High performance imputation of structural and single nucleotide variants in Atlantic salmon using low-coverage whole genome sequencing
High performance imputation of structural and single nucleotide variants in Atlantic salmon using low-coverage whole genome sequencing
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使用低覆盖率全基因组测序对大西洋鲑鱼的结构和单核苷酸变异进行高性能估算
DOI：
10.1101/2023.03.05.531147
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Gundappa M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gundappa M
全基因组测序（WGS），尽管其优点，尚未取代替代方法的基因分型单核苷酸变异（SNV）。结构变异（SV）对性状的影响比SNV更大，但准确基因型更具有挑战性。使用低覆盖率的WGS与基因型插补提供了一种具有成本效益的策略，以实现全基因组变异覆盖率，但尚未测试SV。在这里，我们调查合并SNV和SV插补与低覆盖率WGS数据在大西洋鲑鱼（萨尔莫salar）。作为参考组，我们使用从不同群体中取样的n=445个野生个体的高置信SV和SNV的基因型。我们还生成了参考样本组外商业人群的15 x WGS数据（n=20个样本），并使用金标准方法调用SV和SNV。在1 x、2 x、3 x和4 x的WGS深度下，对参比样本组内和参比样本组外的样本进行插补方法（GLIMPSE）测试。SNV在所有WGS深度中以高准确度和召回率进行插补，包括参考组外的样本。对于SV，我们比较了单纯基于SNV的连锁不平衡（LD）的插补，并补充了来自低覆盖率WGS的SV基因型可能性（GL）。包括SV GL增加了插补准确性，但作为与召回的权衡，需要3- 4倍的覆盖率才能获得最佳性能。组合策略使我们能够在1x WGS下捕获84%的参考组缺失，准确率为87%。这项研究强调了使用低覆盖率WGS进行参考面板插补的前景，包括通过捕获SV来提高全基因组关联研究分辨率的新机会。
Whole genome sequencing (WGS), despite its advantages, is yet to replace alternative methods for genotyping single nucleotide variants (SNVs). Structural variants (SVs) have larger effects on traits than SNVs, but are more challenging to accurately genotype. Using low-coverage WGS with genotype imputation offers a cost-effective strategy to achieve genome-wide variant coverage, but is yet to be tested for SVs. Here, we investigate combined SNV and SV imputation with low-coverage WGS data in Atlantic salmon (Salmo salar). As the reference panel, we used genotypes for high-confidence SVs and SNVs for n=445 wild individuals sampled from diverse populations. We also generated 15x WGS data (n=20 samples) for a commercial population out-with the reference panel, and called SVs and SNVs with gold-standard approaches. An imputation method (GLIMPSE) was tested at WGS depths of 1x, 2x, 3x and 4x for samples within and out-with the reference panel. SNVs were imputed with high accuracy and recall across all WGS depths, including for samples out-with the reference panel. For SVs, we compared imputation based purely on linkage disequilibrium (LD) with SNVs, to that supplemented with SV genotype likelihoods (GLs) from low-coverage WGS. Including SV GLs increased imputation accuracy, but as a trade-off with recall, requiring 3-4x coverage for best performance. Combining strategies allowed us to capture 84% of the reference panel deletions with 87% accuracy at 1x WGS. This study highlights the promise of reference panel imputation using low-coverage WGS, including novel opportunities to enhance the resolution of genome-wide association studies by capturing SVs.
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