- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏生信菜鸟团
多位点测序与肿瘤空间进化
）和新发现的肿瘤抑制基因PREX2（23%患者存在突变或高甲基化）（fig1C）。 相比之下，大多数染色体改变往往发生在早期或中期，这表明核型转变是一个早期基因组事件，可能与肿瘤恶性转化相关（Fig2a）。 系统发育进化枝可分别分为主干进化枝、分支进化枝和私有进化枝（Fig2b），将分支进化枝映射到原发性肿瘤的物理区域，发现部区域明显比其他区域包含更多靠近肿瘤中心的分支进化枝（Fig2f ），这表明来自肿瘤中心的亚克隆更有可能沿食道向上扩张 空间进化：考虑到肿瘤生长过程中选择驱动的亚克隆突变扩增，我们定义了区域克隆性评分 (RCS)，以根据克隆性最高的亚克隆突变簇来评估亚克隆的选择压力。 总结 该研究创新点在于提出了肿瘤空间进化模型：首次提出ESCC的“空间定向进化”理论，揭示亚克隆扩张的方向性与免疫微环境相互作用。
15000编辑于 2025-04-13 - 来自专栏生信菜鸟团
利用 Timescape 做肿瘤进化鱼图
写在前面 前面我们使用 pyclone 分析了肿瘤样本的 clusters 结构，接下来我们进一步分析肿瘤进化，画一个鱼图，需要用到的工具是 citup 和 Timescape 参考： https:// ，可用于从单个患者获得的多个样本来推断肿瘤异质性。 给定每个样本的突变频率，CITUP 使用基于优化的算法来找到最能解释数据的进化树。但是，前提条件是，CITUP 也是针对于深度测序数据的，这次勉强使用，为的是学习一下这个工具。 0.00999059 0.120444 0.118553 $ cat ./9.pyclone/case1_pyclone_analysis/tree.txt 0 1 1 2 可以看到，每个样本的克隆进化关系如图所示，当然结果并不是很理想，毕竟数据不是很完美，不过这并不影响我们对工具的学习： ?
5.4K11发布于 2020-04-30 - 来自专栏生信菜鸟团
scDNAseq 拷贝数变异分析肿瘤克隆进化
（图2B），作者认为这意味着克隆多样性在相对早期阶段很大，然后随着肿瘤进展而减少，表明潜在的克隆扩张。 通过基于所有单细胞的 CNA 事件构建系统发育树来检查 CNA 异质性的进化（图 2 C）。 一些驱动 CNA 在 G 组中富集，例如ARID2的扩增和TSC1和WNK2的丢失（图3G）。 同时也发现，从 scRNA-seq 数据推断出的 CNA 结果比 scDNA-seq 中的 CNA 结果噪声更大，缺乏明确确定小 CNA 的能力 总结 作者分析发现，其拟合的模型 DPCNE 表明肝癌中的间断进化和渐进进化并不相互排斥 ，两种进化模式可以在同一肿瘤中共存，并可能在不同阶段驱动肝癌的发生。
57110编辑于 2024-04-11 肿瘤异质性的空间和基因组综合分析（肿瘤克隆进化）
今日参考文献知识积累肿瘤的空间和基因组异质性是影响癌症进展、治疗和生存的关键因素。肿瘤的进化是通过突变的积累进行的，导致不同的癌细胞亚群的出现，称为克隆，以其基因型为特征。 这些克隆的空间分布可能在整个肿瘤组织中发生巨大变化。这种遗传和肿瘤空间异质性是患者预后、生存和治疗的两个关键决定因素。 肿瘤表型异质性的表征，即将克隆表达谱与其空间分布之间的潜在差异联系起来，在很大程度上仍未得到探索。 Tumoroscope将ST spot映射到前列腺肿瘤样本中的克隆群体在WES数据中发现的282个高置信度体细胞snv在ST数据中也检测到。 使用Canopy，我们基于这些共享SNV的WES数据构建了肿瘤的进化树。SNV可能发生在进化过程的后期，导致肿瘤镜发现的不同克隆的形成。
39910编辑于 2024-10-30- 来自专栏R语言交流中心
R语言之肿瘤进化事件选择的算法实现
我们今天给大家介绍一个通过人类肿瘤的进化条件所选择的事件介绍。其只设计了Linux下的版本所以我们如果需要安装在windows下还是需要利用devtools进行编译安装。 alteration.class=pancan23$alterations$alteration_type, folder='select_pancan23_seed.104/',r.seed = 104, n.cores=2)
97030发布于 2019-07-31 - 来自专栏生信菜鸟团
综述 | 肿瘤缺氧促进基因组不稳定性和肿瘤进化
全基因组测序研究支持这样一个概念，即缺氧是关键微环境因子之一，它与MYC、BCL2、TP53和PTEN中的驱动突变一起，决定了多种肿瘤类型中的克隆和亚克隆进化。 描述了可能的方法来抵消缺氧的影响，以阻止肿瘤进化并改善治疗结果。 人类正常组织中的平均氧分压（pO2）通常超过20 mmHg（或7-10% O2）。 肿瘤缺氧是由于不受控制的肿瘤生长导致异常血管形成而产生的。 我们将这些基因组不稳定的方面通过克隆和亚克隆适应与肿瘤进展和进化联系起来，并讨论支持缺氧作为肿瘤进化过程中驱动因素的最新数据，连同驱动突变一起（图1）。 尽管表面生长和体积生长彼此显示出不同的进化动力学，但当纳入坏死后，它们在肿瘤中心都具有更高程度的克隆进化和适应性。
51610编辑于 2025-04-18 - 来自专栏生信技能树
单细胞水平的拟时序分析看肿瘤进化关系
GSM6428986 Wild-Type 12 Wks Replicate 1, Intact (no castration or DHT) GSM6428987 Wild-Type 12 Wks Replicate 2, 从第一层次降维聚类分群，可以看到野生型小鼠主要是basal以及lum细胞，而肿瘤基因工程小鼠就是带有Gfp的就亚群很多了： 第一层次降维聚类分群 文献写的很清楚： WT includes luminal 1, luminal 2, and basal. Mutant cell types include adenocarcinoma, Tff3-Gfp, Pou2f3-Gfp, Vim-Gfp, and NEPC. 既然肿瘤基因工程小鼠里面的细胞亚群这么多，就有必要弄清楚它们的进化关系，因为野生型小鼠主要是basal和两种lum细胞，这个时候跟肿瘤没有关系，所以删除掉它们后，剩余的5个单细胞亚群进行拟时序分析，如下所示
1.1K30编辑于 2022-12-16 - 来自专栏作图丫
肿瘤多区域取样的进化分析四：肝癌肿瘤内基因组异质性变化
对同一患者的MLs进行比较分析，重建肿瘤的进化过程。 数据介绍 收集2013年1月至2014年5月天津肿瘤医院肝癌手术切除患者。共53个样本，包括43个病变样本和10个匹配的非癌肝组织或血液样本。 04 HCC中的分支进化 基于突变构建系统发育树（Figure 4）。P2和P7的树结构短干长枝，提示MLs的转移相对较早。而其他的树结构长干短枝，提示MLs发生在肿瘤进展的晚期。 大部分潜在的驱动基因拷贝数明确地定位在系统发育树的主干或单分枝上，这意味着基于突变的树可以高度概括肿瘤的进化史（Figure 4）。 系统发育树显示了两组有不同的进化途径，提示它们具有独立的肿瘤发生机制（Figure 5B）。 总突变谱在两组间有显著性差异（P=.015）（Figure 5C）。 总的来说，每个肿瘤中心都可以独立进化。 08 肝细胞癌伴发肝内胆管癌有明显的表型病变 P5诊断cHCC-ICC、原发性HCC（P5P）和继发性ICC（P5IM）（Figure 6A）。
68540编辑于 2022-03-29 - 来自专栏生信技能树
你知道肿瘤特异表达而且是进化上比较新的基因吗
concurrently》，链接是：https://www.nature.com/articles/s41598-019-52835-w 提到了：虽然癌基因、抑癌基因和分化基因是人类最古老的基因类别，但是它们的进化同时发生 作者假设进化上年轻的新基因应该在肿瘤中特别表达，并且证实了这个假说，最典型的就是cancer/testis genes ，作者建议把这一类基因称作是：Tumor Specifically Expressed 中文是：人类蛋白质图谱(管家基因)、肿瘤相关基因数据库(癌基因)、 TSGene (肿瘤抑制基因)、 CTDatabase (癌症/睾丸(CT)抗原基因)、 HomeoDB (同源盒基因)、 DeathBase 同源异型盒基因数据库(HomeoDB2)(333个基因)是一个手工整理的同源盒基因数据库及其分类系统。 Homeodb2包括10个动物基因组(人、鼠、鸡、蛙、斑马鱼、文昌鱼、线虫、果蝇、甲虫和蜜蜂)的所有同源盒基因座。 死亡基因(53个基因)是一个涉及不同细胞死亡过程的蛋白质数据库。
50820编辑于 2022-03-03 - 来自专栏猿人工厂
猿进化系列2——JAVA,欢迎你！
因为作为小白的你，大概率会 猿人工厂君讲的是进化教程，只讲和进化有关的东西，你见过哪只家养猿类天天记事本撸代码的？IDE是个啥？肿么安装？自行百度吧。 不多说了，想要快速的进化成一只猿类，我们 关键字 什么是关键字？关键字就是在编译器里有特殊颜色的那种字！！！ byte 1个字节，-128-127 short 2个字节，-32768-32767 int 4字节，（默认） -2,147,483,648-2,147,483,647（负2的31次方到正2的31次方减一 a和b的结果都是2。 变量后++ ：变量a先把自己的值1，赋值给变量b，此时变量b的值就是1，变量a自己再加1。a的结果是2，b的结果是1。 两边都是true，结果是true 2. 一边是false，结果是false 短路特点：符号左边是false，右边不再运算 || 短路或 1. 两边都是false，结果是false 2.
47120发布于 2020-07-28 - 来自专栏作图丫
肿瘤多区域取样的进化分析七：胶质瘤多区域的WGS和WES揭示肿瘤的演化模式
不同的是，本工作重点研究原发肿瘤的基因改变如何影响肿瘤细胞的进化和亚克隆异质性。 04 全基因组测序推断肿瘤的进化 为了全面报道GBM肿瘤的异质性和疾病的进展，本研究对cohort II的10个主要复发对进行了全基因组测序。 Figure 5：肿瘤复发模式。 根据外显子突变谱构建的进化系统发育树显示，肿瘤原发区和复发区分属不同的分支，分离结构不同（Fig. 6）。 在TCGA-06-0125中，导致复发肿瘤的肿瘤细胞来自原发肿瘤sector 2，与全基因组测序数据分析结果一致。 GISTIC2算法被应用于分割的拷贝数表达谱以获得显著差异和肿瘤特异事件。252个GBM样本的GISTIC2的输出结果来自Broad GDAC Firehose。
1.5K21编辑于 2022-03-29 顶刊分享---肿瘤进化和微环境相互作用（突变 + 单细胞 + 空间）
1、研究生阶段可以监考了，无论是46级还是学院的本科生考试，有费用的；2、如果大家优秀一点，6级600分以上，考研英语80分以上，或者直接保研，雅思/托福 6.5以上（一般可能要求7.0），可以做外教辅导 知识积累耐药亚克隆经常出现在癌症中，肿瘤微环境（TME）可以通过多种机制进一步驱动耐药。克隆进化仍然是癌症最棘手的问题之一。 跨越癌症的空间微环境肿瘤微环境区域克隆进化使用CalicoST和inferCNV识别CNV事件（外显子 + 单细胞 + 空间 + 突变）单细胞可以检测1-98个在肿瘤区域特异性映射的突变。 三维肿瘤结构与TME相互作用为了研究肿瘤生长模式和TME在3D中的相互作用，我们对BRCA、CRC、PDAC和CHOL的肿瘤进行了连续切片，对11个样本进行了ST检测，对2个样本进行了CODEX检测。 使用两个拓扑指标分析这些肿瘤体积的结构复杂性：(1)连通性（度），测量与相邻微区域的连接数量；(2)每个体积的环路数量，表明相邻部分分裂和合并形成甜甜圈形状结构的实例。
26620编辑于 2024-11-01- 来自专栏生信菜鸟团
这篇最近发在Nature上的肿瘤进化有什么不一样？
今天跟大家分享的是2020年2月发表在Nature(IF=43.07)杂志上的一篇文章。文章中作者讨论了2,658种癌症的进化史，说明了早期癌症检测的可能性。 The evolutionary history of 2,658 cancers2,658种癌症的进化史 （推文作者：科研菌 桑葚） 一. 研究背景 癌症是通过体细胞进化的过程而发展的。 根据肿瘤累积的体细胞突变目录，对大块肿瘤样品进行测序可以部分重建单个肿瘤的进化历史。 图4展示了克隆肿瘤早期和晚期进化过程中的动态突变过程。其中图4a早期为左，晚期为右。 ? 图4a，b. 肿瘤发展的典型时间表 小结 作者利用PCAWG数据集来表征来自38种类型的2,658名独特供体的2,778种癌症样品的进化史，并推断染色体进化的时间和方式，了解每种癌症类型的样本之间典型的突变序列。
2.8K20发布于 2020-07-29 - 来自专栏用户7627119的专栏
TCGA数据挖掘—肿瘤免疫浸润分析思路2
上次给大家介绍了TCGA肿瘤样本根据免疫情况分析不同的免疫亚型（TCGA数据挖掘-肿瘤免疫浸润分析）。这一次给大家介绍肿瘤免疫浸润的另一种研究思路。 在上图中，T3期的样本免疫激活功能富集情况相比T1、T2整体偏低，T2期有部分样本免疫激活功能富集也偏低，这部分人群可能实际处于T2、T3的中间状态。 IM对于癌症免疫疗法至关重要，其中许多IM激动剂和拮抗剂正在临床肿瘤学中进行评估。其中包括了大部分免疫治疗靶点基因，如：PD-1、PD-L1、PD-L2、Lag3、CD40、IDO、CTLA4等等。 而T1、T2、T3期的LAG3的表达并不是呈一直下降的趋势。 分析IM基因在不同分期肿瘤病人中对预后的影响。研究不同分期中哪些基因能显著性区分生存时间，从而针对性选择治疗方案。 如下图，HLA-DPA1基因能显著性区分T2期样本的生存预后。 ? T1期 ? T2期 ?
1.3K30发布于 2020-08-06 - 来自专栏作图丫
肿瘤多区域取样的进化分析三：突变分析揭示复发性胶质瘤的起源和治疗driver进化
（2）化疗与一种常用于治疗胶质瘤的药物替莫唑胺(TMZ)，会如何影响肿瘤复发的突变? 数据介绍 对23例在最初诊断时的胶质瘤进行外显子测序，11年后切除复发肿瘤再次进行外显子测序。 有4例肿瘤呈线性克隆进化模式，推断这些患者的复发肿瘤是由≥75%的初始肿瘤中检测到突变的细胞引起的(Fig. 1B)。 有3名患者的肿瘤显示出分枝性克隆进化，推断这些患者的复发性肿瘤是由最初肿瘤早期阶段细胞进化的，因为复发性肿瘤共享≤25%的最初肿瘤中检测到的突变。 然而从突变谱中推断，3个初始肿瘤样本和4个复发样本都由一个只有IDH1 R132H突变的普通肿瘤细胞衍生(Fig. 2A)。 为了研究单个患者的连续复发是否可以追溯到最初肿瘤的同一进化阶段，对4号患者的第二个和第三个复发肿瘤进行测序，构建了一个疾病发展史的克隆排序(Fig. 2B)。
91031编辑于 2022-03-29 - 来自专栏作图丫
肿瘤多区域取样的进化分析五：追踪非小细胞肺癌的进展
肿瘤间的异质性也存在相当大的差异，亚克隆突变的数量从2到2310不等，受亚克隆拷贝数改变影响的基因组比例从0.06到81%不等（图2A）。 亚克隆突变的比例((队列中值为30%)与无复发生存率之间没有显著的相关性（图2B）。然而，初步分析中发现，亚克隆拷贝数改变比例高的患者比亚克隆拷贝数改变比例低的患者复发或死亡的风险更高（图2C）。 为了阐明区域内的亚克隆并绘制每个肿瘤的进化史，下面根据它们的细胞普遍性对突变进行了聚类，每个簇代表肿瘤系统发育树上的一个节点和一个存在于肿瘤群体或在其进化史上存在的亚克隆。 （2）染色体不稳定性和基因组倍增 考虑到以拷贝数改变和较短无复发生存为特征的肿瘤内异质性之间的关系，接下来进一步探讨了不同肿瘤区域的染色体改变动力学，以及染色体的不稳定性可能在多大程度上驱动肿瘤内异质性 然而，不同亚克隆中不同亲本等位基因的局灶性扩增发生在5个肿瘤中，并影响到已知的癌症基因，包括MUC1、CDK4、CHD8和NKX2-1（图3C）。在染色体臂水平，13个肿瘤中观察到潜在的平行进化。
91921编辑于 2022-03-29 靶向TGF-β2：重塑免疫抑制性肿瘤微环境以增强抗肿瘤免疫
TGF-β2蛋白作为一种重要的亚型，在包括胰腺癌在内的多种肿瘤中被发现特异性高表达，并与肿瘤的侵袭转移及免疫逃逸密切相关。 1.治疗策略设计：研究采用TGF-β2反义寡核苷酸（TASO）来特异性抑制肿瘤微环境中TGF-β2蛋白的产生，并联合应用免疫刺激因子白细胞介素-2，旨在同时解除免疫抑制并激活抗肿瘤免疫应答。 2.主要发现：-增强细胞毒性：TASO处理能显著增强IL-2刺激的人外周血单个核细胞对胰腺癌细胞的体外杀伤活性。-抑制肿瘤生长：在动物模型中，TASO联合IL-2治疗能有效延缓胰腺癌的生长。 这种对肿瘤物理屏障和免疫抑制环境的双重重塑，是克服胰腺癌免疫治疗抵抗的关键。基于此，TGF-β2蛋白及其信号通路成为极具潜力的治疗靶点。 五、总结该研究通过靶向TGF-β2蛋白，并联合免疫刺激疗法，在临床前模型中成功逆转了胰腺癌的免疫抑制微环境，抑制了肿瘤生长。这凸显了TGF-β2作为胰腺癌治疗关键节点的价值。
14810编辑于 2026-01-30- 来自专栏科研菌
非肿瘤入门分析就能轻松2+分！
三.结果解读 1.鉴别差异表达基因 从GEO数据库下载GSE87473数据集，使用GEO2R筛选DEGs（PFDR < 0.05 , |log2FC| > 1）。 UC组和对照组之间DEGs的热图、火山图和WGCNA分析 2.WGCNA分析 对鉴定到的988个DEGs进行加权基因共表达网络分析(WGCNA)。 图2. 使用热图展示模块的表达模式 ? 图3. 模块特征基因与样本之间的关系 对鉴定到的模块进行分析： 模块的表达模式：绿松石和蓝色模块被下调，而棕色和黄色模块被上调（图2）。 图5显示，DUOXA2、 SAA1和SAA2、TNIP3、CXCL1、SLC6A14和CD55被选为hub基因。 ? 图5. 表明这几个hub基因可以作为UC诊断的潜在组织活检分子(表2和图6b)。 ?
1K10发布于 2020-12-08 - 来自专栏生信技能树
单细胞数据挖掘文章全文图表复现：NK细胞耗竭和肿瘤细胞进化轨迹
-023-04112-8 文章实验设计 主要研究NK细胞和肿瘤细胞在非角化性鼻咽癌（NK-NPC）中的作用，NK-NPC与EBV感染密切相关 方法：收集3例NK-NPC样本和3例正常鼻咽黏膜样本进行蛋白质组分析 p3 copykat的鉴定结果，正常细胞和肿瘤可以区分开，肿瘤细胞的两个亚型好像混在一起 可视化marker基因 DotPlot(Epi_sub,features = c('LGALS9','HLA-A ','HLA-B','HLA-C','HLA-E','HLA-F','HLA-G','B2M'),group.by = 'copykat.Tumor_pred') NK细胞可以通过下调的I类MHC来识别并杀死肿瘤细胞 ，可以看到在2类肿瘤细胞中，I类MHC分子均有下调。 features = c('KRT5','SSTR2','LMP-1/BNLF2a/b','RPMS1/A73')) 这里的tumor1和tumor2并没有像原文一样分的很开，也就没法判断两类肿瘤细胞有啥区别
1.3K12编辑于 2023-12-04 - 来自专栏作图丫
肿瘤多区域取样的进化分析一：食管鳞状细胞癌的空间瘤内异质性和时间克隆进化
为了探索ITH和ESCC的基因组进化，在每个肿瘤区域识别的体细胞突变（包括沉默突变和非沉默突变）的基础上建立系统发育树，每棵树的主干、“共享”分支和“私有”分支分别代表在所有肿瘤区域的突变、在部分但不是全部肿瘤区域的突变和仅在一个肿瘤区域的突变 这说明driver突变是肿瘤进化过程中相对早期的事件，与之前在其他类型肿瘤中的发现一致。 ERBB4、 FGFR2、BRCA2、ATM 和 TP53是早期突变，可作为候选的ESCC治疗靶点。 此外，亚克隆突变在每个肿瘤区域发现的比例远远低于在每个样本中(表2)。这些结果再次表明，一个活检进行测序数据的分析可能会低估突变的发生率，特别是晚期突变。 使用带有私有改变的探针来推断肿瘤的进化，并基于甲基化特征之间的欧几里德两两距离为每个病例构建系统表观遗传学树。
1K11编辑于 2022-03-29
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号