美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心Nicholas E. Navin团队开发出新方法，可从单细胞转录组中解析出人类肿瘤中的拷贝数和克隆亚结构。该研究于近日在线发表于国际一流学术期刊《自然—生物技术》。

　　研究人员表示，单细胞转录组学分析被广泛用于研究人类肿瘤。然而，将肿瘤微环境中的正常细胞类型与恶性细胞区分开并解析肿瘤内的克隆亚结构仍然具有挑战性。

　　为了解决这些挑战，研究人员开发了一种集成的贝叶斯分割方法，称为非整倍体肿瘤的拷贝数染色体核型分析(CopyKAT)，这个方法能够在高通量单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据中以平均5 Mb的基因组分辨率来估算基因组拷贝数。研究人员使用CopyKAT分析了21种肿瘤中的46，501种单细胞，包括三阴性乳腺癌、胰腺导管腺癌、间变性甲状腺癌、浸润性导管癌和胶质母细胞瘤，并准确地(98%)区分了癌细胞与正常细胞类型。

　　在三种乳腺肿瘤中，CopyKAT解决了克隆性亚群，这些亚群在癌症基因(例如KRAS)的表达和特征(包括上皮到间质转化、DNA修复、细胞凋亡和缺氧)方面有所不同。这些数据表明，CopyKAT可以帮助分析各种实体人类肿瘤中的scRNA-seq数据。(生物谷Bioon.com)

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