然而,甲基化组学分析面临的一个关键科学问题是如何挑选稳定可靠的 marker,再从血液混合信号中解耦出早期疾病端倪。为解决上述问题,吉因加以肿瘤为例,充分挖掘数据集中不同类型肿瘤的甲基化分子特征相似性,使用层次聚类的机器学习方法开发了一种肿瘤DNA甲基化层次聚类溯源算法——CHCT,构建了从甲基化分析、marker选择到肿瘤部位溯源的一整套方法学,可以说是用甲基化组学分析溯源肿瘤发生部位的优秀范例!值得一提的是,近期Nature评述?“Forget lung, breast or prostate cancer: why tumour naming needs to change” 提出了异癌同治、同癌异治的问题,认为根据肿瘤分子特征进行癌症分类更符合当下的治疗策略,而本文提出的层次聚类算法清晰地揭示了不同癌种之间甲基化分子水平的远近关系,有助于实现针对肿瘤驱动特征的个性化治疗方案。
共 0 个关于本帖的回复 最后回复于 2024-2-29 18:15