背景[1-6]
CNV分析包括染色體微重復(fù)/微缺失、非整倍體、多倍體、單親二倍體、嵌合體、家系連鎖分析，尤其專注于從分子遺傳學(xué)角度進行復(fù)雜染色體病/基因組病的檢測和解讀，發(fā)現(xiàn)拷貝數(shù)異常與表型之間的關(guān)系。人類的基因組變異有多種形式，比如可變數(shù)串聯(lián)重復(fù)序列，單核苷酸多態(tài)、拷貝數(shù)變異（Copy number variants）等，Iafrate和Sebat于2004年分別描述了人類基因組種DNA片段大小從1kb到幾個Mb范圍內(nèi)亞微觀片段拷貝數(shù)突變，這些拷貝片段的復(fù)制、缺失、倒置等變異都統(tǒng)稱為CNV，但轉(zhuǎn)座子的插入和缺失引起的基因變異不包括在內(nèi)。
CNV是一類染色體亞顯微水平的結(jié)構(gòu)變異，即染色體的某些區(qū)域或基因片段在基因組中發(fā)生了重復(fù)或缺失，有研究稱基因組中有約12％的區(qū)域易于發(fā)生CNV；許多復(fù)雜疾病的發(fā)生，如癌癥、孤獨癥和精神分裂癥等，都與其相關(guān)。雖然正常個體中由于基因組進化和變異會產(chǎn)生CNV(正常CNV可查找database 0f genomic variants數(shù)據(jù)庫)，但大多數(shù)CNV都是有害的：拷貝數(shù)的改變可能會影響CNV區(qū)域內(nèi)基因的表達水平；而非同源重組造成的CNV通常使基因的外顯子發(fā)生轉(zhuǎn)位、缺失或插入，進而打斷原來的基因或產(chǎn)生新的融合基因，也可使原來的蛋白獲得新的結(jié)構(gòu)域或新的活性。
拷貝數(shù)變異概念：拷貝數(shù)目變異也稱拷貝數(shù)目多態(tài)，是一種長度大于1kb的DNA片段的變異，在人類基因組中廣泛分布，CNV位點的突變率遠高于SNP（Single nucleotide polymorphism），是人類疾病的重要致病因素之一。
檢測方法：目前全基因組檢測方法主要有微陣列比較基因組雜交（Array CGH）和最新的基于高通量測序技術(shù)的染色體異常檢測（NGS染色體異常檢測）。
兩種技術(shù)相比較：由于Array CGH是在已知探針前提下進行檢測，所以無法檢測出未知的CNV；成本偏高，受檢者負擔(dān)較重；而NGS染色體異常檢測為最新的CNV檢測技術(shù)，對樣本要求較低，能發(fā)現(xiàn)更多的新變異CNV，在國內(nèi)外臨床已得到廣泛應(yīng)用。
CNV的分析多見于易于發(fā)生染色體結(jié)構(gòu)變異的腫瘤研究中，也可用于復(fù)雜的神經(jīng)精神疾病的病因?qū)W研究，如智力障礙、帕金森病和孤獨癥等，也可用于其他疾病的易感性分析，如銀屑病、克羅恩病和一些自身免疫系統(tǒng)疾病。CNV研究既可用于單個的病例分析，找到遺傳高度異質(zhì)性的個體致病的遺傳學(xué)基礎(chǔ)，如智力低下的病因診斷；也可用于大量的病例一對照分析，患病群體的常見CNV變異研究，還可用于核心家系的研究，如疾病相關(guān)新發(fā)CNV的研究。
應(yīng)用[7][8]
CNV分析可用于全基因組及關(guān)聯(lián)性狀分析：
拷貝數(shù)變異（copy number variation，CNV）是指DNA片段大小介于1kb到數(shù)兆范圍內(nèi)的缺失，插入、重復(fù)和復(fù)雜多位點的變異。研究表明，CNV廣泛存在于包括人類在內(nèi)的動植物基因組。由于CNV所涉及基因組中覆蓋的核苷酸總數(shù)超過了SNP的總數(shù),可通過基因劑量和基因調(diào)控區(qū)域的改變影響基因的表達、表型變異以及進化適應(yīng)性，是遺傳變異和表型差異的重要來源，在復(fù)雜性狀的發(fā)生發(fā)展中起著重要的作用。綿羊的生長發(fā)育性狀受到基因和環(huán)境共同作用的影響，尋找DNA分子差異及其對應(yīng)的基因是綿羊遺傳育種的關(guān)注點之一，其中CNV對表型構(gòu)成及疾病發(fā)生的調(diào)控作用已成為研究的熱點。
CNV與GWAS（genome wide association study）的結(jié)合為揭示復(fù)雜性狀的遺傳基礎(chǔ)提供了重要的途徑。利用illumina的高密度Ovine SNP50K BesdChip芯片對綿羊基因組進行分型，通過PennCNV軟件檢測拷貝數(shù)變異在綿羊基因組的分布特征，并首次構(gòu)建了基于SNP分型數(shù)據(jù)的綿羊全基因組CNV圖譜。研究結(jié)果顯示，經(jīng)過嚴格的質(zhì)量控制，共檢測出238個CNVRs，包括219個缺失事件（Loss），13個獲得事件（Gain），6個既有缺失又有獲得事件（Both），平均大小和中位數(shù)大小分別253.57kb和186.92kb，大小范圍13.66kb～1.30Mb。
經(jīng)另一個CNV檢測軟件—CNVpartition進行相互驗證，一共檢測出52個CNVR，其中47個CNVR與PennCNV軟件推斷結(jié)果一致。這些CNVR在染色體上呈現(xiàn)非隨機分布特點，每條常染色體均檢測出CNVR的存在，其中富集CNVR最多的染色體為1、2和5。群體頻率大于3%的CNVR有75個，這些CNVR與鄰近SNP標(biāo)記進行連鎖不平衡分析表明，僅有兩個CNVR被鄰近SNP所標(biāo)簽，提示在illumina分型平臺上，絕大多數(shù)CNVR未被鄰近SNP所標(biāo)簽。對檢測的CNVR進行基因含量注釋和功能富集（GO）分析表明，發(fā)現(xiàn)多數(shù)基因富集于嗅覺、感官知覺、化學(xué)刺激、識別、神經(jīng)系統(tǒng)的傳遞進程等環(huán)境應(yīng)答相關(guān)的基因，另有一些基因與信號轉(zhuǎn)導(dǎo)、信號通路、細胞分化與凋亡及GTP酶的活性等有關(guān)。
參考文獻
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