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J-GLOBAL ID：202202236035207431   整理番号：22A0749699

SCClone:腫瘍単一細胞DNA配列決定データの正確なクラスタリング【JST・京大機械翻訳】

SCClone: Accurate Clustering of Tumor Single-Cell DNA Sequencing Data

著者 (6件)： Yu Zhenhua (1School of Information Engineering, Ningxia University, Yinchuan, China) ,  Yu Zhenhua (2Collaborative Innovation Center for Ningxia Big Data and Artificial Intelligence Co-founded by Ningxia Municipality and Ministry of Education, Ningxia University, Yinchuan, China) ,  Du Fang (1School of Information Engineering, Ningxia University, Yinchuan, China) ,  Du Fang (2Collaborative Innovation Center for Ningxia Big Data and Artificial Intelligence Co-founded by Ningxia Municipality and Ministry of Education, Ningxia University, Yinchuan, China) ,  Song Lijuan (1School of Information Engineering, Ningxia University, Yinchuan, China) ,  Song Lijuan (2Collaborative Innovation Center for Ningxia Big Data and Artificial Intelligence Co-founded by Ningxia Municipality and Ministry of Education, Ningxia University, Yinchuan, China)
資料名： Frontiers in Genetics (Web)  (Frontiers in Genetics (Web))
巻： 13  ページ： 823941  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7071A  ISSN： 1664-8021  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一細胞DNA配列決定(scDNA-seq)は,単一細胞間の遺伝的多様性の高解像度プロファイリングを可能にし,腫瘍内不均一性および腫瘍の進化史を解読するのに特に有用である。対立遺伝子ドロップアウト,偽陽性エラー,および二重項のような特定の技術的問題は,scDNA-seqデータを不完全かつエラーを起こしやすくし,腫瘍のクローン構造を正確に推論する厳しい挑戦をもたらす。これらの問題を効果的に取り組むために,単一細胞の単一ヌクレオチド変異(SNV)データから推論サブクローンのためのSCCloneと呼ばれる新しい計算法を導入した。特に,SCCloneは,単一細胞を異なるサブクローンにクラスタ化するための二値データに対する確率混合モデルを利用する。根底にあるクローン構成を正確に解読するために,クラスタ間分散に基づく新しいモデル選択方式を採用して,サブクローンの最適数を見つける。種々の模擬データセットに関する広範な評価は,SCCloneがscDNA-seqデータにおける異なる技術的ノイズに対して強いロバスト性を持ち,推論クローン構成における最先端の方法よりも優れた性能を達成することを示唆する。3つの実際のscDNA-seqデータセットに関するSCCloneのさらなる評価は,それがひどく妨害されたデータからの根底にあるサブクローンを効果的に見つけることができることを示した。SCCloneソフトウェアは自由に利用可能である。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *細胞 ,  *腫瘍 ,  *ヌクレオチド配列 ,  クラスタ化 ,  *クラスタ ,  ソフトウェア ,  対立遺伝子 ,  遺伝学実験技術 ,  クローン ,  二重項 ,  高分解能 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *DNA配列 ,  モデル選択 ,  混合モデル ,  *単一細胞 ,  次世代シークエンシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 単一細胞配列決定 ,  次世代シークエンシング ,  癌ゲノム ,  腫瘍内不均一性 ,  クラスタリング

分類 (2件)： 遺伝学研究法  (EC01020N) ,  遺伝的変異  (EC01030Y)

引用文献 (40件)：

• BorgsmüllerN., BonetJ., MarassF., Gonzalez-PerezA., Lopez-BigasN., BeerenwinkelN. (2020). BnpC: Bayesian Non-parametric Clustering of Single-Cell Mutation Profiles. Bioinformatics 36, 4854-4859. doi: 10.1093/bioinformatics/btaa599
• ChenZ., GongF., WanL., MaL. (2020). RobustClone: a Robust PCA Method for Tumor Clone and Evolution Inference from Single-Cell Sequencing Data. Bioinformatics 36, 3299-3306. doi: 10.1093/bioinformatics/btaa172
• CiccolellaS., PattersonM., BonizzoniP., Della VedovaG. (2021a). Effective Clustering for Single Cell Sequencing Cancer Data. IEEE J. Biomed. Health Inform. 25, 4068-4078. doi: 10.1109/jbhi.2021.3081380
• CiccolellaS., RickettsC., Soto GomezM., PattersonM., SilverbushD., BonizzoniP., et al (2021b). Inferring Cancer Progression from Single-Cell Sequencing while Allowing Mutation Losses. Bioinformatics 37, 326-333. doi: 10.1093/bioinformatics/btaa722
• DingL., LeyT. J., LarsonD. E., MillerC. A., KoboldtD. C., WelchJ. S., et al (2012). Clonal Evolution in Relapsed Acute Myeloid Leukaemia Revealed by Whole-Genome Sequencing. Nature 481, 506-510. doi: 10.1038/nature10738

タイトルに関連する用語 (4件)： 腫瘍 ,  単一細胞 ,  DNA配列 ,  クラスタリング