nextNEOpi: a comprehensive pipeline for computational neoantigen prediction.
nextNEOpi: a comprehensive pipeline for computational neoantigen prediction.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btab759
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发表时间：
2022-01-27
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Finotello F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rieder D;Fotakis G;Ausserhofer M;René G;Paster W;Trajanoski Z;Finotello F
体细胞突变和基因融合可以产生介导抗癌免疫反应的免疫原性新抗原。然而，他们根据测序数据进行计算预测需要复杂的计算工作流程来识别肿瘤特异性畸变，推导所得肽，推断患者的人类白细胞抗原类型并预测与其结合的新表位，以及其免疫原性的一组特征。在这里，我们提出了 nextNEOpi（nextflow NEOantigen 预测管道），这是一个全面且全自动的生物信息学管道，可根据原始 DNA 和 RNA 测序数据预测肿瘤新抗原。此外，nextNEOpi 量化了与肿瘤免疫原性和免疫治疗反应相关的新表位和患者特异性特征。 nextNEOpi 源代码和文档可在 https://github.com/icbi-lab/nextNEOpi Dietmar.rieder@i-med.ac.at 或 francesca.finotello@uibk.ac.at 获取。补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。
Somatic mutations and gene fusions can produce immunogenic neoantigens mediating anticancer immune responses. However, their computational prediction from sequencing data requires complex computational workflows to identify tumor-specific aberrations, derive the resulting peptides, infer patients’ Human Leukocyte Antigen types and predict neoepitopes binding to them, together with a set of features underlying their immunogenicity. Here, we present nextNEOpi (nextflow NEOantigen prediction pipeline) a comprehensive and fully automated bioinformatic pipeline to predict tumor neoantigens from raw DNA and RNA sequencing data. In addition, nextNEOpi quantifies neoepitope- and patient-specific features associated with tumor immunogenicity and response to immunotherapy. nextNEOpi source code and documentation are available at https://github.com/icbi-lab/nextNEOpi dietmar.rieder@i-med.ac.at or francesca.finotello@uibk.ac.at Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btu548
发表时间：
2014-12-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Szolek A;Schubert B;Mohr C;Sturm M;Feldhahn M;Kohlbacher O
通讯作者：
Kohlbacher O
影响因子：
64.5
作者：
Litchfield K;Reading JL;Puttick C;Thakkar K;Abbosh C;Bentham R;Watkins TBK;Rosenthal R;Biswas D;Rowan A;Lim E;Al Bakir M;Turati V;Guerra-Assunção JA;Conde L;Furness AJS;Saini SK;Hadrup SR;Herrero J;Lee SH;Van Loo P;Enver T;Larkin J;Hellmann MD;Turajlic S;Quezada SA;McGranahan N;Swanton C
通讯作者：
Swanton C
DOI：
10.4049/jimmunol.1700893
发表时间：
2017-11-01
期刊：
Journal of immunology (Baltimore, Md. : 1950)
影响因子：
--
作者：
Jurtz V;Paul S;Andreatta M;Marcatili P;Peters B;Nielsen M
通讯作者：
Nielsen M
影响因子：
9.3
作者：
O'Donnell, Timothy J.;Rubinsteyn, Alex;Laserson, Uri
通讯作者：
Laserson, Uri
影响因子：
82.9
作者：
Yang, Wei;Lee, Ken-Wing;Morris, Luc G. T.
通讯作者：
Morris, Luc G. T.