CNV 致病性分类（ACMG/ClinGen）
拷贝数变异（CNV）是指 kb 到 Mb 级的 DNA 片段缺失或重复，是发育迟缓、智力障碍、先天畸形等疾病的常见病因。一个检出的 CNV 是否致病，取决于它覆盖了哪些基因、这些基因是否对剂量敏感、人群中是否常见以及在家系中如何遗传。ACMG 与 ClinGen 联合发布的胚系 CNV 技术标准，把这些证据转化为分值相加的打分体系，缺失和重复各有一套评分表，最终按总分分为致病、可能致病、意义不明（VUS）、可能良性和良性五级。ClinGen 剂量敏感性图谱提供单倍剂量不足（HI）和三倍剂量敏感（TS）评级，是评分的核心依据。输入通常来自染色体微阵列、低深度 CNV-seq 或 WES、WGS 的 CNV 检测结果。本页介绍科研分析方法，不能替代有资质机构出具的临床报告。
什么时候用
- 对染色体微阵列或 CNV-seq 检出的缺失、重复做五级致病性分类
- 罕见病 WES 或 WGS 中补充评估外显子级和大片段 CNV
- 研究队列中批量标注 CNV 等级，统计致病性 CNV 检出率
- 对已发表或数据库中的 CNV 按新版标准重新评估
- 比较家系中先证者与父母的 CNV，结合遗传情况调整分级
不适合的情况
- 肿瘤体细胞拷贝数改变，其意义需按肿瘤驱动事件框架解读
- 单核苷酸变异和小插入缺失，应使用序列变异的 ACMG 标准
- 平衡易位、倒位等不改变拷贝数的结构变异，打分体系不覆盖
需要准备的数据
- CNV 检测结果
- 每条 CNV 包括染色体、起止坐标、类型（缺失或重复）、拷贝数和检测平台，坐标须注明参考基因组版本
- 断点精度信息
- 芯片探针间隔或测序断点置信区间，断点不精确时影响是否覆盖关键基因或基因末端的判断
- 家系与遗传信息
- 父母是否携带同一 CNV、家族成员表型，用于新发或遗传证据评分
- 患者表型
- 主要临床特征，用于判断与重叠基因已知疾病是否吻合，表型一致性会影响文献证据部分的得分
分析步骤
- 1
标准化 CNV
统一参考基因组版本和坐标格式，合并同一事件被拆成的相邻片段，确认类型与拷贝数。必要时把坐标换算到另一参考版本，并检查换算后长度是否异常变化。
- 2
评估基因组内容
对应评分表第一部分：判断 CNV 是否覆盖蛋白编码基因或已知功能元件。完全不含这类元件的 CNV 会得到负分，倾向良性；含有时继续评估后续部分。
- 3
比对剂量敏感区域
第二部分：与 ClinGen 中确定的 HI 或 TS 基因和区域比较，看是完全覆盖、部分覆盖还是只累及基因一端；同时检查是否完全落在已知良性 CNV 区域内。这一步通常对总分影响最大。
- 4
统计基因数量
第三部分：计算 CNV 内蛋白编码基因的数量，基因越多加分越高，缺失和重复的数量分档不同。这一部分反映大片段变异即使不含已知致病基因也可能有害。
- 5
检索文献与数据库
第四部分：在 DECIPHER、ClinVar、文献中查找重叠且表型相符的病例，同时在 DGV、gnomAD-SV 中查看人群频率。新发病例且表型一致加分多，健康人群中常见则减分。
- 6
整合家系证据
第五部分：根据遗传方式打分。新发且表型吻合可加分；从未受累父母遗传而来，或在家系中不随疾病共分离则减分，但需考虑外显率不完全的情况。
- 7
汇总分级与复核
各部分得分相加，按阈值给出五级分类。工具自动打分后，应人工核对剂量敏感基因覆盖和文献证据部分，这两部分最依赖判断，也最容易被自动工具误评。
关键参数与决策
分级阈值
总分不低于 0.99 为致病，0.90 到 0.98 为可能致病，-0.89 到 0.89 为 VUS，-0.90 到 -0.98 为可能良性，不高于 -0.99 为良性。阈值固定，判断空间在证据取舍。
ClinGen 剂量敏感评级
HI 和 TS 分别评级：3 为证据充分，2 为部分证据，1 为证据很少，0 为无证据，30 表示常染色体隐性相关，40 表示不太可能剂量敏感。通常只有评级 3 的基因或区域在第二部分给高分。
缺失与重复的区别
单倍剂量不足的证据远多于三倍剂量敏感，因此重复整段包含 HI 基因通常不能直接按致病评；但基因内部重复可能打断阅读框，需按断点位置单独评估。
部分重叠与断点精度
CNV 只累及基因 5′ 端或 3′ 端时，得分取决于是否影响已知致病机制的区域。芯片断点不精确时，可按最小和最大可能范围分别评估，结论不一致时倾向保守。
预测性证据的使用
pLI、LOEUF 等基因约束指标只能作为预测性证据，在评分表中对应较低的分值，不能替代 ClinGen 的确定评级。多个预测指标同时支持时也只给有限加分。
常见错误
- 按 CNV 大小直接判断致病性：大片段不一定致病，小片段也可能致病，关键在于是否覆盖剂量敏感基因，大小只在基因数量部分体现。
- 把重复按缺失的逻辑评分：完整包含 HI 基因的重复通常不会造成单倍剂量不足，按缺失规则加分会显著高估致病性。
- 参考版本混用：GRCh37 坐标直接与 GRCh38 注释比较，会错判是否覆盖关键基因，必须先统一版本。
- 只看工具给出的总分：自动工具对文献病例和表型匹配的判断有限，第四部分常被低估或漏评，需人工补充。
- 遗传自表型正常父母就判为良性：存在外显率不完全和表型差异大的复发性 CNV，如部分易感区域，需要结合已知外显率评估。
- 把人群数据库中出现过当作良性证据：需看频率高低和与目标 CNV 的重叠程度，偶见的类似 CNV 不能直接作为减分依据。
结果怎么看
CNV 分类汇总表
每条 CNV 的坐标、类型、大小、各部分得分、总分和五级分类。重点关注接近阈值的 VUS，这些变异补充一条家系或文献证据就可能升降级。
证据明细
逐条列出每一项得分对应的证据来源，如命中的 ClinGen 区域、文献病例编号、人群频率。复核时检查每项证据是否与本 CNV 真正重叠，以及表型是否吻合。
CNV 区域示意图
展示 CNV 与基因、剂量敏感区域、人群 CNV 和已报道病例的位置关系。看 CNV 是否覆盖关键基因的完整编码区，断点是否落在基因内部。
基因内容列表
CNV 内所有基因及其 HI 和 TS 评级、相关疾病和遗传方式。若含有已知隐性致病基因，应提示检查另一等位基因是否存在致病变异。
和相近方法怎么选
CNV 分类与序列变异 ACMG 分类
序列变异标准使用 PVS1、PM2 等证据代码组合规则判级；CNV 标准使用连续积分相加，缺失和重复各有评分表。两者都分五级，但证据体系和计算方式不同，不能混用。
AnnotSV 与 ClassifyCNV
两者都依据 ACMG 与 ClinGen 标准对 CNV 自动打分。AnnotSV 注释更全面，同时输出大量基因和区域信息，也可处理结构变异；ClassifyCNV 更专注于评分。它们都难以自动完成文献和表型证据，需要人工补充。
CNV 检测与 CNV 分类
CNV 检测从芯片或测序数据中找出拷贝数改变，关注灵敏度和断点；分类针对已检出的 CNV 判断致病性。检测质量决定分类可靠性，断点不准或假阳性 CNV 会直接导致错误分级。
常见问题
ACMG/ClinGen CNV 评分分哪几部分？
缺失和重复的评分表都分五部分：基因组内容、与已知剂量敏感或良性区域的重叠、蛋白编码基因数量、文献与数据库病例证据、遗传方式与家族史。各部分得分相加后按阈值分为五级。
ClinGen 的 HI 和 TS 评分是什么意思？
HI 表示单倍剂量不足，即丢失一个拷贝是否致病；TS 表示三倍剂量敏感，即多一个拷贝是否致病。评分 3 代表证据充分，2 和 1 依次减弱，0 为无证据，30 表示与隐性疾病相关，40 表示不太可能剂量敏感。
CNV 判为 VUS 后怎么办？
可检测父母确认是否新发，查找更多表型相符的病例报告，检查 CNV 内是否有隐性基因并排查另一等位基因，必要时用更高分辨率方法确定断点。新证据出现后可重新打分。
重复为什么比缺失更难解读？
大多数基因对多一个拷贝并不敏感，三倍剂量敏感的证据也比单倍剂量不足少得多。此外重复的插入位置和方向通常未知，可能串联插入也可能插入他处，对基因功能的影响难以预测。
有自动计算 CNV 分级的工具吗？
有，ClinGen 提供在线 CNV 致病性计算器，命令行工具 AnnotSV 和 ClassifyCNV 可批量打分。自动结果适合初筛和批量处理，涉及文献病例和表型匹配的部分仍需人工复核。
在 Codar 里怎么做
在 Codar 里提供 CNV 检测结果，说明参考基因组版本、检测平台，并尽量附上表型和父母是否携带。Codar 确认方案后按 ACMG 与 ClinGen 胚系 CNV 标准逐条评分，标注剂量敏感基因与区域、基因数量、数据库和文献证据及家系证据，给出五级分类。交付分类汇总表、证据明细、区域示意图、报告和可复现脚本。
我有 35 个发育迟缓患儿的芯片 CNV 结果（GRCh37），部分有父母验证，帮我按 ACMG/ClinGen 标准打分分级并列出证据