絞り込みの概要についてご説明しました。今回の記事では、その絞り込みを実際にはどのように行うのか、ご紹介します。絞り込む前に、本解析では、まず、弊社製のツールQmergeVCFを用いて、3サンプルのデータを統合しました。QmergeVCFについては、後日別の記事で改めてご説明したいと思っていますが、要約すると、複数のVCFファイルを一つのファイル(タブ区切り)に統合し、アノテーションも行うツールです。QmergeVCFの出力ファイルは、Caseから検出された変異について、以下の情報がアノテーション付されたものです。■Caseにおける変異のステータス(遺伝子型、depth、GATKを用いて付与した変異のクオリティ...前回の記事参照、など)■Controlの、Caseと同じポジションにおけるステータス※Caseには存在しない、Control固有の変異の情報は含まれません。※それぞれの項目について、変異がデータベースに登録されていなかったり、コドンを変えない場合、Controlでは変異が起きていなかった場合は"."と出力されます。この複数サンプルについての情報が一つに統合されたファイルを用いて絞り込みを行いました。(ここでは絞り込みをLinuxで行っているためawkコマンドを使いますが、Windows/Mac上ならExcelのデータフィルター機能も便利です)まず、公開データベースに登録されている変異の除外から行いました。Indel)106,488個のうち、dbSNP132に登録されている変異を除去します。(※最新のdbSNPは138ですが、本解析ではdbSNP132までに登録されている変異の除去のみを行いました)Qmergeの出力結果(output)では、11列目にdbSNPのバージョンの情報が書かれています。そこで、11列目の情報が132以上のもの、または登録されていないものだけを抜き出して出力します(filter1)。filter1awkコマンドでは1列目を$1、2列目を$2...と指定します。FSは入力ファイルの要素の区切りの指定で、タブ(¥t)のみを要素の区切りとみなすように指示しています。NRは行の指定で、ここでは1行目以外の行に対し処理を行うように指定しています。dbSNP132で絞り込みをかけた結果、候補変異が106,488個から58,980個、およそ6割に減りました。次に、1000人ゲノムプロジェクトでアレル頻度が高い変異を除去します。ここでは、アレル頻度が5%以下の変異、もしくは登録されていないもの(“.”)だけを抽出します。QmergeVCFの出力結果では、1000人ゲノムプロジェクトのアレル頻度は13行目にあります。filter2この結果、58,980個の変異候補を20,714個に絞り込むことができました。<hr本解析では、>公開データベースを用いた絞り込みはここまでです。20,714と2割にまで減らすことができました。次回は、変異のクオリティやインパクトによる絞り込みで、さらに変異候補の数を減らしていきます。(1)memberid:amelieffid:Fuku-Iid:miwa-tid:hr-kid:fujinamisid:miya-yid:kubo-mid:ta-yid:yama_toid:yokokozuarchivesはてなブログをはじめよう!amelieffさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。