VariantAlleleFractionGateChecker

Variant Allele Fraction Gate

Liquid Biopsy жидкостная биопсия cfDNA ctDNA CTC exosomes NGS qPCR
Открыть подборку

Описание утилиты: Variant Allele Fraction Gate

Variant Allele Fraction Gate Checker — Контекстно-зависимая валидация VAF

ℹ️  Утилита выполняет адаптивную проверку частоты аллеля согласно AMP/ASCO/CAP, FDA NGS guidance и стандартам жидкой биопсии:
     • LOD/LOQ Comparison: Сравнение наблюдаемой VAF с валидированными пределами обнаружения и количественного определения.
     • Purity-Adjusted Expectation: Корректировка ожидаемой минимальной VAF на чистоту опухоли и плоидность.
     • Statistical Significance: Binomial test для оценки значимости количества поддерживающих прочтений.
     • Artifact Detection: Интеграция strand bias, homopolymer context и других технических флагов.
     • Germline Suspicion Flag: Выявление вариантов с VAF ~50%/~100% в соматических образцах.
     • Known Hotspot Exception: Ослабление фильтров для известных драйверных мутаций при наличии статистической поддержки.

⚠️  ВАЖНО: 
     • При чистоте опухоли 20% гетерозиготная соматическая мутация имеет ожидаемую VAF ~10%, а не 50%.
     • Фиксированный порог VAF=5% отсечет истинные варианты в образцах с низкой чистотой.
     • В жидкой биопсии VAF 0.1% может быть истинной при достаточной глубине и статистической поддержке.
     • Binomial p-value > 0.05 означает, что alt reads могут быть объяснены ошибкой секвенирования.

Использование:
  VariantAlleleFractionGateChecker.exe                            → демо-режим (вывод в консоль)
  VariantAlleleFractionGateChecker.exe input.csv output.json      → оценка ваших данных

Формат input.csv:
SampleID,VariantID,Gene,VariantType,Context,ObservedVAF_Percent,TotalDepth,AltReads,TumorPurity_Percent,Ploidy,AssayLOD_Percent,AssayLOQ_Percent,ExpectedMinVAF_PurityAdjusted,BinomialPValue,MaxBinomialPValue,IsKnownHotspot,HasStrandBias,IsInHomopolymer,GnomAD_AF,IsGermlineByVAF

Пример:
  TUMOR-001,KRAS:c.35G>A,KRAS,SNV,Somatic_Tissue,8.5,450,38,20,2.0,5.0,10.0,7.5,1.2E-12,0.05,true,false,false,0.00001,false

📍 Область применения (Usage Where):
     • Клиническая онкогеномика: Фильтрация соматических вариантов в FFPE-образцах с переменной чистотой.
     • Жидкая биопсия: Валидация ultra-rare вариантов (VAF <1%) в cfDNA.
     • MRD-мониторинг: Разграничение истинного сигнала от шума на пределе чувствительности.
     • Исследования гетерогенности опухоли: Идентификация субклональных вариантов.

— ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО?
VAF — не абсолютная величина, а функция биологии образца и технологии.
Наивная фильтрация по фиксированному порогу теряет истинные варианты в низко-чистотных образцах и пропускает артефакты в высоко-глубинных данных.
Контекстно-зависимый gate адаптирует решение под каждый конкретный образец и вариант.
Это критически важно для чувствительности жидкой биопсии и специфичности тканевого тестирования.

⚠️  КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• Purity Adjustment: ОБЯЗАТЕЛЬНА для тканевых соматических образцов. Без неё = систематическая потеря вариантов.
• Binomial P ≤ 0.05: Без статистической значимости VAF бессмысленна независимо от абсолютного значения.
• Alt Reads ≥ 3: Абсолютный минимум для любого вызова. 1-2 рида = артефакт.
• Known Hotspot Exception: Применяется ТОЛЬКО при статистической поддержке. Не открывает дверь для шума.
• Germline Suspicion: VAF ~50% в соматическом образце требует проверки с парной нормалью.
• Homopolymer Indels: Требуют повышенной строгости или ортогонального подтверждения.

Ключевые особенности утилиты:
• Адаптивные пороги VAF по контексту и чистоте
• Интегрированная статистическая проверка (binomial test)
• Многофакторная детекция артефактов
• Специальная обработка известных хотспотов
• Четырёхуровневая классификация (Pass / Warning / Below LOD / Artifact)
• Соответствие AMP/ASCO/CAP и FDA NGS guidance

Критические параметры:
• Observed VAF vs Assay LOD: Context-dependent
• Purity-Adjusted Expected VAF: Calculated per sample
• Binomial P-Value: ≤ 0.05
• Alt Read Count: ≥ 3
• Artifact Flags: Minimized
• Germline Suspicion: Flagged if applicable

💡 Советы по использованию:
1. Чистота опухоли: Оценивайте независимым методом (патолог, биоинформатика, flow cytometry).
2. LOD/LOQ: Используйте валидированные значения для КАЖДОГО типа образца и панели.
3. Хотспоты: Ведите актуальный список известных драйверных мутаций (COSMIC, OncoKB).
4. Жидкая биопсия: Для VAF <0.5% всегда требуйте UMI-поддержку и binomial p-value.
5. Герминальные находки: Настройте автоматическое направление на germline confirmation при VAF >40% в соматике.

⚠️ Примечание: Данная утилита проверяет СТАТИСТИЧЕСКУЮ И ТЕХНИЧЕСКУЮ достоверность VAF. Она не определяет клиническую значимость варианта. Биологическая интерпретация выполняется downstream (VariantClassificationGateChecker, BiomarkerResultGateChecker).

input.csv

SampleID,VariantID,Gene,VariantType,Context,ObservedVAF_Percent,TotalDepth,AltReads,TumorPurity_Percent,Ploidy,AssayLOD_Percent,AssayLOQ_Percent,ExpectedMinVAF_PurityAdjusted,BinomialPValue,MaxBinomialPValue,IsKnownHotspot,HasStrandBias,IsInHomopolymer,GnomAD_AF,IsGermlineByVAF
TUMOR-001,KRAS:c.35G>A,KRAS,SNV,Somatic_Tissue,8.5,450,38,20,2.0,5.0,10.0,7.5,1.2E-12,0.05,true,false,false,0.00001,false
LB-001,EGFR:c.2573T>G,EGFR,SNV,Somatic_LiquidBiopsy,0.25,25000,62,100,2.0,0.5,1.0,0.5,3.5E-8,0.05,true,false,false,0.0,false
TUMOR-002,PTEN:c.388C>T,PTEN,Indel,Somatic_Tissue,6.2,180,11,45,2.0,5.0,10.0,18.0,0.08,0.05,false,true,true,0.0001,false
TUMOR-003,BRCA2:c.5946del,BRCA2,Indel,Somatic_Tissue,48.0,320,154,60,2.0,5.0,10.0,25.0,0.0,0.05,false,false,false,0.0003,true

URS & FS — спецификация пользователя и функциональная спецификация

Документ описывает контролируемый интерфейс и поведение утилиты VariantAlleleFractionGateChecker для сценария Variant Allele Fraction Gate Checker.

Предметные ограничения и критические параметры

Ниже приведены ключевые фрагменты исходного описания. Перед продуктивным применением пределы должны быть сверены с утверждённой спецификацией, регистрационным досье и локальными SOP.
  • • LOD/LOQ Comparison: Сравнение наблюдаемой VAF с валидированными пределами обнаружения и количественного определения.
  • • Purity-Adjusted Expectation: Корректировка ожидаемой минимальной VAF на чистоту опухоли и плоидность.
  • • Germline Suspicion Flag: Выявление вариантов с VAF ~50%/~100% в соматических образцах.
  • ⚠️ ВАЖНО:
  • • Binomial p-value > 0.05 означает, что alt reads могут быть объяснены ошибкой секвенирования.
  • SampleID,VariantID,Gene,VariantType,Context,ObservedVAF_Percent,TotalDepth,AltReads,TumorPurity_Percent,Ploidy,AssayLOD_Percent,AssayLOQ_Percent,ExpectedMinVAF_PurityAdjusted,BinomialPValue,MaxBinomialPValue,IsKnownHotspot,HasStrandBias,IsInHomopolymer,GnomAD_AF,IsGermlineByVAF
  • TUMOR-001,KRAS:c.35G>A,KRAS,SNV,Somatic_Tissue,8.5,450,38,20,2.0,5.0,10.0,7.5,1.2E-12,0.05,true,false,false,0.00001,false
  • • Жидкая биопсия: Валидация ultra-rare вариантов (VAF <1%) в cfDNA.
  • • MRD-мониторинг: Разграничение истинного сигнала от шума на пределе чувствительности.
  • Это критически важно для чувствительности жидкой биопсии и специфичности тканевого тестирования.
  • ⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
  • • Purity Adjustment: ОБЯЗАТЕЛЬНА для тканевых соматических образцов. Без неё = систематическая потеря вариантов.
  • • Binomial P ≤ 0.05: Без статистической значимости VAF бессмысленна независимо от абсолютного значения.
  • • Alt Reads ≥ 3: Абсолютный минимум для любого вызова. 1-2 рида = артефакт.
  • • Germline Suspicion: VAF ~50% в соматическом образце требует проверки с парной нормалью.
  • Критические параметры:
  • • Purity-Adjusted Expected VAF: Calculated per sample
  • • Binomial P-Value: ≤ 0.05

URS — пользовательские требования

IDТребованиеКритичностьКритерий приемки
URS-001Утилита должна принимать файл input.csv для Variant Allele Fraction Gate Checker с заголовками, определёнными в контракте данных.HighФайл обрабатывается без ручного изменения заголовков.
URS-002Утилита должна выполнять детерминированную оценку QC/ОКК без машинного обучения и без вероятностного принятия решения о соответствии.HighПри одинаковых входных данных, версии правил и конфигурации результат полностью воспроизводим.
URS-003Утилита должна валидировать обязательные поля, типы данных, диапазоны, единицы измерения и предметную правдоподобность значений.HighОшибки схемы, преобразования и диапазона явно отражаются в результате.
URS-004Утилита должна применять предметные пределы и правила из описания, утверждённой спецификации, регистрационного досье и локальных SOP.HighКаждая проверка имеет результат PASS/WARNING/FAIL и понятное сообщение.
URS-005Утилита должна формировать output.json с машинно-читаемыми результатами, исходными значениями, предупреждениями, отказами и критическими находками.HighJSON пригоден для LIMS/ELN/MES-интеграции и QA/QC review.
URS-006Утилита должна сохранять трассируемость между серией/образцом, входным файлом, применёнными правилами и итоговым статусом.HighВыход содержит идентификаторы, список параметров и audit metadata.
URS-007Документация должна поддерживать подготовку IQ/OQ/PQ, CSV/CSA и обсуждение с инспекторами или внутренним QA.MediumURS, FS, контракт input/output и тестовые сценарии поставляются вместе с утилитой.
URS-008Утилита должна использоваться как decision-support инструмент QC, а не как замена утверждённым спецификациям и выпускному решению Qualified Person/QA.MediumВ документации указан контроль change control и необходимость сверки пределов.

Контракт input.csv

#ПолеТипПримерНазначение
1SampleIDstring / controlled vocabularyTUMOR-001Идентификатор образца или лабораторной пробы.
2VariantIDstring / controlled vocabularyKRAS:c.35G>AКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
3Genestring / controlled vocabularyKRASКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
4VariantTypestring / controlled vocabularySNVКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
5Contextstring / controlled vocabularySomatic_TissueКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
6ObservedVAF_Percentdecimal8.5Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
7TotalDepthdecimal450Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
8AltReadsdecimal38Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
9TumorPurity_Percentdecimal20Чистота/профиль примесей; ключевой QC-параметр.
10Ploidystring / controlled vocabulary2.0Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
11AssayLOD_Percentdecimal5.0Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
12AssayLOQ_Percentdecimal10.0Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
13ExpectedMinVAF_PurityAdjusteddecimal7.5Чистота/профиль примесей; ключевой QC-параметр.
14BinomialPValuedecimal1.2E-12Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
15MaxBinomialPValuedecimal0.05Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
16IsKnownHotspotstring / controlled vocabularytrueКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
17HasStrandBiasstring / controlled vocabularyfalseКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
18IsInHomopolymerstring / controlled vocabularyfalseКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
19GnomAD_AFdecimal0.00001Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
20IsGermlineByVAFstring / controlled vocabularyfalseКонтролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил.
SampleID,VariantID,Gene,VariantType,Context,ObservedVAF_Percent,TotalDepth,AltReads,TumorPurity_Percent,Ploidy,AssayLOD_Percent,AssayLOQ_Percent,ExpectedMinVAF_PurityAdjusted,BinomialPValue,MaxBinomialPValue,IsKnownHotspot,HasStrandBias,IsInHomopolymer,GnomAD_AF,IsGermlineByVAF
TUMOR-001,KRAS:c.35G>A,KRAS,SNV,Somatic_Tissue,8.5,450,38,20,2.0,5.0,10.0,7.5,1.2E-12,0.05,true,false,false,0.00001,false
LB-001,EGFR:c.2573T>G,EGFR,SNV,Somatic_LiquidBiopsy,0.25,25000,62,100,2.0,0.5,1.0,0.5,3.5E-8,0.05,true,false,false,0.0,false
TUMOR-002,PTEN:c.388C>T,PTEN,Indel,Somatic_Tissue,6.2,180,11,45,2.0,5.0,10.0,18.0,0.08,0.05,false,true,true,0.0001,false

Правила валидации входных данных

IDПолеПравилоКритичность
VR-001SampleIDПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.High
VR-002VariantIDПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.High
VR-003GeneПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.High
VR-004VariantTypeПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-005ContextПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-006ObservedVAF_PercentПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-007TotalDepthПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-008AltReadsПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-009TumorPurity_PercentПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-010PloidyПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-011AssayLOD_PercentПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-012AssayLOQ_PercentПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-013ExpectedMinVAF_PurityAdjustedПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-014BinomialPValueПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-015MaxBinomialPValueПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-016IsKnownHotspotПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-017HasStrandBiasПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-018IsInHomopolymerПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-019GnomAD_AFПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium
VR-020IsGermlineByVAFПоле должно соответствовать утверждённому справочнику/словарю или допустимой строковой форме.Medium

FS — функциональная спецификация

IDФункцияРеализация
FS-001CLI executionПоддержать режимы запуска: demo mode без аргументов и production mode input.csv output.json.
FS-002CSV importПрочитать input.csv в UTF-8/CSV-совместимом формате, проверить наличие заголовка и ожидаемых колонок.
FS-003Schema validationПроверить обязательные поля, количество колонок, неизвестные ключевые поля и пустые обязательные значения.
FS-004Type conversionПреобразовать числовые, флаговые и текстовые значения; некорректный формат фиксировать как ошибку строки.
FS-005Domain rule engineПрименить правила для Variant Allele Fraction Gate Checker, включая критические пределы из описания и утверждённой спецификации.
FS-006Status aggregationСформировать итоговый статус: FAIL при критическом отказе, WARNING при некритическом отклонении, PASS при соответствии.
FS-007JSON exportЗаписать output.json с детализацией проверок, исходными значениями, предупреждениями, отказами и critical findings.
FS-008Audit supportСохранять структуру результата пригодной для review, расследования отклонений и воспроизведения расчёта.
FS-009Integration contractПоддержать сценарий LIMS/ELN/MES → input.csv → utility → output.json → portal/admin review.
FS-010Error handlingВозвращать явные сообщения для отсутствующего файла, пустого CSV, неверной схемы, ошибки записи output.json и некорректного формата.

Пример output.json

{
  "utilityId": "variantallelefractiongatechecker",
  "utilityFolder": "VariantAlleleFractionGateChecker",
  "package": "LiquidBiopsy",
  "overallStatus": "PASS|WARNING|FAIL",
  "sourceFile": "input.csv",
  "processedAtUtc": "2026-06-10T00:00:00Z",
  "checks": [
    {
      "parameter": "SampleID",
      "value": "TUMOR-001",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-001"
    },
    {
      "parameter": "VariantID",
      "value": "KRAS:c.35G>A",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-002"
    },
    {
      "parameter": "Gene",
      "value": "KRAS",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-003"
    },
    {
      "parameter": "VariantType",
      "value": "SNV",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-004"
    },
    {
      "parameter": "Context",
      "value": "Somatic_Tissue",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-005"
    },
    {
      "parameter": "ObservedVAF_Percent",
      "value": "8.5",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-006"
    },
    {
      "parameter": "TotalDepth",
      "value": "450",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-007"
    },
    {
      "parameter": "AltReads",
      "value": "38",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-008"
    },
    {
      "parameter": "TumorPurity_Percent",
      "value": "20",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-009"
    },
    {
      "parameter": "Ploidy",
      "value": "2.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-010"
    },
    {
      "parameter": "AssayLOD_Percent",
      "value": "5.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-011"
    },
    {
      "parameter": "AssayLOQ_Percent",
      "value": "10.0",
      "status": "PASS|WARNING|FAIL",
      "message": "Deterministic rule-based check result",
      "ruleReference": "FS-RULE-012"
    }
  ],
  "criticalFindings": [],
  "warnings": [],
  "audit": {
    "inputHash": "sha256:<calculated at runtime>",
    "rulesVersion": "<utility executable version>",
    "documentation": "VariantAlleleFractionGateChecker.documentation.html"
  }
}

Матрица трассируемости

URSFSТестПодтверждение
URS-001FS-001, FS-002OQ-001Проверить запуск и импорт валидного input.csv.
URS-002FS-005, FS-006OQ-004Повторить один и тот же набор данных и сравнить output.json.
URS-003FS-003, FS-004, FS-010OQ-002, OQ-003Проверить отсутствующие колонки и неверные типы.
URS-004FS-005, FS-006OQ-004, PQ-001Проверить критические отклонения по реальным/граничным данным.
URS-005FS-007, FS-009OQ-005Проверить JSON schema и пригодность для downstream-систем.
URS-006FS-008OQ-006Проверить наличие идентификаторов и audit metadata.
URS-007FS-008, FS-010IQ-001, OQ-007Проверить комплектность документации и control evidence.
URS-008FS-005, FS-008PQ-002Проверить review workflow и запрет автоматической замены QA-решения.

IQ/OQ/PQ тестовые сценарии

IDСценарийОжидаемый результат
IQ-001Проверить наличие executable, input.csv, документации и контрольной суммы.Комплект поставки полон; версия зафиксирована.
OQ-001Валидная строка из примера input.csv.PASS или допустимый WARNING согласно правилам.
OQ-002Удалить обязательную колонку из CSV.Ошибка схемы или FAIL с указанием отсутствующей колонки.
OQ-003Внести нечисловое значение в числовое поле.Ошибка преобразования типа с указанием строки/поля.
OQ-004Значение критического параметра вывести за предел.FAIL и critical finding.
OQ-005Проверить структуру output.json.Все обязательные секции присутствуют, JSON валиден.
OQ-006Проверить трассируемость серии/образца.Идентификаторы входа и результатов совпадают.
PQ-001Проверить 3–5 реальных партий/образцов пользователя.Результат подтверждён QC/QA review.
PQ-002Проверить workflow отклонения и ручного QA-решения.Утилита поддерживает review, но не заменяет утверждённое решение.

QA/QC и change control

  • Не менять имена колонок без обновления валидатора, документации и тестового набора.
  • Хранить input.csv, output.json, версию исполняемого файла и контрольную сумму.
  • Перед продуктивным использованием провести IQ/OQ/PQ или эквивалентную CSV/CSA-проверку.
  • Критические пределы должны быть сверены с утверждённой спецификацией, регистрационным досье и локальными SOP.
  • Утилита предоставляет формализованный QC decision support, но окончательное решение выпуска остаётся за QA/QP и утверждёнными процедурами.

Входит в пакеты

Жидкостная биопсия

Пакет для QC и преданалитического контроля жидкостной биопсии: cfDNA/ctDNA, CTC, EV/exosomes, метилирование, NGS/qPCR/ddPCR, контроль образцов, контаминации, чувствительности и отчётности.

Открыть