研究者开发空间转录组拷贝数异常推断框架
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研究者开发空间转录组拷贝数异常推断框架
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AI 综述
Honig F等研究者开发了直接从Xenium空间转录组数据推断体细胞拷贝数异常的计算框架,在卵巢癌、宫颈癌和乳腺癌数据集中识别并定位了具有共同异常谱的细胞群,重现了已知肿瘤相关拷贝数异常及病理状态。 研究团队在预印本中称,利用该框架,在高级别浆液性卵巢癌的输卵管中发现了具有早期转化特征、伴随免疫重塑的中间上皮细胞群。
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最新进展10月27日 08:00
从空间转录组数据推断体细胞拷贝数异常以研究癌症早期发展报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- 预印本 · 单细胞与空间组学从空间转录组数据推断体细胞拷贝数异常以研究癌症早期发展
研究者开发了直接从Xenium空间转录组数据推断体细胞拷贝数异常的计算框架,可识别并定位具有共同异常谱的细胞群。在卵巢癌、宫颈癌和乳腺癌数据集中,该框架识别出空间连贯的异常细胞群,重现已知肿瘤相关拷贝数异常及病理状态。在高级别浆液性卵巢癌中,发现输卵管内具有早期转化特征、伴免疫重塑的中间上皮细胞群。
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