The panel of normals is applied by replacing the germline read depth of the sample with the median read depth of samples with the same genotype in our panel.

1.解释:

panel of normal 正常组织，用于识别技术噪音
germline read depth: 胚系测序深度。根据上下文，是血液或者唾液的DNA。
same genotype: 相同基因型，比如AA, AB, BB

2.步骤

(1)识别肿瘤样本的胚系位点(和血液一致的位点，这些位点的深度代表 正常细胞 的测序覆盖情况)
(2)在正常样本中匹配相同的基因型的样本
肿瘤中某个SNP位点的基因型是AB，就找也是AB的正常样本。
(3)计算正常样本的中位数深度
正常样品中5个AB基因型样本的测序深度分别为: 100x, 105x, 110x, 115x, 120x, 中位数为 110x
(4)替换肿瘤样本的原始深度
肿瘤样本的原始深度: 95x(可能因技术偏差偏低)
校正后深度: 110x （来自同基因型正常样品的深度中位数）
(5)重复所有位点，生成校正后的深度数据
对所有胚系位点执行上述操作，最终得到 技术偏差校正后的测序深度。

3.为什么这么做？技术原理

消除个体间自然变异：消除测序深度、建库效率的差异波动
提高肿瘤纯度计算准确性：校正后更接近真实生物学状态，避免技术因素干扰肿瘤细胞比例（purity）计算。
优化拷贝数变异(CNV)检测：深度标准化后，CNV信号(如扩增/缺失)更易识别。

4.实际应用示例

(1)场景：检测肿瘤样本的LOH(杂合性缺失)
原始数据: 肿瘤样本在某个位点 基因型AB，原始深度=80x(A=60x, B=20x); B-allele频率(BAF)=20/(60+20)=0.25(偏离预期的0.5，可能提示LOH)
正常样本校正：正常样本中AB基因型的样本测序深度中位数=100x；校正后肿瘤样本深度=100x（假设A=75x，B=25x， BAF=0.25任保留）
结果解读：校正后的深度拍出来技术偏差，确认BAF异常(0.25)是真实的LOH信号，而非测序噪音。

5.注意事项‌

• PoN样本量要求‌：通常需要 ≥50个正常样本，以保证中位值的代表性
• 基因型匹配严格性‌：需确保匹配的基因型可靠（如通过GATK等工具高置信度call）。
• 肿瘤纯度影响‌：高纯度肿瘤样本中，胚系位点的深度可能已被肿瘤细胞稀释，需结合B-allele频率（BAF）综合分析。

总结‌

这句话描述的是 ‌通过PoN标准化肿瘤样本测序深度‌ 的关键步骤：

• 用PoN中 ‌相同基因型正常样本的中位深度‌ 替换原始深度。
• 消除技术噪声，突出真实的生物学变异（如CNV、LOH）。
• 该方法在GATK、CNVkit、VarScan2等分析流程中广泛应用。

Ref

• https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11300791/