CTBF提出活检引导的肿瘤系统发育重建方法
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CTBF提出活检引导的肿瘤系统发育重建方法
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AI 综述
Paszek、Mykowiecka和Gogolewski在bioRxiv提出癌症树活检框架(CTBF)的重建方法,将拷贝数图谱与其在不同活检中的独立观测区分开,连接连续样本、推迟模糊亲本分配并补全未解析祖先。 在100个独立模拟历史中,活检引导的部分方法在完整真树和仅观测状态限制的真树上,平均有根广义Robinson-Foulds相似度均高于合并邻接法和仅拓扑的MEDICC2;在固定计算预算下,在两个评估的演化深度上平均相似度也高于NestedBD-Long。但该预算内其马尔可夫链蒙特卡洛运行的收敛性未得到确认。 作者将其应用于三份纵向KTN152活检样本,在患者来源的整数拷贝数估计上展示了基因组尺度的可行性。
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最新进展10月16日 08:00
基于纵向单细胞拷贝数图谱的活检感知系统发育重建:Cancer Tree Biopsy Framework (CTBF) 方法报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月16日
- bioRxiv · Bioinformatics基于纵向单细胞拷贝数图谱的活检感知系统发育重建:Cancer Tree Biopsy Framework (CTBF) 方法
Cancer Tree Biopsy Framework (CTBF) 提出活检引导重建方法,将拷贝数图谱与其在不同活检中的独立观测区分,连接连续样本、推迟模糊亲本分配并补全未解析祖先。
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