FusionMap中怎么檢測融合基因

FusionMap中怎么檢測融合基因，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

通過兩種方式來檢測融合基因：

• 對于沒有比對上基因組的序列，即unmapped reads, 通過識別Fusion junction-spanning reads 來識別融合基因；這部分reads覆蓋到了融合基因的連接點，在連接點兩側的序列分別比對到構成融合的多個基因上

• 對于比對上基因組的reads, 通過識別 Inter-transcript read pairs來識別融合基因，這部分reads雖然沒有直接覆蓋連接點，但是其R1端和R2端分別比對到不同的基因

  
  

示意圖如下

在fusionmap中，假定融合基因由2個基因組成，對于沒能比對上基因組的Fusion Junction-spanning reads, 又分為兩類：設定一個比對長度的閾值，如果這條reads在兩個基因中比對上的長度都大于閾值，就屬于seed reads; 如果在任意一個基因中比對上的長度小于閾值，就屬于rescued reads,示意圖如下

Fusionmap會輸出如下所示的表格

關鍵的幾列信息解釋如下

1. FusionID : 識別到的融合基因的ID，前綴都為FUS,第一個數字為融合基因的起始位置，第二個數字為融合基因的終止位置，這里的位置實際上都是累積位置，把所有的染色體按照字母順序首位相連構成一條參照的染色體，這樣每個基因在這條染色體上都有一個位置，所以這里的位置都是累積位置，可以發現，終止位置的數字總是比起始位置大；括號里的內容是形成融合基因的兩個基因的鏈的方向

2. Strand : 形成融合基因的兩個基因的鏈的方向， 包括++， —， +-, -+ 四種組合

3. Position1: 檢測到的融合基因的起始位置

4. Chromosome1 : gene1 所在的染色體

5. Chromsome2: gene2 所在的染色體

6. Position2: 檢測到的融合基因的終止位置

7. knowGene1 : gene1 的symbol

8. KnowTranscriptStrand: gene1的轉錄本的方向，有多個轉錄本，就有多個方向

9. KnowGene2: gene2 的symbol

10. KnowTranscripitStrand : gene2的轉錄本的方向，有多個轉錄本，就有多個方向

11. FusionGene: 融合基因的名字，gene1->gene2

除此之外，還包含以下幾種比較難理解的信息

1. 支持該融合基因的reads數目

包含以下3種

1. accepted_hits.UniqueCuttingPositionCount

2. accepted_hits.SeedCount

3. accepted_hits.RescuedCount

   
   

SeedCount和RescuedCount代表的就是上文中提到了seed reads和rescued reads的個數，二者相加就是Fusion Junciton-spanning reads數目，除此之外，還有Inter-transcript reads，這兩種reads的總數就是所有支持該融合基因的reads數目，reads數肯定是越多越好，但是由于建庫過程中存在PCR重復，所以為了提供更加可信的reads數信息，需要去冗余，保證PCR reads不重復計算，去冗余之后，就得到了UniqueCuttingPositionCount。示意圖如下

黑色的線條是真實存在的融合基因形成的轉錄本，灰色的fragment是隨機打斷該轉錄本生成的序列，紅色為融合基因對應的breakpoint,圖中一共4條reads, 但是中間的2條reads 位置相同，可能是PCR 重復，所以實際上只能說有3條reads 支持該融合基因；fusinomap 在統計reads 數目的時候，實際上只看在第二個基因中的終止位置是否相同來判斷，對于例子中的融合基因，最終的UniqueCuttingPositionCount的值就是3，這個數值越大，該融合基因越可靠。

2. 密碼子類型

融合轉錄本也會進行翻譯，相比原本兩個基因的密碼子，融合轉錄本的密碼子會存在移碼現象，對于結果中frameshift這一列的信息，示意圖如下

以上就是4種常見的融合轉錄本密碼子類型，在FrameshiftClass這一列信息中，將這4種常見類型定義為In-Frame, 其他類型定義為Frame-Shift。

3. 連接點兩側的堿基

通常認為是兩個基因的exon區域連接形成了融合轉錄本，而exon起始和終止的堿基序列相對保守，根據這一特征，fusionmap定義了SplicePattern, 即連接點兩側序列的模式，GA-TC這樣的剪切模式是最常見的，類型為CanonicalPatter[Major]，接下來比較常見的是GC-AG 和 AT-AC, 類型為CanonicalPatter[Minor]， 對于其他的剪切模式，一般不常見，類型為NonCanonicalPatter；如果一個融合基因的breakpoint 處的剪切模式越常見，則檢測到的該融合基因為真實存在的融合基因的可能信越大。

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