7个外显子测序的克隆进化快速搞定4分文章

news2026/3/13 21:17:42
第三期线上直播肿瘤克隆进化生信分析培训课程报名啦深度解析Reconstructing oral cavity tumor evolution through brush biopsy文章基本信息标题: Reconstructing oral cavity tumor evolution through brush biopsy作者: John, E., Lesluyes, T., Baker, T.M. et al期刊:Sci Rep影响因子:3.9发表时间: 2024年DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-72946-3研究领域: 肿瘤基因组学、计算生物学、亚克隆重建算法评估文章摘要具有基因组改变的口腔潜在恶性疾病OPMD发展为口腔鳞状细胞癌OSCC的风险更高。目前基因组数据通常是通过侵入性组织活检获得的。然而刷式活检是一种非侵入性方法已被用于鉴定OPMD中的发育异常细胞但其反映OPMD基因组景观的有效性仍不确定。这项初步研究调查了刷式活检样本在准确重建OPMD和OSCC患者的基因组图谱和肿瘤演变方面的潜力。我们分析了成对组织和刷式活检样本中的单核苷酸变异SNVs、拷贝数畸变CNA和亚克隆结构。结果显示刷式活检有效地捕获了90%的SNV并且其CNA特征与所有病变的配对组织活检中的CNA特征相似。这是特定的因为正常的口腔黏膜没有这些基因组改变。有趣的是刷检显示同一患者的不同OPMD和OSCC病变之间存在共同的SNV和CNA表明有共同的祖先起源。亚克隆重建证实了这种共同的祖先随后病变发生了不同的演变。这些发现强调了刷式活检在准确代表OPL和OSCC基因组图谱方面的潜力证明了重建肿瘤进化的洞察力。样本收集三个配对样本和一个血液对照样本WES测序深度为145X关键软件及R包列表名称应用适用数据链接BWA将测序 reads 比对到参考基因组FASTQ 格式的测序数据http://bio-bwa.sourceforge.net/FastQC高通量测序数据的质量控制FASTQ、BAM、SAM 等格式https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/SamTools操作 SAM/BAM/CRAM 格式的比对文件SAM、BAM、CRAM 文件http://www.htslib.org/Picard处理高通量测序数据格式转换、排序、标记重复等SAM、BAM、CRAM、VCF 等https://broadinstitute.github.io/picard/GATK变异发现与基因型分析遵循最佳实践流程BAM、CRAM、VCF、参考基因组等https://gatk.broadinstitute.org/Mutect2体细胞变异 callingGATK 工具肿瘤‑正常配对或单肿瘤样本的 BAM 文件https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/360037593851-Mutect2Integrative Genomics Viewer (IGV)基因组比对和变异的可视化BAM、VCF、GFF、WIG 等多种格式https://igv.org/SigFit突变特征分析提取和拟合突变特征突变目录如 VCF 或 MAF 格式https://github.com/kgori/sigfitASCAT肿瘤纯度和倍性估计等位基因特异性拷贝数分析SNP 阵列数据或测序数据如 BAM 等https://www.crick.ac.uk/research/labs/peter-van-loo/softwareMEDICC2肿瘤进化分析基于拷贝数图谱拷贝数数据如从测序得到的拷贝数分段文件https://github.com/amfz/medicc2DPClust亚克隆结构推断对体细胞突变进行聚类突变等位基因频率数据如来自 VCF 或突变 callshttps://github.com/Wedge-lab/dpclust研究成果1.亚克隆重建工作流程图示同一患者口腔潜在恶性病变OPMD、口腔鳞状细胞癌OSCC病灶及正常颊黏膜样本这些样本均通过刷取活检和组织活检获取。对样本进行比对后从比对读段中调用体细胞突变。使用ASCAT构建拷贝数变异CNA谱随后对单核苷酸变异SNV的克隆分数CCF进行聚类以识别样本中的亚克隆谱系并完成系统发育重建。2.每个病变中刷检样本和组织样本之间共享的突变3.ASCAT图谱显示每个样本中的拷贝数变异组织样本与刷取样本的比较表明每个病变中的缺失和获得模式相似。肿瘤纯度定义为样本中癌细胞的比例4.使用DPClust进行SNV聚类各聚类根据图例颜色标注。左下角的红色区域显示SNV的密度密度周围的圆圈标记了它们所属的颜色编码聚类。右上角的蓝色区域展示了SNV的分布情况每个SNV根据其所属的聚类进行颜色标注。5.亚克隆结构重建(a) 每个突变的拷贝数分数CCF折线图。该图显示了每个簇中的突变数量、每个样本中存在的簇数量以及样本间共享和独特的簇数量。每条线代表一个突变线的长度对应该突变的CCF值。(b) 检测到的每个克隆和亚克隆在所有样本中均以彩色编码的圆圈表示。每行代表一个样本圆圈的面积与相应亚克隆的CCF成正比。克隆和近克隆群体用实线边框表示。圆圈图分为三类主干所有样本中CCF1当前样本中未见、分支存在于多个样本中或未在所有样本中发现或至少在一个样本中为亚克隆和叶特定于单个样本。(c) 亚克隆树显示亚克隆之间及与样本最常见近期祖先MRCA的关系。系统发育树的分支长度与每个簇中的突变数量成正比分支上标注了其存在的样本。6.该肿瘤突变图谱展示了每个样本中已知驱动基因突变的存在情况所属的簇以及对应的CCF值。每行标注了基因及其蛋白质改变。驱动突变的CCF值通过从白色0到红色1的渐变色标显示其中CCF值为0白色表示样本中不存在该突变。突变还根据其所属的簇图谱左侧和突变类型图谱右侧进行标注。ReferenceJohn, E., Lesluyes, T., Baker, T.M. et al. Reconstructing oral cavity tumor evolution through brush biopsy. Sci Rep 14, 22591 (2024).

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