VAF: 突变等位基因频率的深度解读与计算
VAF，全称为Variant Allele Frequency，是生物信息学中衡量基因组变异频率的关键参数。它定义为在某个基因座上，支持突变或替代碱基的reads覆盖深度占总覆盖深度的比例。在VCF文件中，我们通过DP（Total Depth，总覆盖深度）和AD（Allele Depth，变异等位基因深度）来计算VAF，公式为：
在二倍体的germline基因分型中，杂合位点的VAF在高深度（如DP大于80）下通常接近50%，而接近0.25/0.75的比例可能暗示着基因组存在另一拷贝。在癌症基因组分析中，VAF对于评估肿瘤异质性、肿瘤纯度以及预后至关重要。
MAF：次等位基因频率的群体遗传学视角
MAF，Minor Allele Frequency，是群体遗传学中衡量频率较低的等位基因的比例。例如，一个群体中A（60%）、C（30%）、G（10%）的碱基分布，C的MAF就是30%。MAF有助于区分常见多态性与罕见变异，为遗传学研究提供重要参考。
肿瘤纯度：样本中肿瘤细胞的精确度量
肿瘤纯度，即样本中肿瘤细胞所占比例，对于生物信息学分析至关重要。它能帮助校正混杂正常细胞的影响。一些工具如ABSOLUTE、PyClone、SciClone和EXPANDS等用于估算这一参数，以确保分析结果的准确性。
MCF：变异细胞比例的计算
当涉及单核苷酸变异（SNV）时，MCF（Mutant Cell Fraction）在简化模型下，即不考虑拷贝数变异且为二倍体杂合时，等于VAF的两倍，公式为：
CCF：癌症细胞中变异的深度洞察
CCF，Cancer Cell Fraction，是肿瘤细胞内特定SNV所占比例，与MCF相关但有所区别。当考虑肿瘤纯度α时，公式变为：
以上概念和计算方法是生物信息学研究中不可或缺的基础，它们的应用广泛，从个体遗传学分析到癌症生物学研究，都发挥着关键作用。在实际操作中，理解并准确计算这些参数，有助于我们深入解读基因组数据，揭示疾病的本质。