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Resolving complex structures at oncovirus integration loci with conjugate graph
Briefings in Bioinformatics ( IF 6.8 ) Pub Date : 2021-08-13 , DOI: 10.1093/bib/bbab359
Wenlong Jia 1 , Chang Xu 1 , Shuai Cheng Li 1
Affiliation  

Oncovirus integrations cause copy number variations and complex structural variations (SVs) on host genomes. However, the understanding of how inserted viral DNA impacts the local genome remains limited. The linear structure of the oncovirus integrated local genomic map (LGM) will lay the foundations to understand how oncovirus integrations emerge and compromise the host genome’s functioning. We propose a conjugate graph model to reconstruct the rearranged LGM at integrated loci. Simulation tests prove the reliability and credibility of the algorithm. Applications of the algorithm to whole-genome sequencing data of human papillomavirus (HPV) and hepatitis B virus (HBV)-infected cancer samples gained biological insights on oncovirus integrations. We observed four affection patterns of oncovirus integrations from the HPV and HBV-integrated cancer samples, including the coding-frame truncation, hyper-amplification of tumor gene, the viral cis-regulation inserted at the single intron and at the intergenic region. We found that the focal duplicates and host SVs are frequent in the HPV-integrated LGMs, while the focal deletions are prevalent in HBV-integrated LGMs. Furthermore, with the results yields from our method, we found the enhanced microhomology-mediated end joining might lead to both HPV and HBV integrations and conjectured that the HPV integrations might mainly occur during the DNA replication process. The conjugate graph algorithm code and LGM construction pipeline, available at https://github.com/deepomicslab/FuseSV.

中文翻译:

用共轭图解析肿瘤病毒整合位点的复杂结构

肿瘤病毒整合会导致宿主基因组上的拷贝数变异和复杂结构变异 (SV)。然而,对插入的病毒 DNA 如何影响局部基因组的理解仍然有限。肿瘤病毒整合局部基因组图 (LGM) 的线性结构将为了解肿瘤病毒整合如何出现并损害宿主基因组的功能奠定基础。我们提出了一个共轭图模型来重建整合位点的重排 LGM。仿真测试证明了算法的可靠性和可信度。将该算法应用于人乳头瘤病毒 (HPV) 和乙型肝炎病毒 (HBV) 感染的癌症样本的全基因组测序数据,获得了关于肿瘤病毒整合的生物学见解。我们从 HPV 和 HBV 整合的癌症样本中观察到四种肿瘤病毒整合的影响模式,包括编码框截断、肿瘤基因的过度扩增、插入单个内含子和基因间区域的病毒顺式调控。我们发现,局灶性重复和宿主 SV 在 HPV 整合的 LGM 中很常见,而局灶性缺失在 HBV 整合的 LGM 中很普遍。此外,根据我们方法的结果,我们发现增强的微同源性介导的末端连接可能导致 HPV 和 HBV 整合,并推测 HPV 整合可能主要发生在 DNA 复制过程中。共轭图算法代码和 LGM 构建管道,可在 https://github.com/deepomicslab/FuseSV 获得。肿瘤基因的过度扩增,病毒顺式调节插入单个内含子和基因间区域。我们发现,局灶性重复和宿主 SV 在 HPV 整合的 LGM 中很常见,而局灶性缺失在 HBV 整合的 LGM 中很普遍。此外,根据我们方法的结果,我们发现增强的微同源性介导的末端连接可能导致 HPV 和 HBV 整合,并推测 HPV 整合可能主要发生在 DNA 复制过程中。共轭图算法代码和 LGM 构建管道,可在 https://github.com/deepomicslab/FuseSV 获得。肿瘤基因的过度扩增,病毒顺式调节插入单个内含子和基因间区域。我们发现,局灶性重复和宿主 SV 在 HPV 整合的 LGM 中很常见,而局灶性缺失在 HBV 整合的 LGM 中很普遍。此外,根据我们方法的结果,我们发现增强的微同源性介导的末端连接可能导致 HPV 和 HBV 整合,并推测 HPV 整合可能主要发生在 DNA 复制过程中。共轭图算法代码和 LGM 构建管道,可在 https://github.com/deepomicslab/FuseSV 获得。而局灶性缺失在 HBV 整合的 LGM 中普遍存在。此外,根据我们方法的结果,我们发现增强的微同源性介导的末端连接可能导致 HPV 和 HBV 整合,并推测 HPV 整合可能主要发生在 DNA 复制过程中。共轭图算法代码和 LGM 构建管道,可在 https://github.com/deepomicslab/FuseSV 获得。而局灶性缺失在 HBV 整合的 LGM 中普遍存在。此外,根据我们方法的结果,我们发现增强的微同源性介导的末端连接可能导致 HPV 和 HBV 整合,并推测 HPV 整合可能主要发生在 DNA 复制过程中。共轭图算法代码和 LGM 构建管道,可在 https://github.com/deepomicslab/FuseSV 获得。
更新日期:2021-08-13
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