到癌症基因组Monovar演习

因为不是每一个细胞都在一个癌症肿瘤相同的基因,研究人员在赖斯大学和德克萨斯大学MD安德森癌症中心开发出了一种生物信息学算法,艾滋病的能力找到单个癌细胞的突变。

据研究人员介绍,自然方法的统计方法称为Monovar详细将帮助他们确定人类基因组的作用像癌症这样的疾病是如何演化的。他们预计将推动癌症的诊断和治疗,个性化医学和产前基因诊断。

与下一代测序(上天)技术,分析从数以百万计的细胞基因组,开源Monovar是一种新的统计方法,可以分析数据从单细胞测序提供基因数据获得单细胞决议。

项目由肯•陈助理MD安德森的生物信息学和计算生物学教授和兼职计算机科学助理教授大米,旨在发现DNA中最细微的改变称为单核苷酸变异。“因为上天措施大量细胞,基因变异在组织样本往往掩盖了,”陈先生说。

单细胞测序的后续发展有影响癌症研究,神经生物学,微生物学和免疫学,肿瘤的认识有所提高,他说。

“如果我们能解决单个细胞基因组数据,那么我们就可以有更多和更好的数据来了解癌症基因组的生物,“说Hamim征服者,大米和研究生该研究永王,一位博士后研究员MD安德森。

大米计算机科学家Luay等,论文的作者说,肿瘤是已知各种突变。“这就是所谓的肿瘤异质性,”他说。“细胞不都有相同的基因组,在某种意义上,他们不都有相同的突变。生物学家们认识到这一点,但数据和方法已经用于阅读和分析它。”

Monovar应该填补这一空白,他说。“异质性在癌症中发挥作用成为转移性或不应对药物?这将允许我们问问题,开始从进化的角度看异质性。”

确定真正的突变和消除错误将是设计定制的治疗关键,纳克勒说。“这些方法设计目录所有的突变细胞和理解的影响。当人们谈论个性化医疗和癌症基因组学,这是他们想要知道什么。”

他说这是有用的,征服者稳定人员访问和数据在MD安德森开发Monovar两年了,也是他的博士论文的基础。

“这是一个伟大的成功故事的价值,大米和德州医学中心之间的合作,”纳克勒说。“虽然Hamim是大米的学生,有一个办公室和一个办公室,是他们通过与尼古拉斯Navin Chan博士和密切合作,一个政府在这个领域的实验室正在开发方法获取单细胞数据。”

Navin,遗传学助理教授安德森,是论文的合著者。纳克勒是计算机科学副教授,生态学和进化生物学和生物化学和细胞生物学。

这项研究是由一个MD安德森登月知识差距奖,美国国立卫生研究院、美国国家癌症研究所的安德鲁萨宾家庭团契,莱夫科夫斯基家族基金会,Bosarge家族基金会,H.A.和玛丽k·查普曼慈善基金会,苏珊和迈克戴尔基金会和安捷伦大学授予的关系。