Mutect2 与 Strelka2
Mutect2 是 GATK 中常用的体细胞 SNV/Indel 检测工具，支持配对和单样本模式，可配合正常样本库（PoN）过滤；Strelka2 较快，多用于配对检测。多工具取交集能提高特异性，但会丢掉部分低频变异。
22个分析 Skill · Codar 生信插件
肿瘤基因组学 AI 分析
肿瘤基因组学关注肿瘤细胞获得的体细胞变异及其演化过程，典型数据是肿瘤-正常配对的 WES、WGS 和靶向 panel，以及 TCGA 等公共队列。Codar 的这个插件覆盖体细胞突变检测、驱动基因解读、TMB、MSI、HRD、突变特征、拷贝数与焦点扩增、肿瘤纯度和克隆进化分析。
肿瘤基因组学能回答哪些研究问题
- 这组肿瘤样本中有哪些体细胞驱动突变？
- 样本的 TMB 有多高，是否存在 MSI 或 HRD？
- 肿瘤的主要突变特征是什么，与吸烟或 APOBEC 有关吗？
- 肿瘤由几个亚克隆组成，复发灶来自哪个克隆？
- 某个基因在 TCGA 队列中的突变频率和预后关联如何？
肿瘤基因组学分析流程
- 1
质控与比对
肿瘤和正常样本分别质控、比对和去重，并核对配对样本身份，避免样本混淆。
- 2
体细胞变异检测
有配对正常样本时做配对检测；没有时用单样本模式，并借助人群数据库和正常样本库过滤胚系变异。
- 3
纯度与拷贝数
估计肿瘤纯度和倍性，识别拷贝数改变、焦点扩增和全基因组加倍；纯度过低会影响后面所有结果。
- 4
标志物计算
计算 TMB、MSI 和 HRD 评分；panel 与 WES 的 TMB 口径不同，比较时要说明换算方法。
- 5
特征与演化
提取突变特征，推断亚克隆结构和进化关系，判断驱动事件发生的先后顺序。
- 6
可视化与解读
绘制瀑布图、棒棒糖图和拷贝数图谱，结合公共队列和证据数据库解读驱动基因。
常用方法与怎么选
ASCAT、FACETS 与 CNVkit
ASCAT 和 FACETS 利用 B 等位基因频率和深度比，同时估计纯度、倍性和等位基因特异拷贝数；CNVkit 常用于 WES 和靶向 panel 的拷贝数检测。低纯度样本的拷贝数结果要谨慎解读。
SigProfiler 与 COSMIC 突变特征
突变特征分析通常把 SNV 按三核苷酸背景归为 96 类，再用 SigProfiler 等工具从头提取，或拟合到 COSMIC 特征库，可提示吸烟、紫外线、APOBEC、错配修复缺陷等突变过程。突变数太少时拟合不稳定。
PyClone 等克隆结构推断
克隆分析利用变异等位基因频率，结合纯度和拷贝数校正，把突变聚类为克隆和亚克隆群体；多区域或多时间点样本可进一步构建进化树。仅凭单个样本推断亚克隆数量，不确定性较大。
需要准备的数据
- 肿瘤与配对正常样本的 FASTQ 或 BAM
- WES 或 panel 的捕获区域 BED 文件
- 已有的体细胞突变 VCF 或 MAF 文件
- 癌种、分期、生存随访等临床信息
- 需要对照的公共队列，如 TCGA 某癌种
能得到的结果
- 过滤注释后的体细胞突变 MAF/VCF
- TMB、MSI 状态与 HRD 评分
- 突变特征谱及各特征贡献比例
- 拷贝数图谱、纯度、倍性与焦点扩增区域
- 克隆结构与肿瘤进化树
- 瀑布图、棒棒糖图等突变图谱
肿瘤基因组学插件包含的分析能力
共 22 项。启用插件后，Codar 会按任务自动选用，不需要逐个记住名称。
- 肿瘤克隆结构与进化
- 体细胞变异临床解读与驱动基因分析
- HRD评分与解释
- 肿瘤纯度与瘤内异质性
- MSI检测与解释
- 肿瘤突变特征分析
- 肿瘤-正常配对体细胞变异检测
- 亚克隆拷贝数与全基因组加倍分析
- TMB计算与平台换算
- 肿瘤拷贝数变异与驱动事件
- 焦点扩增与ecDNA分析
- 癌症公共队列分析
- 肿瘤单样本体细胞变异检测
- 癌症基因依赖性分析
- 肿瘤变异图谱可视化
nf-core 标准流程（7 个）
- nf-core-circdna流程
- nf-core-oncoanalyser流程
- nf-core-pacsomatic流程
- nf-core-tumourevo流程
- nf-core-variantprioritization流程
在 Codar 里怎么用
- 1
切换到生信模式
在 Codar 左上角选择 Codar 生信。
- 2
启用「肿瘤基因组学」
在插件页找到「肿瘤基因组学」，安装或启用。
- 3
描述研究问题
用一句话写清数据和目标，确认分析方案后开始执行。
可以这样提问
帮我对这组肿瘤-正常配对 WES 数据做体细胞突变检测，计算 TMB 和突变特征，并画出突变图谱。
肿瘤基因组学常见问题
没有配对正常样本能做体细胞突变检测吗？
可以，但更难区分体细胞变异和罕见胚系变异。常见做法是用单样本模式，结合 gnomAD 等人群频率数据库和正常样本库过滤，并在结果中说明可能残留部分胚系变异。
WES 和靶向 panel 算出的 TMB 能直接比较吗？
通常不能。panel 覆盖区域小，各家计入的变异类型和过滤规则也不同，与 WES 的 TMB 存在系统差异。比较前要统一计算口径或做平台换算，并注明阈值来源。这类分析用于科研，不作为免疫治疗的用药依据。
肿瘤纯度低会影响哪些分析？
纯度低时体细胞变异的等位基因频率下降，低频突变容易漏检，拷贝数信号被正常细胞稀释，克隆结构推断也更不稳定。通常先评估纯度，对低纯度样本提高测序深度，或在解读时更保守。
相关实践案例
其他生信插件
macOS 12+Mac
Windows 10+Windows