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SPhyR: tumor phylogeny estimation from single-cell sequencing data under loss and error

机译:SPHYR:丢失和误差下单细胞测序数据的肿瘤发育估计

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摘要

Motivation: Cancer is characterized by intra-tumor heterogeneity, the presence of distinct cell populations with distinct complements of somatic mutations, which include single-nucleotide variants (SNVs) and copy-number aberrations (CNAs). Single-cell sequencing technology enables one to study these cell populations at single-cell resolution. Phylogeny estimation algorithms that employ appropriate evolutionary models are key to understanding the evolutionary mechanisms behind intra-tumor heterogeneity.
机译:动机:癌症的特征在于肿瘤内非均其性,存在具有不同细胞群的不同细胞群的体细胞突变,包括单核苷酸变体(SNV)和拷贝数像差(CNA)。 单细胞排序技术使人们能够在单细胞分辨率下研究这些细胞群。 使用适当的进化模型的系统发育估计算法是了解肿瘤内外异质性背后的进化机制的关键。

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