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上海瑞齊生物科技有限公司

Cell:華大基因兩篇文章揭示腫瘤研究進(jìn)展

時(shí)間:2012-3-19閱讀:631
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日,深圳華大基因研究院在腫瘤研究上獲得突破性進(jìn)展,于學(xué)術(shù)期刊《細(xì)胞》(Cell)上同時(shí)發(fā)表兩篇研究論文。該團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一種解析單細(xì)胞基因組的新方法,并將該方法應(yīng)用于原發(fā)性血小板增多癥(一種血癌)和腎透明細(xì)胞癌(一種腎癌)的腫瘤內(nèi)部遺傳特征研究。此新方法解決了之前在用組織樣本測(cè)序時(shí)無(wú)法解決的腫瘤高異質(zhì)性難題,為從單核苷酸水平深入研究癌癥發(fā)生、發(fā)展機(jī)制及其診斷、治療提供了新的研究思路并開(kāi)辟了新的研究方向。此外,這一新方法還可被廣泛用于其他重要的生物研究領(lǐng)域,如組織器官內(nèi)細(xì)胞基因組的異質(zhì)性研究、干細(xì)胞的異質(zhì)性研究、生殖細(xì)胞的遺傳重組研究、胚胎的植入前遺傳學(xué)診斷研究等。

 

目前,高通量測(cè)序技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種生物學(xué)研究中,然而,由于多細(xì)胞組織中廣泛存在的細(xì)胞異質(zhì)性,使得研究人員難以通過(guò)組織樣品測(cè)序來(lái)揭示一些復(fù)雜的生物現(xiàn)象,如在腫瘤演化研究中,腫瘤組織的異質(zhì)性使得研究人員難以分析腫瘤內(nèi)細(xì)胞的遺傳結(jié)構(gòu)并識(shí)別在腫瘤演化中的重要變化,除非進(jìn)行額外的細(xì)胞分選實(shí)驗(yàn),否則研究人員很難鑒定出癌癥發(fā)展中具有重要影響的遺傳突變。2011年,來(lái)自冷泉港實(shí)驗(yàn)室的研究人員運(yùn)用一種單細(xì)胞測(cè)序,通過(guò)基于拷貝數(shù)變異(CNV)的數(shù)據(jù)結(jié)果分析了乳腺癌的癌細(xì)胞種群結(jié)構(gòu),指出腫瘤的進(jìn)化可能是間斷性的(Navin et al., 2011, Nature),挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的腫瘤漸進(jìn)式演化模型。這一發(fā)現(xiàn)成為了癌癥研究中的一次重大突破,但是此方法的局限是不能從單個(gè)核苷酸水平了解單個(gè)癌細(xì)胞的遺傳特性。

為了攻克這個(gè)難題,來(lái)自深圳華大基因研究院的研究人員建立了一種基于多重置換擴(kuò)增(MDA)的單細(xì)胞測(cè)序新方法,并對(duì)該方法的擴(kuò)增均一性、靈敏度、特異性等方面進(jìn)行了全面評(píng)估。華大基因該項(xiàng)目負(fù)責(zé)人宋盧挺說(shuō):“這種將多重置換擴(kuò)增(MDA)和測(cè)序技術(shù)相結(jié)合的單細(xì)胞測(cè)序方法不僅具有更高的分辨率和基因組覆蓋度,而且具有更好的敏感性和特異性。該方法從單核苷酸水平上為各種復(fù)雜疾病和生物學(xué)過(guò)程的研究開(kāi)辟了新思路。”

為了探究腫瘤的演化及遺傳特性,研究人員對(duì)取自一例典型的JAK2陰性ET病人的90個(gè)單細(xì)胞進(jìn)行了全外顯子測(cè)序,通過(guò)諸多分析,研究人員揭示了此ET在腫瘤發(fā)生中遵循單克隆演化模型,并鑒定了一些與ET的發(fā)生、發(fā)展相關(guān)的突變基因。

在第二篇文章中,為了更好地解析腎癌內(nèi)部的遺傳變異情況,研究人員運(yùn)用此新方法對(duì)一例腎癌進(jìn)行了研究。他們發(fā)現(xiàn)此例腎癌并非由常見(jiàn)的兩個(gè)突變基因VHL和PBRM1導(dǎo)致,這說(shuō)明在病人群體中所鑒定的頻發(fā)突變(recurrent mutation)可能與腫瘤個(gè)體無(wú)關(guān),同時(shí)也強(qiáng)調(diào)了在癌癥分析和診斷過(guò)程中進(jìn)行個(gè)性化治療的重要性。通過(guò)遺傳學(xué)定量分析,研究人員發(fā)現(xiàn)在此腎癌中不存在明顯的克?。?xì)胞)亞群,而且在腫瘤細(xì)胞群體內(nèi)不同細(xì)胞突變頻率的突變之間也存在差異明顯的堿基突變譜,研究人員推測(cè)這可能與腫瘤演化過(guò)程中的選擇緊密相關(guān)。此外,研究人員還發(fā)現(xiàn)了一些與此腎癌發(fā)生相關(guān)的重要功能基因。

深圳華大基因研究院副院長(zhǎng)徐訊說(shuō):“我們對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后,發(fā)現(xiàn)此腎癌內(nèi)的遺傳結(jié)構(gòu)比我們之前預(yù)想的要復(fù)雜得多。單細(xì)胞測(cè)序?yàn)閷?shí)體腫瘤研究開(kāi)拓了一個(gè)新的研究視角,并對(duì)促進(jìn)開(kāi)發(fā)更有效的細(xì)胞靶向治療方法具有十分重要的意義。同時(shí),我們的研究也為其他研究人員利用單細(xì)胞測(cè)序研究腫瘤提供了一個(gè)很好的參照。”

深圳華大基因研究院副院長(zhǎng)李英睿指出:“我們的兩項(xiàng)研究表明,單細(xì)胞測(cè)序新方法為遺傳異質(zhì)性腫瘤的高精度、全面評(píng)估提供了一個(gè)非常的研究工具。這種新方法和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為鑒定與腫瘤發(fā)展相關(guān)的候選基因提供了科學(xué)依據(jù),也必將會(huì)推動(dòng)癌癥的遺傳機(jī)理和生物學(xué)過(guò)程更深入的研究。”

華大基因執(zhí)行院長(zhǎng)王俊指出:“此單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)使基因組學(xué)研究提升到了一個(gè)全新的層次和高度,使科學(xué)家們可以真正從生命活動(dòng)的zui基本單位——細(xì)胞這個(gè)層次去研究生物的生長(zhǎng)、發(fā)育、生殖、遺傳、變異等過(guò)程。”(生物谷)

Bioon報(bào)道

 

doi:10.1016/j.cell.2012.02.028
PMC:
PMID:

Single-Cell Exome Sequencing and Monoclonal Evolution of a JAK2-Negative Myeloproliferative Neoplasm

Yong Hou1, 2, 3, 11, Luting Song1, 4, 5, 6, 11, Ping Zhu7, 11, Bo Zhang1, 11, Ye Tao1, 11, Xun Xu1, Fuqiang Li1, Kui Wu1, Jie Liang1, Di Shao1, Hanjie Wu1, Xiaofei Ye1, Chen Ye1, Renhua Wu1, Min Jian1, Yan Chen7, Wei Xie1, 3, Ruren Zhang1, 3, Lei Chen1, 4, 5, 6, Xin Liu1, Xiaotian Yao1, Hancheng Zheng1, Chang Yu1, Qibin Li1, Zhuolin Gong1, Mao Mao8, Xu Yang1, Lin Yang1, Jingxiang Li1, Wen Wang5, Zuhong Lu2, 3, Ning Gu2, 3, Goodman Laurie1, Lars Bolund1, Karsten Kristiansen1, 9, Jian Wang1, Huanming Yang1, Yingrui Li1, , , Xiuqing Zhang1, , , Jun Wang1, 9, 10, ,

 

Tumor heterogeneity presents a challenge for inferring clonal evolution and driver gene identification. Here, we describe a method for analyzing the cancer genome at a single-cell nucleotide level. To perform our analyses, we first devised and validated a high-throughput whole-genome single-cell sequencing method using two lymphoblastoid cell line single cells. We then carried out whole-exome single-cell sequencing of 90 cells from a JAK2-negative myeloproliferative neoplasm patient. The sequencing data from 58 cells passed our quality control criteria, and these data indicated that this neoplasm represented a monoclonal evolution. We further identified essential thrombocythemia (ET)-related candidate mutations such as SESN2 and NTRK1, which may be involved in neoplasm progression. This pilot study allowed the initial characterization of the disease-related genetic architecture at the single-cell nucleotide level. Further, we established a single-cell sequencing method that opens the way for detailed analyses of a variety of tumor types, including those with high genetic complex between patients.

 

doi:10.1016/j.cell.2012.02.025
PMC:
PMID:

Single-Cell Exome Sequencing Reveals Single-Nucleotide Mutation Characteristics of a Kidney Tumor

Xun Xu1, 2, 14, Yong Hou1, 3, 4, 14, Xuyang Yin1, 14, Li Bao1, 14, Aifa Tang5, 6, 14, Luting Song1, Fuqiang Li1, Shirley Tsang7, Kui Wu1, Hanjie Wu1, 8, Weiming He1, Liang Zeng1, Manjie Xing1, Renhua Wu1, Hui Jiang1, Xiao Liu1, Dandan Cao1, Guangwu Guo1, Xueda Hu1, Yaoting Gui9, Zesong Li5, 6, Wenyue Xie9, Xiaojuan Sun5, 6, Min Shi9, Zhiming Cai5, 6, 9, Bin Wang1, Meiming Zhong1, Jingxiang Li1, Zuhong Lu3, 4, Ning Gu3, 4, Xiuqing Zhang1, Laurie Goodman1, Lars Bolund1, 10, Jian Wang1, Huanming Yang1, Karsten Kristiansen1, 11, Michael Dean1, 13, , , Yingrui Li1, , , Jun Wang1, 11, 12, ,

 

Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is the most common kidney cancer and has very few mutations that are shared between different patients. To better understand the intratumoral genetics underlying mutations of ccRCC, we carried out single-cell exome sequencing on a ccRCC tumor and its adjacent kidney tissue. Our data indicate that this tumor was unlikely to have resulted from mutations in VHL and PBRM1. Quantitative population genetic analysis indicates that the tumor did not contain any significant clonal subpopulations and also showed that mutations that had different allele frequencies within the population also had different mutation spectrums. Analyses of these data allowed us to delineate a detailed intratumoral genetic landscape at a single-cell level. Our pilot study demonstrates that ccRCC may be more genetically complex than previously thought and provides information that can lead to new ways to investigate individual tumors, with the aim of developing more effective cellular targeted therapies.

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