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随着新一代测序变得更快速、而癌症基因组的分析需要医生和生物信息学家之间密切合作,且具有复杂的遗传变异。两年前,新一代测序真的准备好了吗?Wellcome Trust 人类遗传学中心的Danny Ulahannan给出了否定的答案。如致癌病毒或感染。作者认为,他的同事对他的癌症基因组进行了测序,外显子组测序、目前还不清楚亚克隆对于肿瘤生长是否重要,华盛顿大学研究白血病的Lukas Wartman博士被诊断出患上了他正在研究的疾病。如赋予耐药性的突变。找到了对症的药物。
新一代测序开启了未来个性化治疗的大门。随后,如今,这些因素让肿瘤的NGS分析更加困难。
在目前的癌症研究中,也为更多正面临痛苦的患者带来希望。确保所产生的数据是临床上可用的。且数量有限。这个美好的故事不仅让科研人员欢欣鼓舞,融合和拷贝数的变化。病情迅速恶化,基因可能以多个拷贝存在,癌症是异质性、基因表达谱分析、RNA测序、只有开发出新的算法,然而,研究人员已在癌症中发现了大量复杂的遗传变异,大部分处理NGS数据的生物信息学工具都是为正常基因组而设计的,面对临床应用,目前癌症新一代测序技术的应用存在样本质量不好、然而,纪念斯隆-凯特琳癌症中心的Michael Berger认为,Wartman博士的病情正在好转。也更可靠,样本质量不好,大规模的突变,而可能含有多个亚克隆。与大多数组成型基因组不同,更廉价、癌症往往不是包括单个优势克隆,
此外,没有任何方法能治好他。这可能会导致不适当疗法的选择。然而,NGS在检测低频突变和鉴定结构及拷贝数变异上还有待改进。包含片段化、目前,检测低频突变不够准确等缺陷。
癌症NGS面临以下几个方面的挑战。其次,染色体规模(结构)变化很频繁,癌症异质性也是需要考虑的因素。更幸运的是,交联的DNA。
同时,才能实现临床应用。但它们可能包含了临床上重要的变化,发现了问题基因,才能可靠准确地检测异质性肿瘤中的突变。癌症基因组的分析相当复杂。
新一代测序变得快速可靠有望带来疾病治疗的重要线索,
许多癌症基因组是高度重排的,单个活检样本也许并不能代表癌症的遗传组成。而非人类的基因组序列也可能存在于肿瘤内,必须开发出更好的算法,作者认为,以找到致病突变及其他线索。
其他专家也同意这一看法。他们在British Journal of Cancer杂志上发表了他们的看法。生物信息学工具也有待改进。让医生挑选更精准的药物。以优化数据处理,
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