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Collaborative intra-tumor heterogeneity detection

机译:协同肿瘤内异质性检测

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摘要

MotivationDespite the remarkable advances in sequencing and computational techniques, noise in the data and complexity of the underlying biological mechanisms render deconvolution of the phylogenetic relationships between cancer mutations difficult. Besides that, the majority of the existing datasets consist of bulk sequencing data of single tumor sample of an individual. Accurate inference of the phylogenetic order of mutations is particularly challenging in these cases and the existing methods are faced with several theoretical limitations. To overcome these limitations, new methods are required for integrating and harnessing the full potential of the existing data.
机译:动机尽管测序和计算技术取得了显着进步,但数据中的噪声和潜在生物学机制的复杂性使得难以对癌症突变之间的系统发生关系进行反卷积。除此之外,大多数现有的数据集都包含个体单个肿瘤样本的整体测序数据。在这些情况下,准确推断突变的系统发生顺序尤其具有挑战性,并且现有方法面临一些理论上的限制。为了克服这些限制,需要新的方法来整合和利用现有数据的全部潜力。

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