A unified haplotype-based method for accurate and comprehensive variant calling

索引 生殖系 单倍型 生物 基因分型 计算生物学 假阳性悖论 遗传学 种系突变 计算机科学 基因型 进化生物学 单核苷酸多态性 突变 人工智能 基因
作者
Daniel P Cooke,David C. Wedge,Gerton Lunter
出处
期刊:Nature Biotechnology [Springer Nature]
卷期号:39 (7): 885-892 被引量:40
标识
DOI:10.1038/s41587-021-00861-3
摘要

Almost all haplotype-based variant callers were designed specifically for detecting common germline variation in diploid populations, and give suboptimal results in other scenarios. Here we present Octopus, a variant caller that uses a polymorphic Bayesian genotyping model capable of modeling sequencing data from a range of experimental designs within a unified haplotype-aware framework. Octopus combines sequencing reads and prior information to phase-called genotypes of arbitrary ploidy, including those with somatic mutations. We show that Octopus accurately calls germline variants in individuals, including single nucleotide variants, indels and small complex replacements such as microinversions. Using a synthetic tumor data set derived from clean sequencing data from a sample with known germline haplotypes and observed mutations in a large cohort of tumor samples, we show that Octopus is more sensitive to low-frequency somatic variation, yet calls considerably fewer false positives than other methods. Octopus also outputs realigned evidence BAM files to aid validation and interpretation. Octopus detects germline and somatic variants with high sensitivity and accuracy.
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