Questão:
Estimativa de pureza / contaminação / mistura do tumor
S. DiLorenzo
2017-06-01 18:08:20 UTC
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Alguém pode recomendar uma boa ferramenta para estimar o conteúdo do tumor, considerando um tumor correspondente e um arquivo normal para dados de sequenciamento do genoma completo do DNA NGS ou dados do exoma completo?

É possível estimar isso sem uma amostra normal também?

N.B., editei sua postagem para incluir a palavra "aditivo", que é o que você deve pesquisar para encontrar ferramentas relevantes.
Ótimo, pode muito bem torná-lo pureza / contaminação / mistura e então =). Muitos nomes com o mesmo significado.
Sim, mas você obterá resultados muito mais relevantes com "estimativa de mistura de câncer" :)
Eu sugeriria mudar a "mistura", que é comum na genética de populações para troca genética entre populações, para "mistura de células".
Trzy respostas:
Matt Bashton
2017-06-03 21:18:46 UTC
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Eu estimei anteriormente a pureza do tumor com o EXPANDS, um programa de heterogeneidade de tumor inferida que é projetado para calcular o número de subpopulações clonais em amostras normais / tumorais correspondentes. A pureza é essencialmente o tamanho da maior subpopulação identificada nessa amostra - isso é discutido nas Perguntas frequentes dos programas. Além de um tumor correspondente / exoma normal ou sequenciamento do genoma, você também precisará corresponder ao número da cópia somática como um arquivo seg como entrada. Outros programas também existem para esse tipo de análise de heterogeneidade inferida - alguns dos quais também podem fornecer uma medida de pureza são: Absoluto, ThetA, SciClone, CHAT, PyClone e Canopy. Uma lista mais completa parece estar aqui.

A única outra coisa que eu sugiro é ter uma estimativa por meio de alguma medida ortogonal da pureza para tentar pelo menos julgar como os diferentes métodos estão funcionando com seus dados, e . g . você pode ter indicações de clonalidade de citogenética / FISH ou trabalho de histologia, ou talvez FACS. Escolher amostras conhecidas como puras / impuras por meio de um ou mais desses pode ajudá-lo a entender o desempenho de vários métodos.

Em relação à estimativa sem uma amostra normal, o único programa que parece estar A ajuda é QuantumClone, mas isso requer mais de uma amostra de tumor do referido paciente, seja espacial ou temporalmente distinta para realizar a análise.

Além disso, se você tiver baixa cobertura de sequenciamento de DNA, CNAnorm parece que pode ser útil com apenas uma única amostra.

719016
2017-06-01 18:38:08 UTC
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Normalmente, são os chamadores CNV que usam os pares Tumor / WGS normal para estimar a pureza. Também pode ser feito com pares WES (exoma) Tumor / Normal.

Existem várias ferramentas por aí, eu tenho alguma experiência com aquela escrita por Illumina (público no Github):

https://github.com/Illumina/canvas

Requer o realinhamento de coisas com o bowtie2, então não acho que pode levar os dados existentes alinhados com outros alinhadores. Não sei por quê.

De onde você está obtendo o requisito do bowtie2? Todos os exemplos leia-me usam isaac bams
Seção 5.1 da documentação pdf (CanvasBin): `Canvas foi validado usando arquivos BAM criados usando os alinhadores Isaac e Bowtie`. Acho que isso significa que pode funcionar com outros alinhadores, mas não foi validado.
Obrigado pela sua resposta. Visto que este é principalmente um chamador CNV, você acha que isso significa que são necessários rearranjos para estimar a quantidade de adição?
GWW
2017-06-04 18:37:19 UTC
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Celuloide emite perfis de número de cópias e informações de pureza / ploidia do tumor. Há um bom tutorial https://github.com/mathieu-lemire/celluloid_0.11_tutorial. Uma coisa a ter em mente é que o celulóide encontrará várias soluções e tirar proveito de suas ferramentas de plotagem é essencial para determinar qual solução é a correta. Normalmente, a primeira solução está correta, mas ocasionalmente pode não ser.

Outra ferramenta semelhante é TITAN, que também pode exigir anotações à mão para a solução ideal.



Estas perguntas e respostas foram traduzidas automaticamente do idioma inglês.O conteúdo original está disponível em stackexchange, que agradecemos pela licença cc by-sa 3.0 sob a qual é distribuído.
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