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新算法AFQuery精准计算临床队列等位基因频率

新型位图索引引擎可感知捕获试剂盒差异,减少ACMG分级中的频率证据偏差。

等位基因频率是临床变异分类的关键依据,但参考数据库常忽略本地人群和罕见病例的分布特征,因此队列来源的频率成为重要补充。然而,不同版本的捕获试剂盒覆盖区域存在差异,传统计算方法会错误地将所有位点的等位基因数计入,导致频率低估。

AFQuery通过位图索引技术,自动识别并校正捕获区域不一致的问题,仅基于共享区域计算频率,从而提供更准确的队列特异性等位基因频率。该方法在模拟和真实数据中均显著减少了频率偏差。

该工具已开源,可直接集成到临床分析流程中。需要注意的是,本研究为预印本,尚未经过同行评审。

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