CGM第576期：泛基因组时代下结构变异检测的序列图像化方法

基因组结构变异与丰富多彩的生物性状和严重疾病表型密切相关。在本研究中，报告人通过人工智能（AI）赋能的“序列图像化”策略，开发了基于泛基因组图的结构变异检测方法Swave。Swave方法引入了“点阵图投影波”的概念，用于总结能够反映参考等位基因与变异等位基因之间比对模式的点阵图像。进一步，投影波形通过AI循环神经网络，将真实的结构变异信号与由基因组重复序列引入的背景噪声区分开来，最终实现了从泛基因组图中精细解析结构变异。与现有方法相比，Swave在复杂结构变异类型分类和基因分型方面均表现出更优的性能。将该方法应用于健康队列（n=334）和罕见病队列（n=574） 时，Swave揭示了人群中复杂且多态的复杂结构变异模式，并识别出潜在的致病复杂结构变异。这些进展将有助于构建全面的群体水平结构变异图谱，并加深对结构变异在人类遗传多样性及疾病关联中的作用的理解。