• USAGE
  • PARAM
• 处理逻辑
  • CNV
  • Extra
  • fam_info
  • FV
    • 遗传相符
    • familyTag
    • 筛选标签
  • LOH
  • QC
• AES加密数据库
  • DATABASE
  • 疾病库/基因频谱
  • ACMG Secondary Finding
    • 注释校验
  • VIPHL
• CHPO
• 注意
  • 特殊位点库
• 特性
  • 结合性处理
    • 格式转换
    • Het->Hom修正
    • Hom->Hemi修正
• 复用拼接字段
• 注意
• UTIL
  • tier1tags
    • TO-DO

• -wesim 模式 输出 .result.tsv 时 额外 处理
  • 拆分 Zygosity
  • 额外 输出 两列: Genotype of Family Member 1 Genotype of Family Member 2
• 额外 Tier1 统计
• 额外 Tier1 判断规则
• 额外 遗传相符 判断规则
• 与 -trio2 相同
  • 额外 筛选标签 标签规则
  • 变异来源
  • familyTag 标签规则

1. 读取 annotation.Gene.transcript , 得到基因-转录本对应关系
2. 读取 CNV 数据文件列表到 paths
3. 使用 addCnv2Sheet(sheet, title, paths, sampleMap, filterSize, filterGene, stats, key, gender, cnvFile) 写入 sheet
   • 读取 paths 到 cnvDb，遍历 item
     1. 跳过其他样品编号
     2. 一体机模式，进行表头处理
     3. anno.CnvPrimer进行引物设计
     4. item["OMIM_Gene"] 作为 基因，获取 geneIDs
     5. 基于 geneIDs 注释 CHPO 基因-疾病 突变频谱
     6. -cnvAnnot 时
        1. 转换 json 格式写入 item["CNV_annot"]
     7. item["OMIM_Phenotype_ID"] -> item["OMIM"]
     8. -cnvFilter 时
        1. exon cnv 跳过 item["OMIM"] 为空
        2. large cnv 跳过 长度 < 1M
     9. 基于 title 写入 sheet row
     10. -wesim 时
     11. 基于 wesim.cnvColumn 写入 cnvFile

1. 解析 -extra 和 -extraSheet 到 extraArray extraSheetArray
2. 校验 长度 相等
3. 遍历 -> i
   1. 识别 extraArray[i] 后缀
      1. 后缀 xlsx 时，AppendSheet extraSheetArray[i] -> extraSheetArray[i]
      2. 其他时，作为 txt 读取 slice 写入 sheet extraSheetArray[i]

1. 写表头 “SampleID”
2. 遍历 sampleList -> sampleID
   1. AddRow().AddCell().SetString(sampleID) sampleID 写入 行

1. loadData 读取到 哈希数值 data
   1. 文件名后缀识别 是否 gzip 文件，分别读取
2. cycle1
   1. data 循环1 -> item
      1. annotate1(item)
         1. inhouse_AF -> frequency
         2. 历史验证假阳次数 <- “重复数”
         3. score to prediction
         4. update Function
         5. update FuncRegion
         6. gene symbol -> geneID
         7. 基于 geneIDs 注释 CHPO 基因-疾病 突变频谱
         8. 注释 孕前数据库
         9. 注释 新生儿数据库
         10. 注释 耳聋数据库
         11. “Omim Gene” -> “Gene”
         12. “OMIM_Phenotype_ID” -> “OMIM”
         13. -acmg 时
         14. anno.UpdateSnv(item, *gender)
         15. “引物设计”
         16. item["flank"] += " " + item["HGVSc"]
         17. “变异来源”
         18. 注释 Tier
         19. Tier1 时
         20. anno.UpdateSnvTier1(item)
         21. anno.UpdateAutoRule(item)
         22. anno.UpdateManualRule(item)
         23. annotate1Tier1(item)
3. delDupVar
   1. data 循环1 -> item
      1. Tier1 时
         1. “#Chr”+”Start”+”Stop”+”Ref”+”Call”+”Gene Symbol”+”Transcript” -> key
         2. countVar[key] > 1 时
            1. 加入 duplicateVar[key]
   2. 遍历 duplicateVar -> key,items
      1. 最大 score = anno.FuncInfo[item["Function"]] -> maxFunc
      2. 遍历 items -> item
         1. score < maxFunc 时
            1. item["delete"] = "Y"
            2. deleteVar[key+"\t"+transcript] = true
            3. countVar[key]--
            4. continue
         2. 最小 transcriptLevel[transcript] -> minTrans
      3. 遍历 items -> item
         1. item["delete"] != "Y" 且 transcriptLevel[transcript] != minTrans
            1. item["delete"] = "Y"
            2. deleteVar[key+"\t"+transcript] = true
            3. countVar[key]--
4. cycle2
   1. data 循环1 -> item
      1. Tier1 时 anno.InheritCheck(item,inheritDb)
         1. 统计 基因-转录本 维度 “Zygosity” “ModeInheritance” 分布计数
   2. data 循环2 -> item
      1. “ClinVar Significance” 拼接 “CLNSIGCONF”
      2. Tier1 时
         1. “MutationName” 记入 tier1Db
         2. “#Chr”+”Start”+”Stop”+”Ref”+”Call”+”Gene Symbol”+”Transcript” -> key
         3. 非 deleteVar[key]
            1. annotate2(item)
               1. item["遗传相符"] = anno.InheritCoincide(item, inheritDb, *trio)
               2. item["遗传相符-经典trio"] = anno.InheritCoincide(item, inheritDb, true)
               3. item["遗传相符-非经典trio"] = anno.InheritCoincide(item, inheritDb, false)
               4. familyTag = "single"
                  1. -trio || -trio2 时 familyTag = "trio"
                  2. -couple 时 familyTag = "couple"
               5. item["familyTag"] = anno.FamilyTag(item, inheritDb, "trio")
               6. item["筛选标签"] = anno.UpdateTags(item, specVarDb, *trio, *trio2)
               7. anno.Format(item)
                  1. FloatFormat
                     1. 6 位精度
                  2. NewLineFormat
                     1. <br/> -> \n
               8. -wesim 时 annotate2IM
                  1. “Gene Symbol” 属于 acmgSFGene 时 item[“IsACMG59”] = “Y”
                  2. “DiseaseName/ModeInheritance” 拼接 “DiseaseNameCH”或”DiseaseNameEN”与”ModeInheritance”
                  3. -trio 时，拆分 “Zygosity” 给 “Genotype of Family Member 1” “Genotype of Family Member 2”
                  4. 基于 wesim.resultColumn 写入 resultArray
            2. 写入 Tier1 “filter_variants”
            3. 非 -wgs 时 写入 Tier2
      3. outputTier3 时
         1. SteamWriterSetStringMap2Row(tier3SW, 1, tier3RowID, item, tier3Titles)
            1. 流式写入 Tier3
5. -wgs 时 wgsCycle
   1. 初始化 wgsXlsx
      1. MTTitle 写入 “MT” Sheet，filterVaristsTitle 写入 “intron” Sheet
   2. data 循环1 -> item
      1. 重新计算 wgs 模式 Tier1
      2. Tier1 时 anno.InheritCheck(item,inheritDb)
         1. 统计 基因-转录本 维度 “Zygosity” “ModeInheritance” 分布计数
   3. data 循环2 -> item
      1. Tier1 时
         1. annotate4(item)
         2. item["遗传相符"] = anno.InheritCoincide(item, inheritDb, *trio)
         3. item["遗传相符-经典trio"] = anno.InheritCoincide(item, inheritDb, true)
         4. item["遗传相符-非经典trio"] = anno.InheritCoincide(item, inheritDb, false)
         5. -trio时 item["familyTag"] = anno.FamilyTag(item, inheritDb, "trio")
         6. item["筛选标签"] = anno.UpdateTags(item, specVarDb, *trio, *trio2)
         7. 写入 Tier2
         8. 额外（不在 tier1Db ） 非 “no-change” 变异
         9. 写入 intronSheet
      2. 线粒体 写入 “MT” Sheet

• 功能集

• trio

  • 先证者有检出
    • 自动化判断 不是 B/LB || 有证据项 PM2
      • denovo
        • 公共频率<=0.01
          • 基因集
            • 功能集
              • Tier1
            • ( WGS || SpliceAI Pred D ) && 非 “no-change”
              • 本地频率<=0.01
                • Tier1
              • Tier2
            • Tier2
          • Tier2
        • Tier2
      • 非denovo
        • 公共频率<=0.01
          • 基因集
            • 功能集
              • Tier1
            • ( WGS || SpliceAI Pred D ) && 非 “no-change”
              • 本地频率<=0.01
                • Tier1
              • Tier3
            • Tier3
          • Tier3
        • Tier3

• single

  • 自动化判断 不是 B/LB || 有证据项 PM2
    • 公共频率<=0.01
      • 基因集
        • 功能集
          • Tier1
        • ( WGS || SpliceAI Pred D ) && 非 “no-change”
          • 本地频率<=0.01
            • Tier1
          • Tier3
        • Tier3
      • Tier3
    • Tier3

• HGMD DM || ClinVar P/LP

  • 非线粒体
    • 公共频率 <= 0.05
      • Tier1
    • 非 Tier1
      • Tier2

• 特殊位点库

  • Tier1

• “splice-3”
• “splice-5”
• “init-loss”
• “start_lost”
• “alt-start”
• “frameshift”
• “nonsense”
• “stop-gain”
• “stop_gained”
• “span”

• 标签拼接，分号 ; 分割

• Tag1AFThreshold = 0.05

• tag1:

  • 本地频率<=Tag1AFThreshold || 特殊变异库 || HGMD DM || ClinVar P/LP
    • trio || trio2
      • 遗传相符-经典trio == 相符
        • 标签 T1
      • 遗传相符-非经典trio == 相符
        • 遗传模式: AR || XL || YL
          • 标签 1
        • 遗传模式: AD
          • 纯合记录 均为 0
            • 标签 1
    • single
      • 遗传相符 == 相符
      • 遗传模式: AR || XL || YL
        • 标签 1
      • 遗传模式: AD
        • 纯合记录 均为 0
          • 标签 1

• tag2:

  • 特殊变异库 || HGMD DM || ClinVar P/LP
    • 标签 2

• tag3:

  • 本地频率<=0.01
    • 烈性突变
      • 标签 3

• tag4:

  • 本地频率<=0.01
    • PP3
      • 标签 4
      • PP3:
        • 非 PVS1
          • 保守性: {“GERP++_RS_pred”,”PhyloP Vertebrates Pred”,”PhyloP Placental Mammals Pred”}
            • 无 不保守
              • 至少2个 保守
                • 有害性b1: {“Ens Condel Pred”,”SIFT Pred”,”MutationTaster Pred”,”Polyphen2 HVAR Pred”}
                  • 无 良性/多态
                  • 至少2个 有害
                  • PP3
                • 有害性b2: {“dbscSNV_RF_pred”,”dbscSNV_ADA_pred”,”SpliceAI Pred”}
                  • 无 良性/多态
                  • 至少2个 有害
                  • PP3
                  • spliceAI 有害
                  • PP3
    • 非重复区域 && 特定功能
      • 标签 4
      • 特定功能:
        • stop-loss
        • cds-ins
        • cds-del
        • cds-indel
    • SpliceAI Pred == D && 功能非 no-change
      • 标签 4

1. appendLOHs(excel, lohs, lohSheetName, sampleList)
2. 遍历 lohs -> i,path
3. 对应 sampleID = sampleList[i]
4. AppendSheet lohSheetName -> sampleID+"-loh"

1. parseQC
   1. -karyotype -> karyotypeMap
   2. -qc
      1. loadQC(*qc, *kinship, qualitys, *wgs)
         1. kinship -> kinshipHash
         2. sep="\t"
            1. -wgs 时 sep=": "
         3. 遍历 -qc -> i,path
            1. 遍历 paht -> line
               1. ^## Files : (\S+) -> “bamPath”
               2. sep 分割， TrimSpace，填充 quality[i]
            2. -wgs 时 修正 “bamPath”
            3. kinshipHash[quality[i]["样本编号"]] 更新 quality[i]
      2. 遍历 qualitys -> quality
         1. qualityKeyMap 更新列
         2. karyotypeMap[quality["样本编号"]] 更新 “核型预测”
         3. “原始数据产出（Gb）” 更新 “原始数据产出（Mb）”
         4. -wesim 时
            1. 基于 wesim.qcColumn 写入 qcFile
      3. -filterStat -> loadFilterStat(*filterStat, qualitys[0])
         1. 计算 “Q20 碱基的比例” “Q30 碱基的比例” “测序数据的 GC 含量” “低质量 reads 比例”
      4. -imqc
         1. 遍历 -imqc -> path 读入 imqc
         2. 遍历 qualitys -> sampleID,quality
            1. imqc[sampleID] 更新 quality
               1. quality["Q20 碱基的比例"] = qcMap["Q20_clean"] + "%"
               2. quality["Q30 碱基的比例"] = qcMap["Q30_clean"] + "%"
               3. quality["测序数据的 GC 含量"] = qcMap["GC_clean"] + "%"
               4. quality["低质量 reads 比例"] = qcMap["lowQual"] + "%"
      5. mtqc
         1. 遍历 -mtqc -> i,path
            1. path 读入 qcMap
            2. qcMap 更新 qualitys[i]
2. updateQC
   1. “罕见变异占比（Tier1/总）”
   2. “罕见烈性变异占比 in tier1”
   3. “罕见纯合变异占比 in tier1”
   4. “纯合变异占比 in all”
   5. 循环 -> chr
      1. “chr”+chr+”纯合变异占比”
   6. “SNVs_all”
   7. “SNVs_tier1”
   8. “Small insertion（包含 dup）_all”
   9. “Small insertion（包含 dup）_tier1”
   10. “Small deletion_all”
   11. “Small deletion_tier1”
   12. “exon CNV_all”
   13. “exon CNV_tier1”
   14. “large CNV_all”
   15. “large CNV_tier1”
3. addQCSheet
   1. AddSheet("quality")
   2. 遍历 qualityColumn -> key 横向赋值
      1. row=sheet.AddRow
      2. row.AddCell().SetString(key)
      3. 遍历 qualitys -> quality
         1. row.AddCell().SetString(item[key])

#!/bin/bash
wget -N https://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/genenames/hgnc/tsv/non_alt_loci_set.txt
stat non_alt_loci_set.txt
buildDb/buildDb \
  -prefix db/全外疾病库 \
  -key 'entry ID' \
  -input db/backup/全外疾病库2023.Q1-2023.05.17.xlsx \
  -sheet '更新后全外背景库（6272疾病OMIMID，4787个基因）' \
  -rowCount 8425 -keyCount 4787

or

sh buildDb/buildDb.sh 'db/backup/全外疾病库2023.Q1-2023.05.17.xlsx' '更新后全外背景库（6272疾病OMIMID，4787个基因）' 'entry ID' 8425 4787 db/全外疾病库

sfCode=b7ea138a9842cbb832271bdcf4478310 # 替换成实际密钥
../NB2xlsx/buildDB/buildDB -code $sfCode -extract "#Chr,Start,Stop,Ref,Call,Gene Symbol,Transcript,cHGVS,证据项,致病等级,参考文献,关联疾病表型OMIM号,关联疾病英文名称,关联疾病中文名称,数据库时间" -input db/backup/ACMG\ 73基因23.05.23.xlsx -output db/ACMGSF.json.aes -keys etc/SF.key.txt

• 因本地无 WES 注释流程，上传 db/ACMGSF.json.aes 和 db/ACMGSF.json.aes.mut.tsv 到集群
• 如本地有WES注释流程，所有操作均可在同一环境下完成
• 确认 致病性等级 的 注释个数 一致

sh check/check.sf.sh

• 因原始 VIPHL 库文件格式不同，需要转换格式步骤
• 因建库和注释校验均需 WES 注释流程，整个下面示例步骤统一在集群环境处理，注意非加密文件的保密
• 如本地有 WES 注释流程，建议在本地进行处理
• 核对 差异

## 生成 check/VIPHL/VIPHL.xlsx
chmod 700 check/viphl位点唯一结果统计_total_20230509.xlsx
sh check/build.hl.sh viphl位点唯一结果统计_total_20230509.xlsx

## 构建加密库
hlCode=6d276bc509883dbafe05be835ad243d7  # 替换成实际密钥
src/NB2xlsx/buildDB/buildDB -code $hlCode -extract "#Chr,Start,Stop,Ref,Call,Gene Symbol,Transcript,cHGVS,HLinterpretation,HLcriteria" -input check/VIPHL/VIPHL.xlsx -keys etc/HL.key.txt -output db/VIPHL.json.aes -sheet Result

## 注释校验
sh check/check.hl.sh

buildHPO -chpo chpo-2021.json -g2p genes_to_phenotype.txt -output db/gene2chpo.txt

特殊位点库根据华大内部流程bgicg_anno.pl注释结果中的MutationName查找是否特殊位点， 所以以下情形可能发生库失效问题：

1. 输入文件不包含以MutationName命名的特定注释结果
2. 输入文件MutationName与流程bgicg_anno.pl结果不一致
3. 流程bgicg_anno.pl有更新，但是数据库未同步更新
4. 位点用与现有配置不同的数据库注释导致的注释结果不一致

func zygosityFormat(zygosity string) string {
zygosity = strings.Replace(zygosity, "het-ref", "Het", -1)
zygosity = strings.Replace(zygosity, "het-alt", "Het", -1)
zygosity = strings.Replace(zygosity, "hom-alt", "Hom", -1)
zygosity = strings.Replace(zygosity, "hem-alt", "Hemi", -1)
zygosity = strings.Replace(zygosity, "hemi-alt", "Hemi", -1)
return zygosity
}

func homRatio(item map[string]string, threshold float64) {
var aRatio = strings.Split(item["A.Ratio"], ";")
var zygositys = strings.Split(item["Zygosity"], ";")
if len(aRatio) <= len(zygositys) {
for i := range aRatio {
var zygosity = zygositys[i]
if zygosity == "Het" {
var ratio, err = strconv.ParseFloat(aRatio[i], 64)
if err != nil {
ratio = 0
}
if ratio >= threshold {
zygositys[i] = "Hom"
}
}
}
}
item["Zygosity"] = strings.Join(zygositys, ";")
}

func hemiPAR(item map[string]string, gender string) {
var chromosome = item["#Chr"]
if isChrXY.MatchString(chromosome) && isMale.MatchString(gender) {
start, e := strconv.Atoi(item["Start"])
simpleUtil.CheckErr(e, "Start")
stop, e := strconv.Atoi(item["Stop"])
simpleUtil.CheckErr(e, "Stop")
if !inPAR(chromosome, start, stop) && withHom.MatchString(item["Zygosity"]) {
zygosity := strings.Split(item["Zygosity"], ";")
genders := strings.Split(gender, ",")
if len(genders) <= len(zygosity) {
for i := range genders {
if isMale.MatchString(genders[i]) && isHom.MatchString(zygosity[i]) {
zygosity[i] = strings.Replace(zygosity[i], "Hom", "Hemi", 1)
}
}
item["Zygosity"] = strings.Join(zygosity, ";")
} else {
log.Fatalf("conflict gender[%s]and Zygosity[%s]\n", gender, item["Zygosity"])
}
}
}
}

因下游数据库结构新增字段开发工作量大，部分额外字段拼接进已有字段内

• exon cnv输入文件不存在时仅log报错，不中断

WGS 使用anno2xlsx过滤后，进行spliceAI注释和过滤，然后重新进行Tier1判断、”遗传相符”和”筛选标签” 参考 README.md

• Tier1判断去冗余