앞선 대 규모 암종 의 유전체 데이터 연구 를 토대 로 하 여 PPV 와 암 간 의 연관 성 이 높 은 암종 들 에 대한 검증 을 위하 여 한국인 임상 코호트 를 구축 하 였 다 . 췌장암 의 경우 총 214 샘플 에 대한 전장 엑 솜 시퀀싱 데이터 를 생산 하 였으며 정확 한 germline 변이 를 검출 하 기 위해서 전체 평균 coverage 는 50 이상 이 되 도록 생산 하 는 것 을 기준 으로 진행 하 였 다 . NGS ( next generation sequencing ) 의 특성 상 여러 가지 오류 ( bias ) 가 함께 생성 되 어 실제 변이 인 것 처럼 보일 수 있 기 때문 에 이 를 극복 하 기 위하 여 추출 된 모든 변이 들 에 대한 QC ( quality control ) 를 진행 하 였으며 , 전체 샘플 에서 확인 되 는 모든 변이 들 에 대하 여 통계 적 인 방법 을 통해 변이 를 근거 하 는 depth , strand 정보 , bias 로 생각 되 는 phred - scaled 확률 값 들 을 계산 및 변이 필터 를 진행할 수 있 도록 하 였 다 . 이 를 통하 여 잘못 추출 된 변이 들 혹은 엑손 가장자리 에서 자주 발생 하 는 strand bias 로 확인 된 변이 들 을 모두 제거 할 수 있 었 다 . 변이 필터 는 QD ( quality depth ) , FS ( allele specific phred - scaled p - value ) , MQ ( Mapping Quality ) , MQRankSum ( Mapping Quality Rank Sum ) , ReadPosRankSum ( rank sum test of Alt vs . Ref ) 등 의 여러 variant 점수 지표 를 사용 하 여 진행 되 며 기 파이프라인 은 유전체 자료 의 성격 에 따라 variant 점수 지표 를 다르 게 활용 하 여 filtering 을 진행 하 였 다 . 시퀀싱 대상 영역 이 넓 은 WGS 및 WES 의 경우 에 는 1000 G , HapMap , dbSNP 등 에서 알려져 있 는 변이 에 해당 하 는 기 점수 지표 에 대해 머신 러닝 을 이용 해 최종 점수 화 를 수행 하 는 VQSR ( variant quality recalibration ) 적용 하 였 다 . 필터 기준 은 GATK 의 WES 기준 을 기본 으로 하 되 , 분석 하 는 유전체 자료 의 상태 에 따라 더 합리 적 인 cut - off 를 적용 하 여 코호트 특성 에 맞춰 오류 를 최소 화 하 였 다 . 추출 된 다양 한 변이 리스트 에서 본 연구 의 목적 에 적합 한 결과 를 도출 할 수 있 도록 annovar 및 Ensembl 의 Variant Effect Predictor ( VEP ) 를 이용 하 여 canonical transcript 만 을 추출 하 고 dbSNP , Clinvar , GnomAD 등 정확 한 annotation 정보 를 추가 하 도록 하 였 다 . Clinvar 데이터베이스 는 그 버전 에 따라 암 발병 간 의 pathogenicity 차이 가 존재 하 여 최신 버전 인 Clinvar _ 20190618 을 사용 하 고 있 다 . PPV 선별 은 위 에 기술 한 방법 과 동일 하 게 진행 하 였으나 한국인 을 대상 으로 생산 된 데이터 를 이용 하 여 동질 한 코호트 에서 연구 를 진행 하 는 바 , 실제 한국인 코호트 에서 특이 적 으로 나타나 는 유전 변이 에 대한 인종 특이 적 rare variant 발견 을 위해 AF 를 1 % 로 조정 하 여 PPV 선별 을 진행 하 였 다 .