正常情況下，人類屬於二倍體生物，絕大多數基因在體內都有兩個拷貝 (分別來自父母雙方)。當特定基因的片段發生重複 (Gain/Amplification)或缺失 (Loss/Deletion)時，將會導致染色體中局部基因數量偏離基準，這種大片段基因數量的改變便稱為拷貝數變異 (Copy Number Variation, CNV) (圖一)。這種數量的異常會直接影響下游蛋白質的表現量，破壞細胞內的生理平衡，進而引發細胞功能異常或引發疾病。

       利用次世代定序 (NGS)方法針對基因組進行高通量定序，透過比對序列讀取深度 (Read Depth)，可以數位化地評估特定基因在基因組中的拷貝數目變化。比較常見的分析軟體如 CNVkit 或是 GATK 皆可以進行此類分析。而在分析過程中，軟體需先將人類參考基因組切成無數個微小的計數區間，並精確計算每個區間內序列的讀取數 (Reads Count)。為了消除實驗與 GC 含量所帶來的系統性偏誤，通常還需要引入一組由多個健康檢體建立的正常對照組進行基準評估。若某基因區域定序出來的數據量顯著高於正常對照組，具有重複或放大的現象，代表該基因的拷貝數有增加的現象；反之，若該區域的數據量顯著低於正常對照組，該基因遭遇缺失，則代表基因的拷貝數有減少的現象。

       第三代定序具備超長序列 (Long Reads)的優勢，使用第三代定序技術 (如 Nanopore)的長讀長定序資料進行基因拷貝數變異分析，單一條序列便能展現較大的空間跨度，可以直接跨過正常及異常區域。比較常見的分析軟體如 EPI2ME 即可進行此類分析。這種特性讓生信演算法能夠擺脫傳統短序列的統計推論限制，直接在單鹼基解析度下，高準確度地尋找到其異常的斷點位置 (Breakpoints)，為精準醫療提供更直觀且精確的結構變異證據。

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