Inferring tumour purity and stromal and immune cell admixture from expression data.
Inferring tumour purity and stromal and immune cell admixture from expression data.
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DOI：
10.1038/ncomms3612
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发表时间：
2013
影响因子：
16.6
通讯作者：
Verhaak, Roel G. W.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yoshihara, Kosuke;Shahmoradgoli, Maria;Martinez, Emmanuel;Vegesna, Rahulsimham;Kim, Hoon;Torres-Garcia, Wandaliz;Trevino, Victor;Shen, Hui;Laird, Peter W.;Levine, Douglas A.;Carter, Scott L.;Getz, Gad;Stemke-Hale, Katherine;Mills, Gordon B.;Verhaak, Roel G. W.
浸润的基质细胞和免疫细胞形成肿瘤组织中正常细胞的主要部分，并且不仅在分子研究中干扰肿瘤信号，而且在癌症生物学中具有重要作用。在这里，我们描述了“使用表达数据估计恶性肿瘤中的基质细胞和免疫细胞”（ESTIMATE）-一种使用基因表达特征来推断肿瘤样本中基质细胞和免疫细胞的比例的方法。ESTIMATE评分与来自11种不同肿瘤类型的样本中基于DNA拷贝数的肿瘤纯度相关，这些样本在Agilent，Affyoung平台上或基于RNA测序进行分析，并可通过癌症基因组图谱获得。预测的准确性进一步证实使用3,809转录配置文件在其他地方可用的公共领域。ESTIMATE方法允许在基因组学和转录组学研究中考虑肿瘤相关的正常细胞。R-library可以在https://sourceforge.net/projects/estimateproject/上找到。 肿瘤活检包含污染的正常细胞，这些细胞会影响肿瘤样本的分析。在这项研究中，Yoshihara等人开发了一种基于癌症基因组图谱的基因表达谱的算法，以估计肿瘤样本中污染正常细胞的数量。
Infiltrating stromal and immune cells form the major fraction of normal cells in tumour tissue and not only perturb the tumour signal in molecular studies but also have an important role in cancer biology. Here we describe ‘Estimation of STromal and Immune cells in MAlignant Tumours using Expression data’ (ESTIMATE)—a method that uses gene expression signatures to infer the fraction of stromal and immune cells in tumour samples. ESTIMATE scores correlate with DNA copy number-based tumour purity across samples from 11 different tumour types, profiled on Agilent, Affymetrix platforms or based on RNA sequencing and available through The Cancer Genome Atlas. The prediction accuracy is further corroborated using 3,809 transcriptional profiles available elsewhere in the public domain. The ESTIMATE method allows consideration of tumour-associated normal cells in genomic and transcriptomic studies. An R-library is available on https://sourceforge.net/projects/estimateproject/. Tumour biopsies contain contaminating normal cells and these can influence the analysis of tumour samples. In this study, Yoshihara et al. develop an algorithm based on gene expression profiles from The Cancer Genome Atlas to estimate the number of contaminating normal cells in tumour samples.
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通讯作者：
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Lähdesmäki H
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