PhacoBioIT：面向植入前遗传学筛查的超低深度全基因组测序数据分析与可视化创新工作流

本刊推荐：PhacoBioIT作为开源生物信息学工具（AGPL-3.0许可），通过集成bcl2fastq、fastp、bwa-mem和CNVkit等核心工具，构建了无需命令行操作的自动化分析流程（lcWGS）。该系统显著降低PGT-A（植入前非整倍体遗传学检测）中CNV（拷贝数变异）分析的技术门槛，支持0.01–0.05X超低深度测序数据，为生殖医学中心提供可替代VeriSeq PGS的精准检测方案（精度=1，F1-score=0.9767）。

　　

背景

植入前遗传学检测非整倍体（PGT-A）技术通过识别胚胎染色体异常显著提升辅助生殖成功率。随着低深度全基因组测序（lcWGS）技术的普及，其成本效益和全面基因组筛查能力得到广泛认可。然而现有生物信息学工具多依赖复杂命令行操作，对缺乏编程背景的临床医师和遗传学家构成使用壁垒。PhacoBioIT应运而生，通过集成先进分析工具与直观用户界面，实现"一键式"基因组分析，弥合前沿技术与临床实践间的鸿沟。

工作流程与实施

PhacoBioIT专为超低深度（0.01–0.05X）人类基因组数据分析设计，采用Bash自动化脚本结合HTML/CSS/Python/R构建无命令行交互界面。其工作流包含：基于bcl2fastq的原始数据碱基识别，fastp质量控制与接头修剪，bwa-mem（支持hg38/hg19参考基因组）序列比对，以及CNVkit拷贝数变异检测（使用500kb bin size和140个内部健康参考基因组对照）。数据分析结果通过CNVviso可视化模块（整合ggplot2/tidyverse/plotly等R包）生成交互式图表，所有元数据存储于RSQLite数据库支持历史查询。系统支持Docker部署或源码直接运行，用户可通过内部网络将测序数据上传至共享驱动器后通过指定端口访问。

结果与讨论

分析性能验证：基于VeriSeq PGS解决方案的内部数据复现

通过对比30个胚胎滋养层样本的VeriSeq PGS验证结果，PhacoBioIT在全染色体非整倍体检测中实现100%一致性（30/30），仅2个样本因60%嵌合水平与参考结果（完全非整倍体）存在分类差异。在节段性非整倍体检测中（14个样本），两种方法显示完全一致，且PhacoBioIT可稳定检测<10Mb的微小变异（常规方法难以识别）。在30个正常胚胎分析中未出现假阳性，证明其临床筛查特异性。综合74个样本（30整倍体+30全染色体异常+14节段异常）的性能评估显示：精确度=1，召回率=0.9545，F1-score=0.9767，准确度=0.9730。

嵌合体检测

PhacoBioIT采用30–70%拷贝数偏移阈值（与VeriSeq PGS标准一致）进行嵌合体判读。在验证范围内与参照平台完全一致，例如检测到染色体22的70%嵌合缺失（JTVLB-3-B3样本）和染色体10的50%嵌合缺失（JTVLV-21-Y5样本）。对于60%左右的高比例嵌合案例，PhacoBioIT倾向于分类为嵌合体而VeriSeq PGS判为完全非整倍体，反映低深度测序数据区分高度嵌合与完全非整倍体的固有挑战。当前系统对<30%低比例嵌合的检测灵敏度仍需通过前瞻性稀释实验进一步验证。

用户界面

系统提供图形化界面（GUI）实现全流程点控操作：主页导航栏包含分析/工具/数据库模块；分析标签页支持流动池编号输入、读长类型选择（单端/双端）和原始数据文件夹指定；样本表模块可生成兼容Illumina系统（Nextera/Truseq索引）的样本清单；CNVviso模块提供交互式可视化；数据库界面支持样本批次管理与历史图形检索。该设计显著降低生殖中心对专业生物信息学团队的依赖。

未来开发

计划引入机器学习驱动的CNV过滤以降低假阳性，开发云端部署支持多机构协作分析，并整合多组学数据（转录组/表观基因组）实现更全面的胚胎评估。

结论

PhacoBioIT通过自动化集成分析与可视化工具，为PGT-A领域的超低深度全基因组测序数据提供可扩展、用户友好的解决方案。其开源特性与临床级检测性能（媲美商业系统VeriSeq PGS）使之成为促进生殖遗传学技术普惠化的重要工具。