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cfDNA 分析与原始信号（中文）

项目现在有两个并行的 cfDNA 下游层：

  1. 面向特征空间与标准衍生表格的标准分析/可视化
  2. 面向原始或近原始 cfDNA 视图与数值汇总的原始信号套件

引导式操作使用 liquid-agent 或 liquid-agent web，用自然语言描述分析目标。生成的图形和可读产物可在 Web 界面结果面板查看。

当前报告路径优先采用 Markdown。分析产生关键表格或静态 PNG 图时，整合报告直接链接或嵌入这些用户输出，让 Results 面板展示科学证据，无需用户打开后端 JSON、TXT 或 HTML 产物。

标准 cfDNA 可视化

脚本：

  • scripts/run_cfdna_plot_suite.py

接受以下输入：

  • cfdna_features_dir
  • frag_dir
  • meth_summary_path
  • region_signal_table
  • cnv_dir
  • cnv_matrix_table
  • methylation_matrix_table
  • signal_matrix_table
  • arm_burden_dir
  • segments_dir
  • labels_table

现在也接受预处理生成的：

  • region_signal_table
  • arm_burden_dir
  • segments_dir

如果仅有清洗后的区间，助手可以对这些区间运行 BED 队列流水线，补充标准下游汇总。

用户提供的矩阵表被视为已处理下游信号，而不是原始测序输入。矩阵适配器可读取 sample x feature 或 feature x sample 表。对于具有成对甲基化/非甲基化信号列的 EPIC 类甲基化信号矩阵，它以 methylated / (methylated + unmethylated) 计算类 beta 值。

绘图套件写入 PNG 热图和 PCA 投影。本地 Python 环境有 plotly 时，也可写入 HTML 热图与投影。当前 Web Results 面板侧重报告、CSV/TSV 表格、JSON 汇总和静态图，默认过滤 HTML，避免将缓存的外部网页误认为生成的分析输出。

标准 cfDNA 分析

脚本：

  • scripts/run_cfdna_analysis_suite.py

写入的数值汇总包括：

  • 特征空间距离表
  • 离群值汇总
  • 分组指标汇总
  • 甲基化替代指标效应
  • 表观基因组区域信号汇总
  • CNV 分箱/染色体臂/分段汇总
  • 用户提供的 CNV、甲基化和通用信号矩阵汇总

输入矩阵汇总包括样本级指标、稳健离群值评分、特征方差表、标签可用或可从样本名推断时的主要分组特征效应，以及 PCA 投影表。

原始信号可视化

脚本：

  • scripts/run_cfdna_raw_signal_suite.py

已实现视图包括：

  • 片段长度分布
  • 周期性窗口
  • 全基因组信号概览
  • 样本/分箱热图
  • 区域元剖面图
  • 区域热图
  • VAF 分布
  • 纵向 VAF 轨迹
  • 染色体臂负荷热图
  • 末端基序热图
  • 浏览器样式位点快照
  • 浏览器轨道包导出

安装 Plotly 后，全基因组信号概览、样本/分箱热图和 VAF 分布还可在 PNG、CSV 产物旁写入 HTML 文件。这些 HTML 由 Python 套件生成，但在加入生成 HTML 白名单前，不出现在默认 Web Results 列表中。

原始信号数值分析

脚本：

  • scripts/run_cfdna_raw_signal_analysis_suite.py

已实现数值汇总包括：

  • 片段组学汇总
  • 全基因组信号负荷
  • 区域级效应
  • 变异/VAF 汇总
  • 纵向 VAF 变化量
  • 染色体臂级负荷汇总
  • 末端基序表
  • 浏览器轨道清单

对于兼容的浏览器轨道类输入，原始信号路径现在可生成首轮轨道清单、逐轨道汇总、染色体汇总、代表性密度图和聚焦的第二轮比较报告。除非元数据标签及经过验证的研究设计支持更强的分组或监督解释，否则这些输出仅作为探索性信号 QC 和分布审阅。

助手集成

助手将预处理输出连接到语义正确的下游路径：

  • 表观基因组 region_signal_table 进入标准 cfDNA 分析/可视化
  • LPWGS 的 arm_burden 和 segments 进入标准 CNV 链
  • 用户提供的 CNV/甲基化/信号矩阵进入标准 cfDNA 分析与可视化
  • 只有清洗后区间、尚无标准下游汇总时，可触发标准 BED 队列流水线补充
  • 当标签覆盖率和类别平衡支持时，元数据概况进入分组汇总、按组着色图或探索性监督建模

每个任务后，结果评估器读取生成的汇总、表格、图形和报告。下一份计划应根据这些输出推进，而不是重复相同首轮计划，除非用户显式请求重跑。

已挂载本地数据盘上验证过的公开数据示例：

Accession 检测到的输入 验证路径 结果
GSE186573 GSE186573_DNA-CNV_CPM_matrix_gene.txt.gz --cnv_matrix_table 86 个样本、1000 个代表性特征，从样本名推断 CRC/NC 标签
GSE186575 GSE186575_DNA-Met_CPM_matrix_promoter.txt.gz --methylation_matrix_table 98 个样本、1000 个代表性启动子特征，从样本名推断 CRC/NC 标签
GSE214344 GSE214344_MatrixSignalGEO.txt.gz --methylation_matrix_table 12 个样本，从甲基化/非甲基化信号列生成类 beta 值
GSE171434 12 个 BED.GZ 片段中心文件和 6 条 bigWig 原始信号轨道 原始信号可视化/数值分析 代表性 63 MB bigWig 首轮运行、512 个全基因组分箱、PNG 图、CSV 汇总、浏览器轨道清单
msk_access_2021 cBioPortal MSK-ACCESS 类 cfDNA 突变子集 原始信号变异/VAF 可视化与数值分析 2025 条突变记录、580 个样本、ref/alt 计数与 VAF 解析、样本/基因汇总、PNG VAF 分布和表格汇总

用户询问哪些成熟外部工具适合数据集时，助手也可调用方法顾问。这对片段组学、CNV 和甲基化问题尤其有用：本地内部汇总可能已可运行，而 FinaleToolkit、ichorCNA、QSEA、Bismark、QDNAseq 或 CNVkit 等更深入工具可能需要额外安装或检测专用参考资源。

方法说明

当前标准与原始信号套件采用成熟、常规的可视化和汇总模式：

  • 标准特征空间散点图默认 projection="auto"，依次优先选择 UMAP、t-SNE、PCA
  • 原始信号视图遵循 cfDNA 和液体活检文献中常见的检测惯例：全基因组概览、样本/分箱热图、区域中心元剖面图、VAF 汇总、染色体臂负荷视图及相关检查图

组件和方法理由见组件与方法。

关键参考：