GC偏好

GC偏好

测序中的GC偏好指的是基因组上GC含量在50%左右的区域更容易被测到,产生的reads更多,这些区域的覆盖度更高,在高GC或者低GC区域,不容易被测到,产生较少的reads,这些区域的覆盖度更少。用基因组单位长度的bin中的GC含量作为横坐标,覆盖度作为纵坐标作图,可以明显的看到该趋势。这种趋势在100kb为单位的bin中依然存在。

如图A中可以看出随着GC含量的增加,counts是先增加后减少,bin的大小为10kb。图C可以看出大部分片断的GC含量0.4到0.6之间。

GC偏好也存在其他地方,比如基因编码区内密码子的最后一位,C碱基往往占优势;基因的长度和GC含量成相关性;Aquifex aeolicus 的基因组整体GC含量是43%,而核糖体RNA操纵子的GC含量是65%。

如图,鸡(Gallus_gallus-5.0)基因组的GC含量与基因密度之间的散点图和拟合曲线,相关性非常明显。

影响

举个例子,1)在检测拷贝数的时候,GC含量低或者高的区域,其覆盖度小于GC含量中等的,但不意味着仅仅根据测序的覆盖度,就认为GC含量中等的拷贝数比高/低GC含量区域的高。2)在做RNA测序分析的时候,GC含量高/低的区域reads数少,并不一定说明这个基因的表达量低。3)在做基因组拼接的时候,因为GC偏好的存在,高/低GC含量的区域被测的少,这些区域的拼接难度就较大。

来源

测序中GC偏好不均衡的结果来源于多个因素,比如对文库进行PCR扩增的时候,cluster簇扩增的时候,测序的时候,不同实验室之间,实验批次之间,不同的样本类型等等。这些因素都会影响测序数据。

校正

因为GC偏好可能会对特定的分析结果造成影响,放大变异影响真实信息,所以需要校正。有一种简单的校正,就是先统计每个GC含量(0, 1, 2, 3,…, 100%)下的特定bin的平均覆盖度,再计算所有bin的平均覆盖度,用来校正测序得到的覆盖度。

特定bin校正后的覆盖度 = 该bin的原始覆盖度 *(所有bin的平均覆盖度/与该bin的有相同GC含量的所有bin的平均覆盖度)

还有算法计算了每个bin的GC含量与观察到的depth之间的关联性,拟合出一条趋势线,用原始的覆盖度减去该趋势。

结果

有研究表明在需要考虑GC偏好带来的影响的实验中,通过GC校正能显著改善结果。

参考:

Yoon, Seungtai, et al. “Sensitive and accurate detection of copy number variants using read depth of coverage.” Genome research 19.9 (2009): 1586-1592.
Benjamini, Yuval, and Terence P. Speed. “Summarizing and correcting the GC content bias in high-throughput sequencing.” Nucleic acids research 40.10 (2012): e72-e72.
Tilak, Marie-Ka, et al. “Illumina library preparation for sequencing the GC-rich fraction of heterogeneous genomic DNA.” Genome biology and evolution 10.2 (2018): 616-622.
https://en.wikipedia.org/wiki/GC-content
https://www.sciencedirect.com/topics/neuroscience/gc-content

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#Author: Jason
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