MIT科學家發(fā)明癌癥驅動突變挖掘算法

近日，來自麻省理工學院Bonnie Berger教授團隊和哈佛醫(yī)學院Po-Ru Loh教授團隊攜手，通過深度學習的方法繪制了千堿基級分辨率的癌癥特異性體細胞突變率圖譜，并在此基礎上開發(fā)了可快速、精準識別腫瘤基因組中任意位置驅動突變的方法（Dig算法）。研究人員使用該算法對腫瘤非編碼區(qū)的驅動突變進行了探索，發(fā)現(xiàn)了內含子中隱蔽剪接單核苷酸變異，及5’非翻譯區(qū)突變在部分驅動基因（如TP53）中起到關鍵作用，相關研究發(fā)表于《自然·生物技術》雜志上。

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