异质性肿瘤样本中基因组结构与内容的联合推断

对于基因组不稳定的癌症，单次肿瘤活检通常包含混合的竞争肿瘤克隆。这些肿瘤克隆在基因组内容（每个基因的拷贝数）和结构（每条染色体上基因的顺序）方面经常存在差异。现代大规模基因组测序混合了肿瘤克隆和污染正常细胞的信号，使得基因组内容和结构的推断变得复杂。我们提出了一种方法来分离肿瘤和污染正常细胞的信号，并联合预测每个肿瘤克隆的基因组结构和内容。我们使用基因组图来表示肿瘤克隆，并对给定克隆和混合比例下观测读段的似然性进行建模。我们对单倍型区块的使用使我们能够准确测量等位基因特异性读段计数，并推断每个克隆的等位基因特异性拷贝数。所提出的方法是一种基于启发式的局部搜索，通过对基因组图应用增量式的局部最优修改来实现。利用模拟数据，我们表明该方法能以合理的准确度预测拷贝数和基因邻接关系。