¡results ¡

  25. SNP and CNV Associations • CNVs ¡have ¡been ¡found ¡implicated ¡in ¡rare ¡genomic ¡disorcers ¡ • CNVs ¡have ¡been ¡implicated ¡in ¡only ¡a ¡few ¡percent ¡of ¡the ¡2000 ¡or ¡ more ¡mendelian ¡diseases ¡ • Complex ¡diseases ¡might ¡be ¡more ¡suscep8ble ¡to ¡‘sod’ ¡forms ¡of ¡ varia8on ¡(varia8on ¡in ¡noncoding ¡sequences ¡and ¡copy ¡number ¡ varia8ons) ¡ ¡ • In ¡an ¡eQTL ¡study, ¡SNPs ¡and ¡CNVs ¡were ¡associated ¡with ¡83% ¡and ¡ 18% ¡of ¡the ¡gene ¡expression ¡traits ¡ – Poten8ally ¡greater ¡roles ¡of ¡SNPs ¡ – Possible ¡underes8ma8on ¡of ¡CNV ¡effects ¡-­‑ ¡need ¡a ¡more ¡extensive ¡ catalogue ¡of ¡CNVs ¡

  26. Association Studies with CNVs • Gender ¡ar8fact ¡for ¡dispersed ¡duplica8ons: ¡males/females ¡are ¡ not ¡equally ¡represented ¡in ¡case ¡and ¡control ¡groups ¡

  27. CNV Detection • More ¡precise ¡and ¡ localized ¡CNVs ¡are ¡ easier ¡to ¡detect ¡(e.g., ¡ than ¡CNVs ¡in ¡tumors) ¡ • Con8nuous ¡vs. ¡discrete ¡ CNV ¡measurements ¡ – Measurement ¡noise ¡ – Uncertainty ¡arising ¡when ¡ aggrega8ng ¡informa8on ¡ across ¡genomes ¡

Recommend


More recommend