Area A: High Precision Single Cell Genomes: Linear Amplification and Digital Haplotypes

项目摘要/摘要： 这项新的提案将四个在癌症、基因组测序和单细胞领域拥有丰富专业知识的研究团队聚集在一起。 测序、检测和检测癌症和细胞生物学将推动单细胞基因组测序技术的发展，以解决这些令人信服的问题。 在癌症研究的基础研究和翻译研究中出现了问题。但它已经回复了RFA--CA--17--023，癌症和月球射击。 该倡议提出了一种方法来创造数据，并验证了一个由实验数据和分析数据方法组成的数据平台，以实现更精确的数据采集。 人类基因组样本的单细胞基因组测序技术是基于最近在单细胞基因组和全基因组方面取得的最新进展。 转座子插入后的线性扩增(LIANTI)是由谢实验室开发的。 近期目标是进一步开发LIANTI技术，并加强LIANTI单细胞技术的生物信息学分析技术。 测序。Aim 1专注于开发一个高吞吐量的LIANTI版本。Aim 2专注于开发新的LIANTI。 计算技术方法是指利用LIANTI对数据进行排序所具有的独特的数字特性和线性特性。 这些战略和实验模型表示，这些模型将不会被用来验证它们的有效性，并建立基准的单细胞基因LIANTI测序。 性能测试和测试展示了其对肿瘤诊断分析的良好适用性。总的来说，我们的测试目标是进一步优化测试和实施测试。 最精确的单细胞DNA测序技术是在单个癌细胞或体细胞中检测变异DNA的技术。 该项目的成功将导致建立一个新的集成技术平台，以克服在单电池中普遍存在的技术障碍。 分析工具和方法还可以在包括肿瘤和遗传学在内的多个癌症研究领域产生变革性的影响。 异质性，肿瘤细胞的循环，原发/转移的关系，药物耐药性，肿瘤和良性到良性 恶性转化。

Project Summary/Abstract  This  proposal  brings  together  four  research  teams  with  expertise  in  cancer  genome  sequencing,  single-­cell  sequencing,  and  cancer  cell  biology  to  advance  single-­cell  sequencing  technology  to  tackle  compelling  questions  in  basic  and  translational  cancer  research.  It  responds  to  RFA-­CA-­17-­023,  Cancer  Moonshot  Initiative, and proposes to create and validate a platform of experimental and analytical approaches for precise  single-­cell  sequencing  of  human  samples  based  on  the  most  recent  advance  in  single-­cell  whole-­genome  amplification,  Linear  Amplification  after  Transposon  Insertion  (LIANTI),  developed  by  the  Xie  laboratory.  The  immediate  goal  is  to  further  develop  LIANTI  and  augment  bioinformatic  analysis  for  single-­cell  LIANTI  sequencing. Aim 1 focuses on developing a high throughput version of LIANTI. Aim 2 focuses on developing  computational  methods  that  utilize  the  digital  and  linear  nature  of  LIANTI  sequencing  data.  Aim  3  describes  strategies and experimental models that will be used to validate and benchmark single-­cell LIANTI sequencing  performance and demonstrate its applicability to tumor analysis. Overall, our goal is to optimize and implement  the  most  precise  single-­cell  sequencing  technology  for  variant  detection  in  single  cancer  or  somatic  cells.  Success of the project will result in an integrated platform that overcomes prevailing impediments in single-­cell  analysis  and  can  have  a  transformative  impact  in  multiple  areas  of  cancer  research,  including  tumor  genetic  heterogeneity,  circulating  tumor  cells,  primary/metastasis  relationship,  drug  resistance,  and  benign-­to-­ malignancy transformation.