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cfDNA

QC 示例: cfDNAPro

背景

cell-free DNA 是细胞 apoptosis, necrosis, or active secretion 后释放到外周血、尿液等体液中的游离DNA，约167nt，半衰期约为 5~150 min。血浆中的cfDNA主要来源于造血系统或病变组织，孕期则有 2-20% 来自胎盘。移植排斥反应、自身免疫性疾病、感染、心肌梗死、中风等皆有可能改变cfDNA谱。

一般可以研究cfDNA中的遗传畸变（SNP/CNV），也可以研究其共价DNA修饰（甲基化）。cfDNA片段化模式在整个基因组中分布不均，DNA甲基化与核小体占用密切相关，而核糖体的可及性影响cfDNA片段的最终切割偏好。

关联 Table: 不同分辨率下cfDNA应用于IVD，其中常用：

  • WPS = 完全跨越窗口A的DNA片段数 - 终点在窗口A的DNA片段数。反应了该窗口内的 coverage/peak 信息。测序深度足够时，可以：

    • 基于L-WPS(window=120 bp) 鉴定 nucleosome-occupied regions，结果与核小体图谱分布相似
    • 基于S-WPS(window=16 bp) 鉴定 transcription factor binding，如CTCF。
    • 通过对 L-WPS 进行快速傅里叶变换（FFT）推断核小体间距，它与造血细胞的 A/B compartments（染色质互作）、开放染色质区域、特异性基因表达相关，也许可用以回溯 cfDNA 的来源组织

  • Fragmentation/ Patterns: (碎片化模式+甲基化测序)训练癌症早筛模型

Methylated Fragment Ratio (MFR)
Fragment Size Index (FSI)
Chromosomal Aneuploidy of Featured Fragments (CAFF),
Fragment End Motif (FEM)
...

回溯 cfDNA 的来源细胞类型 (2024)

cfDNA的溯源受困于来源组织之间的遗传差异，例如：胎儿与母体基因组之间，肿瘤突变DNA与健康组织DNA之间。目前，可以基于其甲基化谱进行细胞类型的deconvolution，如 methylDeConv。也可以基于 cfDNA fragmentation patterns 预测其CpG甲基化，进一步进行来源回溯，如 FinaleMe。

作者整合了公开的单细胞数据集，获得了450多种潜在细胞类型中20k个基因的表达量。将cfDNA片段Mapping至人类参考基因组后，对每个基因，通过 FFT 将 L-WPS 信号表示成三角函数积分的线性组合（即变成周期图）。选取位于 193-199bp 间的周期，计算该基因的 mean FFT intensity。随后计算该基因 mean FFT intensity 与 Gene Expression 间的相关性。

完成后，根据相关性对基因进行排序。根据不同组织来源拆分单细胞类型、及其 marker genes。对各组织中基因的 rank 进行 boxplot，以评估‘相关性’在不同组织中的分布是否有所区别（细胞类型对血浆 cfDNA 的相对贡献：健康个体中，肝脏对血浆 cfDNA 的相对贡献最高）。

随后作者对癌患者 cfDNA 与上述单细胞 GE 同样计算 rank，如此得到450多种细胞的rank，以此为SVM的输入特征。由于模型比较成功的区分了疾病个体和对照组个体，我们可以说：癌症患者中，cfDNA 来源异于健康组

SVM的基准分析：各组织的 bulk rna 表达量。

生物信息操作: Shendure lab cfDNA

其它参考

https://iivd.net/thread-33875-1-1.html      !!!
https://zyxy.wfmc.edu.cn/2022/0329/c7340a102147/page.htm  cfDNA在癌症诊断中的机遇和挑战(2022)
https://www.nature.com/articles/s41390-022-02448-3        儿科疾病中的应用(2023)
https://www.nature.com/articles/s41416-021-01696-0        当前癌症临床试验中(2022)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/494472266      cfDNA的提取方法