Variantenerkennung

Variantenerkennung bezeichnet den Prozess der Identifikation genetischer Varianten aus Sequenzierungsdaten. Dazu gehören Einzelbasenänderungen (SNVs), Insertionen/Deletionen (Indels) und größere Strukturvarianten. Ziel ist es, Unterschiede zum Referenzgenom zu bestimmen, die biologisch oder klinisch relevant sein können. Anwendungen finden sich in Grundlagenforschung, klinischer Genetik, Onkogenetik, Populationsgenetik und Pharmakogenomik.

Der typischer Arbeitsablauf umfasst: Datenerzeugung (WGS, WES oder Panel), Qualitätskontrollen, Abbildung der Reads auf ein Referenzgenom, Variant Calling, Filterung und Qualitätsbewertung, anschließende Annotation und Interpretation. Ergebnisse werden oft im Variant Call Format (VCF) bereitgestellt und nach HGVS beschrieben. In der klinischen Praxis dienen spezialisierte Pipelines dem Nachweis somatischer oder germinaler Varianten, je nach Fragestellung.

Wichtige Methoden und Tools umfassen Germline-Caller wie GATK HaplotypeCaller, FreeBayes und SAMtools, sowie somatische Caller wie Mutect2, und Werkzeuge zur Strukturvariante-Erkennung (Manta, LUMPY). Annotation erfolgt mit VEP, SnpEff oder ähnlichen Tools. Wesentliche Qualitätskriterien sind Abdeckungstiefe, Genotyp-Qualität, Fehlerraten und Artefakt-Filter. Validierung durch orthogonale Methoden (z. B. Sanger) ist in der klinischen Praxis üblich.

Herausforderungen umfassen Sequenzierungsfehler, Mapping-Bias in repetitiven Regionen, Mozaikismus und Unsicherheit bei seltenen Varianten. Die Interpretation hängt vom Kontext, der Referenzversion und der Population ab. Standards wie VCF und HGVS fördern die Interoperabilität; GA4GH arbeitet an gemeinsamen Spezifikationen.