【摘要】：針對(duì)腫瘤組織的異質(zhì)性的子克隆解析,提出了一種通過多級(jí)子克隆的體細(xì)胞突變模式來識(shí)別單體型異質(zhì)性的算法。該算法基于腫瘤組織的多文庫測(cè)序數(shù)據(jù)提取文庫特征和雙末端讀段約束,通過對(duì)體細(xì)胞突變位點(diǎn)的等位基因變異頻率進(jìn)行聚類估算出子克隆數(shù)目的一個(gè)先驗(yàn);同時(shí)設(shè)計(jì)了一種拼接識(shí)別算法,通過遍歷位點(diǎn)對(duì)應(yīng)的讀段來拼接單體型序列,拼接出的單體型序列的精度為堿基水平;采用后驗(yàn)概率的最大似然估計(jì)解出子克隆的個(gè)數(shù)、配比及演化關(guān)系。仿真實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)基礎(chǔ)文庫滿足一定測(cè)序覆蓋度時(shí),該算法對(duì)單體型異質(zhì)性的識(shí)別精度可達(dá)到99%以上,能夠取代目前數(shù)據(jù)分析中常用的兩步法,且獲得高精確的識(shí)別結(jié)果。
[Abstract]:Based on the analysis of the heterogeneity of tumor tissues, an algorithm is proposed to identify haplotype heterogeneity by the somatic mutation pattern of multistage cloning. Based on the multilibrary sequencing data of tumor tissues, the algorithm extracts library features and double-terminal reading constraints, and estimates a priori number of clones by clustering the allelic mutation frequency of somatic mutation sites. At the same time, a splicing recognition algorithm is designed, which splicing haplotype sequences by traversing the corresponding reading segments of the site, and the accuracy of the stitched haplotype sequences is base level. The maximum likelihood estimation of the posterior probability is used to calculate the number, ratio and evolution of the subclones. The simulation results show that the recognition accuracy of the algorithm for haplotype heterogeneity can reach more than 99% when the base library meets a certain sequencing coverage, which can replace the two-step method commonly used in data analysis and obtain high accurate recognition results.
【作者單位】： 錦州醫(yī)科大學(xué)公共基礎(chǔ)學(xué)院;西安交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;西安交通大學(xué)陜西省醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)工程研究中心;第四軍醫(yī)大學(xué)腫瘤生物學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西安交通大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(81400632) 陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014JM8350) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(GLIJ002)
【分類號(hào)】：R73-3

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本文編號(hào)：2404860