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종양에 침투하는 면역 세포는 종양 진행 및 치료 반응에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 우리는 대량 종양 유전자 발현 데이터로부터 암 및 면역 세포 유형의 비율을 동시에 추정하는 효율적인 알고리즘을 제시합니다. 우리의 방법은 종양에서 발견되는 주요 비악성 세포 유형의 새로운 유전자 발현 프로필을 통합하고, 세포 유형 특정 mRNA 함량에 기반한 재정규화, 그리고 특성이 정의되지 않았거나 변동성이 높은 세포 유형을 고려할 수 있는 능력을 포함합니다. 인간 흑색종 및 대장암 표본의 흐름 세포 분석, 면역조직화학 및 단일 세포 RNA-Seq 분석을 통해 타당성을 입증합니다. 전반적으로, 우리의 연구는 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 종양 유전자 발현 데이터로부터의 절대 세포 비율 예측의 범위를 확대하고, 암 연구에서 면역유전체 분석을 위한 독창적인 실험 기준을 제공합니다 (http://epic.gfellerlab.org).
Racle et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.