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App CG-002 肿瘤起源分析
App CG-002 肿瘤起源 肿瘤起源与肿瘤发展进化历程的讨论研究也是肿瘤基因组的研究热点之一。肿瘤发生起源学说主要有一些提出的学说,利用肿瘤基因组大数据可以分析讨论。干细胞分化会产生一些细胞的
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App CG-005 结构变异分析(SNV)
App CG-005 结构变异分析(SNV) 结构变异(StructureVariation,SV)是基因组变异的一类主要来源,主要由大片段序列(一般>1kb)的拷贝数变异(copy
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App CG-006 拷贝数变异分析
App CG-006 拷贝数变异分析 肿瘤基因组的测序数据分别可采用不同分析技术准确识别基因组拷贝数变异-CNV。精细度取决于测序深度。测序深度(coverage)与测序数据量直接相关,并与
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App CG-004 驱动基因变异体识别
App CG-004 驱动基因变异体识别 针对肿瘤基因组相对自身对照的正常细胞基因组的体细胞突变进行系统分析,识别体细胞突变并统计相应体细胞突变类型,包括非同义突变,短插入缺失导致的阅读
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App CG-001 生殖系与肿瘤体细胞突变
App CG-001 生殖系突变与肿瘤体细胞突变 对于肿瘤患者,进行全基因组检测就是要发现体内肿瘤DNA与生殖系DNA之间的差异。对其差异的分析就可以发现体细胞突变(somatic
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App CG-010 其他组学研究手段的整合分析
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App CG-010 其他组学研究手段的整合分析 在研究细胞干性分化一般更多采用表观遗传学的策略作为研究切入点,利用表观遗传组学产生的大数据分析基因动态调节过程。对于肿瘤细胞的起源问题或发源发展角度
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App CG-003 肿瘤异质性与适应性进化
App CG-003 肿瘤异质性与适应性进化 肿瘤基因组学研究揭示肿瘤基因组自身可以发生适应性进化。 我们可以根据肿瘤原发与转移组织的基因组重测序数据,重构肿瘤基因组的进化距离用于判断突变进化
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App CG-007 病原体-宿主基因组插入整合分析
App CG-007 病原体-宿主基因组插入整合分析 有些肿瘤复杂疾病涉及到病原体入侵人类基因组导致疾病发生。针对特定病原体与宿主基因组整合事件可以利用高通量测序技术进行深度分析来解释病因和分子
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甲基化
: 1)检测的内容不完全相同 BSP引物不包括CpG位点,在CpG位点的上下游,扩增后通过测序检测改位置的甲基化状态(测序如果CG不变则为甲基化,如果CG变为TG则为非甲基化) MSP/USP是根据
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