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數(shù)學(xué)程序揭示細(xì)胞拷貝數(shù)變異
更新時(shí)間:2016-03-07   點(diǎn)擊次數(shù):2022次

    表面上相似的細(xì)胞通常有明顯不同的基因組,比如這通常在癌細(xì)胞中比較常見,在小型的腫瘤樣本中表面上看起來(lái)相似的癌細(xì)胞或許存在*不同的基因組,細(xì)胞中的遺傳突變通常會(huì)以斷斷續(xù)續(xù)破裂的模式來(lái)進(jìn)行擴(kuò)散,單一細(xì)胞中的拷貝數(shù)變異(Copy Number Variations,CNV)通常或?qū)椭贫ㄌ厥獾寞煼w系。
    近日,科學(xué)家們進(jìn)行了一項(xiàng)名為“銀杏"(Gingko)的新型互作分析程序,這可以減少對(duì)單一細(xì)胞分析所帶來(lái)的不確定性,并且為清楚分析多種細(xì)胞的拷貝數(shù)變異提供方法;這種新型的開放性軟件在網(wǎng)上就可以免費(fèi)獲取,其可以幫助科學(xué)家研究多種類型遺傳性疾病的并機(jī)制,并且?guī)椭R床醫(yī)生制定基于細(xì)胞特殊突變的靶向性療法。
    突變有多種形式,比如在zui為常見類型的突變中,單個(gè)個(gè)體或細(xì)胞中的突變往往會(huì)發(fā)生在DNA序列的單一位點(diǎn)上;而另一種常見的突變則為拷貝數(shù)變異;研究者分析了來(lái)自大量腫瘤樣本中的拷貝數(shù)變異,
ELISA試劑盒研究者表示,你或許會(huì)認(rèn)為腫瘤中的每一個(gè)細(xì)胞都是相同的,但實(shí)際上并不是這樣。我們同產(chǎn)會(huì)認(rèn)為在單一腫瘤細(xì)胞中發(fā)生這許多改變,如果我們對(duì)癌癥進(jìn)行治療,就需要準(zhǔn)確診斷個(gè)體的癌癥類型,而且同時(shí)利用多種不同藥物來(lái)靶向作用不同癌癥亞型或許也可以有效抑制癌癥發(fā)展。
    當(dāng)前探究拷貝數(shù)變異的強(qiáng)大的單細(xì)胞分析技術(shù)就是全基因組測(cè)序,在測(cè)序進(jìn)行之前細(xì)胞中的DNA已經(jīng)被放大了很多倍,而該過程會(huì)充滿錯(cuò)誤,而且一些隨意的DNA模塊也會(huì)被放大;
ELISA試劑盒研究者利用自動(dòng)化程序?qū)y(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,繪制出了相關(guān)的基因組的序列,并且為每一個(gè)細(xì)胞都創(chuàng)建了拷貝數(shù)變異的檔案資料。
    研究者指出,如今拷貝數(shù)變異并不常被用于進(jìn)行臨床的診斷治療中,
ELISA試劑盒研究者希望尋找*的方法來(lái)收集樣本并且對(duì)其分析,而后告知臨床醫(yī)生檢測(cè)結(jié)果。Schatz教授說道,目前我們已經(jīng)發(fā)明了多種新型技術(shù),后期我們將會(huì)更加深入地研究來(lái)揭示單細(xì)胞中更多突變,從而為闡明疾病發(fā)病機(jī)理提供思路。

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