Confronto di metodi per la ricerca di genetic copy number variants

La maggior parte del DNA umano è identico tra gli individui e solo una ridotta percentuale determina la variabilità genetica. In base alle dimensioni, si possono distinguere varianti puntiformi e strutturali, che hanno ruoli molteplici e complessi ed è quindi di grande interesse riuscire ad identificarle e a studiarne gli effetti. Negli ultimi decenni, le innovazioni scientifiche nel campo della biologia e lo sviluppo di calcolatori ad alta efficienza, hanno permesso l'avvento delle piattaforme di NGS (Next Generation Sequencing) per il sequenziamento del DNA. Queste tecnologie sono particolarmente adatte allo studio delle varianti puntiformi, ma sono utilizzabili anche per analizzare le varianti strutturali. In particolare, in questa tesi, si sono analizzate le Copy Number Variation (CNV) su dati di sequenziamento mirato. Le CNV sono una forma di variazione strutturale del DNA tale per cui un segmento di DNA è presente più o meno volte in individui differenti. La grande disponibilità di dati NGS e il grande interesse diagnostico per il ruolo delle CNV ha portato allo sviluppo di programmi in grado di identificarle su questo tipo di dati. I dati ottenuti da NGS, però, non sono pensati per lo studio specifico delle CNV e sono soggetti a diverse fonti di rumore, ciò rende l'analisi estremamente complessa ed incerta, ed i programmi creati fino ad ora non sono del tutto affidabili. In questa tesi si sono confrontati quattro programmi per l'analisi di CNV su esoma intero e su dati di sequenziamento mirato al fine di confrontarne le capacità di individuazione di CNV. I programmi hanno analizzato i dati di sequenziamento mirato di 96 casi con mesotelioma pleurico e 96 controlli. Si sono studiate le differenze e le concordanze nei risultati ottenuti e, per ottenere una conferma sulla validità dei risultati, si è verificata la loro appartenenza o meno ad un database di varianti genomiche.