華大基因開發(fā)出移植瘤生物信息分析新算法
2012-07-18
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深圳7月17日電 今天，華大基因宣布成功開發(fā)出適用于異種移植瘤模型生物信息學分析的新算法——PDXomics，該算法能夠將移植瘤與宿主基因組序列進行區(qū)分，有效地排除后續(xù)分析中異源物種數(shù)據(jù)的污染，保證分析結果的準確性和可靠性，從而可使移植瘤模型更為有效的應用于腫瘤新藥開發(fā)和疾病機理研究。
目前，異種移植瘤模型多是在裸鼠或重癥聯(lián)合免疫缺陷性小鼠上進行。對移植瘤樣品進行全基因組或轉錄組測序時，無論取樣操作如何謹慎小心，都無法避免小鼠基質細胞對移植瘤細胞造成污染。加之小鼠與人類的基因組序列同源性很高，移植瘤中混入的小鼠序列都可完全匹配到人類基因組上。因此，按照常規(guī)的生物信息學流程分析，就會導致分析結果假陽性率非常高。而且模擬數(shù)據(jù)顯示，無論測序深度達到多少，這種外源序列污染的影響都是無法消除的。因此，小鼠基質細胞污染導致移植瘤測序后續(xù)的生物信息分析變得錯綜復雜。
據(jù)了解，華大基因開發(fā)的PDXomics算法，能夠高效、精確地過濾掉移植瘤中小鼠基質細胞污染。這套新的流程可以將移植瘤測序所得的短序列匹配到包含人和小鼠基因組的混合參考序列集上，保證在對人和小鼠共線性區(qū)域進行分析時，能夠過濾掉小鼠基因組DNA，而不會把人的基因組當作小鼠序列剔除。通過對該流程進行綜合評估，研究人員證實這套新的流程算法能夠顯著地降低單核苷酸突變檢測的假陽性率和假陰性率。新算法將極大地提高異種移植瘤小鼠模型的適用性和藥效評估準確性，大大降低藥物研發(fā)成本，縮短研發(fā)時間，從而使移植瘤模型可以更好地在疾病機理研究和新藥篩選評價中發(fā)揮重要作用。
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