二、SV检测的四种主要策略

（1）基于Read深度（Read Depth, RD）的方法
原理：测序深度与基因组拷贝数成正比。
- 缺失区域：reads深度显著低于平均值（约50%对于杂合缺失）
- 重复区域：reads深度显著高于平均值
代表软件：CNVnator、BIC-seq、CNV-seq、DELLY（结合RD和PE）
优点：
- 可以检测大尺度的CNV
- 计算相对简单
局限：
- 无法精确定位断点（只能确定区域）
- 无法检测平衡性SV（如倒位、易位不改变拷贝数）
- 受GC含量、比对偏好等因素影响
（2）基于Split Read（SR）的方法
原理：识别一条read的两部分分别比对到不同位置的"split reads"，从而精确定位断点。
代表软件：Pindel、DELLY、LUMPY、Manta
工作流程：
1. 提取未完全比对或部分比对的reads（soft-clipped reads）
2. 将未比对部分重新比对到基因组其他位置
3. 如果找到匹配，确定断点坐标
优点：
- 断点定位精确（可达bp级别）
- 可以检测小至50 bp的SV
局限：
- 只能检测被reads跨越的SV
- 需要足够长的reads（对Illumina短读长有限制）
（3）基于Paired-End（PE）的方法
原理：利用paired-end测序中insert size和方向的异常来检测SV。
正常配对特征：
- 两个read在同一染色体上
- 方向相对（read1正向，read2反向）
- 距离在预期insert size范围内
异常配对类型及对应的SV：
| 异常类型 | 提示的SV |
|---------|---------|
| 距离远大于预期 | 缺失（reads跨越了被删除的区域） |
| 距离远小于预期 | 插入（reads之间的区域被插入序列替代） |
| 方向相同 | 倒位 |
| 位于不同染色体 | 易位 |
代表软件：DELLY、LUMPY、BreakDancer、Manta
优点：
- 可以检测大尺度SV
- 对read长度要求不高
局限：
- 断点定位不精确（通常在数百bp范围内）
- 受insert size分布的影响
（4）基于de novo组装的方法
原理：对SV区域进行局部de novo组装，将组装结果与参考基因组比对来识别SV。
代表软件：TIGRA、MindTheGap、SMRT-SV（PacBio专用）、Sniffles（Nanopore专用）
优点：
- 可以检测最复杂的SV，包括串联重复扩增、倒位等
- 可以获得SV的完整序列
局限：
- 计算资源需求大
- 组装质量依赖于数据质量和覆盖度