Nat. Biotech.：体细胞突变率的全基因组图谱揭示了癌症的驱动因素
艾玉
中性突变是一种基因中碱基对发生变化但并不引起蛋白质功能的改变的突变。然而，绝大多数癌基因突变发生在中性突变之后，特别是三核苷酸变化。因此，计算中性突变的概率并建立中性突变与癌变之间的关系对于癌症的预测具有重要意义。但是，由于癌症基因组中性突变的高度可变和组织特异性模式，现有方法只能通过将突变率的定制统计模型拟合到基因组的特定区域。这种方法并不适用于大多数基因组，因为它们仅在编码序列中运行，在非编码基因组中准确性大幅降低，严重阻碍了癌症预测的精确度。
近日，MIT的Bonnie Berger等人提出了一个全基因组的中性突变率模型，该模型可实现快速定位基因组中任何突变位置。
本文要点：
1）该工作首先提出了一种深度学习方法，以在整个基因组中以千碱基对级分辨率绘制癌症特异性体细胞突变率，然后建立了一个概率模型，使用这些图谱来测试来自任意癌症队列的任何一组候选突变。该算法的优点在于它可以使用个人计算机的资源在几分钟内在任意癌症队列中评估数百万个突变，极大的节约了筛选时间和资源。
2）该工作还利用该深度学习框架绘制了全基因组泛癌症分析（PCAWG）数据集中存在的37种癌症类型的癌症特异性体细胞突变率。
Maxwell A. Sherman，et al，Genome-wide mapping of somatic mutation rates uncovers drivers of cancer，Nature Biotechnology，2022
DOI：10.1038/s41587-022-01353-8
https://doi.org/10.1038/s41587-022-01353-8
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