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Updated: Jul 16, 2025
07:58
Characterizing Mutational Load and Clonal Composition of Human Blood
Published on: July 11, 2019
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cloneRate:使用凝聚理论快速估计单细胞克隆动态
Brian Johnson1, Yubo Shuai2, Jason Schweinsberg2
1Division of Biomedical Informatics, Department of Medicine, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093, United States.
Bioinformatics (Oxford, England)
|September 12, 2023
概括
我们开发了一个新的R包,cloneRate,用DNA测序数据准确量化克隆生长动态. 这种方法有助于了解癌症的演变,并改善诸如骨髓增殖性瘤等疾病的预后.
科学领域:
- 进化医学是一种进化医学.
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 癌症基因组学 癌症基因组学
背景情况:
- 测量体内进化,特别是癌症进化,由于实验的局限性和生物系统的动态性而具有挑战性.
- 对克隆架构的持续观察往往是不可能的,纵向的多时间点样本很少.
- 单细胞分辨率DNA测序数据提供了一种方法,可以利用突变历史重建过去的进化动态.
研究的目的:
- 解决从DNA测序数据集中量化克隆生长动态的准确,快速和用户友好的方法的需求.
- 开发和验证用于估计克隆净增长率的分析方法.
- 为癌症进化和相关领域的研究人员提供公开可用的工具.
主要方法:
- 基于凝聚理论的衍生方法来估计克隆净增长率.
- 利用重建的族系或共享的突变来估计生长率.
- 经过验证的分析方法,取代了复杂模拟的需要.
主要成果:
- 具有多个驱动突变的克隆与具有单个或未知驱动的克隆相比,显著增加了生长率 (中位数为0.94 / 年) (中位数为0.25 / 年).
- 在骨髓增殖性瘤中,较高的最适合克隆生长率与诊断时间较短 (13.9 vs 26.4 个月) 相对应.
- 开发的方法显示了广泛的应用,用于改善血液生成数据的机制理解和预后能力.
结论:
- 该"克隆率"套件提供了一个可访问的工具,用于估计克隆生长动态.
- 精确量化克隆生长动态可以提高对癌症演变的理解.
- 这种方法有可能改善血液恶性瘤的预后能力.
