ONT 롱리드 시퀀싱에서 LoFreq 기반 서브컨센서스 변이 검출 성능 평가와 보정

바이러스 진화 추적 등에서는 저빈도 변이 검출이 중요하지만, 기존 쇼트리드용 도구인 LoFreq를 롱리드인 ONT 데이터에 그대로 적용하면 위양성률이 높아지는 문제가 있었다. 본 연구는 다양한 조건에서 LoFreq의 성능을 벤치마크하고, 품질 점수 보정을 통해 정확도를 높이는 방법을 다룬다.

무엇을 했나

• SARS-CoV-2 스파이크 유전자 플라스미드와 대장균(E. coli) 전장 게놈으로 트루 셋을 구축하여 실험을 진행했다.
• ONT R9.4.1 및 R10.4.1 플로우셀을 사용하여 라이브러리를 시퀀싱했다.
• 케미스트리와 커버리지 깊이에 따른 LoFreq의 리콜(recall)과 위발견율(FDR)을 평가했다.
• Phred quality score를 조정하는 보정 방법을 도입하여 위양성 감소 효과를 검증했다.

왜 눈여겨볼 만한가

LoFreq는 0.1% 수준의 저빈도 변이도 잡아내는 민감도를 보이지만, 원시 ONT 데이터에서는 높은 위양성률 때문에 곧바로 쓰기 어렵다. 제시된 Phred 점수 보정법은 위양성을 줄이는 데 도움을 주지만, 10% 미만의 주파수에서는 효과가 떨어지고 구조 변이 검출에는 적합하지 않다는 한계가 있다. 따라서 10% 이상의 서브컨센서스 SNV 분석에 한해 간단한 파이프라인 보조 수단으로 검토해 볼 만하다.

원문

• PloS one · DOI 10.1371/journal.pone.0356259