시퀀싱 기술 벤치마킹을 통해 인간 유전체 내 유전 변이 탐지를 위한 최적 전략 정의

시퀀싱 기술의 발전은 인간 유전 변이를 더 정밀하고 완전하게 특성화하는 능력을 지속적으로 향상시키고 있습니다. 짧은 읽기 시퀀싱은 높은 염기 정확도, 처리량 및 비용 효율성으로 인해 널리 사용되고 있지만, 반복적이고 구조적으로 복잡한 영역을 해결하는 능력의 한계로 인해 Pacific Biosciences (PacBio)와 Oxford Nanopore Technologies (ONT)에서 제공하는 긴 읽기 시퀀싱 플랫폼의 도입이 가속화되고 있습니다. 본 연구에서는 다양한 유전체 맥락과 시퀀싱 깊이에서의 작은 변이 및 구조 변이에 대해 시퀀싱 기술과 변이 호출 파이프라인을 체계적으로 비교했습니다. 짧은 읽기 시퀀싱과 DRAGEN의 조합은 잘 매핑되고 중간 복잡도 영역에서 단일 염기 변이(SNV)와 인델에 대해 높은 정확도를 달성했으나, 구조 변이 탐지에서는 민감도와 완성도가 저하되었습니다. 반면 긴 읽기 시퀀싱 플랫폼은 어려운 유전체 영역에서 구조 변이 탐지 및 작은 변이 해석에 명확한 장점을 보였으나 특정 인델 취약 서열 맥락에서는 여전히 도전과제가 남아있습니다. 긴 읽기 파이프라인 중에서는 PacBio Revio+DeepVariant가 전체 유전체에서 가장 높은 SNV 및 인델 정확도를 보였으며, ONT R10+DeepVariant는 임상적으로 중요한 유전자 좌위에서 특히 우수한 성능을 보였습니다. 구조 변이 탐지는 긴 읽기 최적화 호출기가 주도했으며, PacBio에서는 SVIM과 Sawfish, ONT에서는 Sniffles2와 CuteSV2가 가장 우수한 성능을 나타내어 모든 변이 클래스와 크기에서 짧은 읽기 기반 방법을 일관되게 능가했습니다. 커버리지 분석 결과 긴 읽기 시퀀싱은 20×에서 45× 사이에서 정확도 포화에 도달했으나, 짧은 읽기 시퀀싱은 최대 유전체 완성도에 도달하기 위해 60× 이상의 커버리지가 필요했습니다. 이러한 결과는 플랫폼 및 파이프라인 선택에 실용적인 지침을 제공합니다. 긴 읽기 시퀀싱은 구조 변이와 복잡한 유전체 영역 내 변이의 보다 포괄적인 탐지 및 해석을 가능하게 하며, 짧은 읽기 시퀀싱은 고처리량 유전자형 분석 및 임상 중심 응용에서 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션으로 남습니다.