Informácie

Čo je kozmický VCF?

Čo je kozmický VCF?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Populárny nástroj variant MuTect:

http://archive.broadinstitute.org/cancer/cga/mutect_run

má nasledujúcu možnosť VCF:

--cosmic

Otázka: Čo je to vesmírny súbor VCF? Aký je účel súboru?


VCF je skratka pre Variant Call Format. Je to formát súboru pre SNP.

KOZMICKÝ skratka pre Katalóg somatických mutácií pri rakovine. Je to databáza.

Bližšie informácie nájdete v odkazoch.

COSMIC VCF je pravdepodobne len súbor vo formáte VCF obsahujúci dáta pochádzajúce z COSMIC databázy.


Bez toho, aby sme sa pozreli na akékoľvek mutect docs a ako by to mohli použiť, COSMIC VCF by odkazoval na VCF z kozmickej databázy http://cancer.sanger.ac.uk/cosmic/


Kozmický lúč

Kozmické lúče sú vysokoenergetické protóny a atómové jadrá, ktoré sa pohybujú priestorom takmer rýchlosťou svetla. Pochádzajú zo slnka, zvonku slnečnej sústavy v našej vlastnej galaxii [1] a zo vzdialených galaxií. [2]

Kozmické žiarenie objavil Victor Hess v roku 1912 pri pokusoch s balónmi. Priame meranie kozmických lúčov, najmä pri nižších energiách, je možné od vypustenia prvých satelitov na konci päťdesiatych rokov minulého storočia. Detektory častíc podobné tým, ktoré sa používajú v jadrovej a vysokoenergetickej fyzike, sa používajú na satelitoch a vesmírnych sondách na výskum kozmického žiarenia. [3] Pri dopade na zemskú atmosféru môže kozmické žiarenie produkovať spŕšky sekundárnych častíc, ktoré niekedy dosiahnu povrch.

Údaje z Fermiho vesmírneho teleskopu (2013) [4] boli interpretované ako dôkaz, že značná časť primárnych kozmických lúčov pochádza z výbuchov hviezd supernovy. [5] Zdá sa, že aktívne galaktické jadrá tiež produkujú kozmické žiarenie, čo je fyzikálna realita potvrdená ako pravdivá na základe pozorovaní neutrín a gama žiarenia z blazaru TXS 0506+056 v roku 2018. [6] [7]


Ako sa vyhnúť kozmickej katastrofe

Predstavte si vyspelú civilizáciu niekde vo vesmíre, ktorá vyvinula urýchľovač častíc, ktorý zráža elektróny pri Planckovej energii, teda v rozsahu, v ktorom treba gravitáciu opísať kvantovo mechanicky. Táto energetická stupnica nie je pre urýchľovač malý výkon, pretože zodpovedá desiatim kvintiliónom (10 19 ) násobku pokojovej hmotnosti protónu. Na dosiahnutie tejto energie pomocou našej existujúcej akceleračnej technológie by bol potrebný lineárny urýchľovač s dĺžkou 10 000 svetelných rokov.

Ale rôzne koncepty laserových plazmových urýchľovačov, na ktorých som pracoval počas doktorandského štúdia, môžu skrátiť požadovanú akceleračnú vzdialenosť o faktor 10 000, čím sa veľkosť takéhoto urýchľovača zmenší na veľkosť Oortovho oblaku, ktorý obklopuje slnečné systému. Dalo by sa teda optimisticky predstaviť, že vysoko pokročilá civilizácia môže generovať kolízie elektrónov v Planckových energiách v rámci svojho domáceho planetárneho systému.

Ako sa ukazuje, hypotetická uskutočniteľnosť takéhoto experimentu je dôvodom na obavy všetkých civilizácií vo vesmíre. Nechaj ma vysvetliť.

Na základe zrýchľujúcej sa expanzie vesmíru vieme, že vákuum nie je prázdne, ale má určitú hustotu tmavej energie. Zrážky častíc s Planckovou energiou môžu vyvolať lokálne tunelovanie vákua do nižšieho energetického stavu. Kvantový prechod medzi týmito dvoma stavmi môže vyžadovať vysoké energie na prekonanie bariéry, ktorá tieto dva stavy oddeľuje, a tiež na výrobu dostatočne veľkej bubliny, aby energia získaná zvýšením jej objemu prekročila energiu investovanú do napätia jeho povrchová plocha. Tento povrch pripomína kožu z mydlovej bubliny, ktorá je tu nafúknutá spaľovaním temnej energie „palivo“ vo vnútri.

Spustenie vákuového rozpadu v dostatočne veľkej bubline v mieste zrážača by vytvorilo expandujúcu horiacu frontu, takzvanú & ldquodomain stenu a rdquo, za ktorou sa hustota vákuovej energie premení na teplo & mdashjust, keď detonačná vlna horí cez výbušný materiál. Táto sférická horiaca predná časť sa bude pohybovať rýchlosťou svetla smerom von a uvoľní do priestoru nevídané množstvo energie, čím zahreje všetko na svojej ceste. Ak by sa všetka temná energia premenila na teplo, prinieslo by to neobmedzený objem zmietaný horiacim frontom na teplotu 30 stupňov nad absolútnou nulou, 10 -krát horúcejšiu a 10 000 -krát hustejšiu v energii ako je žiarenie kozmického mikrovlnného pozadia, zostali po horúcom veľkom tresku.

Bola by taká vlna horúčav dôvodom na obavy? Zlou správou je, že by sme nedostali žiadne predbežné varovanie, kým by nás táto kozmická katastrofa zasiahla do tváre, pretože žiadny signál predchodcu sa nemôže pohybovať rýchlejšie ako svetlo, aby nás upozornil na riziko. Ale možno je to tiež dobrá správa, pretože to znamená, že akákoľvek výsledná devastácia by nastala okamžite a bola by rovnako prekvapivá, ako bol pre dinosaurov Chicxulubský impaktor. Nikdy by sme nevedeli, čo nás postihlo.

Jednou z možností, ako sa vyhnúť kozmickej katastrofe tohto druhu, je zavedenie medzihviezdnej zmluvy, podobnej zmluve o zákaze jadrových skúšok, ktorú ako prvú v roku 1963 podpísali vlády Sovietskeho zväzu, Spojeného kráľovstva a USA. Cieľom zmluvy & ldquoPlanck Collider Treaty & rdquo by bolo chrániť naše kozmické prostredie pred umelo vyrobenými doménovými múrmi. Bez takejto zmluvy by sme si mohli len želať, aby sa všetky civilizácie správali zodpovedne, keď získali technologickú vyspelosť na vybudovanie Planckovho urýchľovača energie. Museli by sme dúfať, že naši susedia prejavia kozmickú zodpovednosť.

Z dlhodobého hľadiska je potreba podpísať zmluvu naliehavá len v rámci našej galaxie, Mliečnej dráhy, a jej najbližšieho suseda, Andromedy, nepresahuje Miestnu skupinu galaxií. Dokonca aj bez zmluvy podpísanej alebo rešpektovanej na rozšírených medzigalaktických mierach nás zrýchlená expanzia vesmíru v konečnom dôsledku zachráni pred rizikom katastrofy Planckovho urýchľovača. Všetky galaxie za &ldquoMilkomedou&rdquo (výsledok prípadnej fúzie medzi Mliečnou dráhou a Andromedou, ktorú sme s kolegom T.J. Coxom pomenovali v článku z roku 2007) od nás nakoniec ustúpia rýchlejšie ako svetlo. Ako som ukázal v príspevku z roku 2002, akonáhle všetky ostatné galaxie opustia náš horizont kozmických udalostí, nič, čo sa v nich deje, nás nemôže ovplyvniť, pretože všetky kauzálne signály sa šíria nanajvýš rýchlosťou svetla. Akonáhle vesmír starne o ďalší faktor desať, Milkomeda bude obklopená iba temným priestorom.

Zrýchlená kozmická expanzia odnesie od nás všetky rizikové Planckove zrážky vo vzdialených galaxiách, čo nás v konečnom dôsledku ochráni pred akýmikoľvek nehodami v nich. Toto je ďalší príklad toho, že matka príroda je k nám láskavá. Sme požehnaní nevyhnutným sociálnym dištancovaním sa v kozmickom meradle. Koniec koncov, stena kozmickej domény by mohla byť oveľa nebezpečnejšia ako COVID-19, pretože fundamentálna fyzika neponúka únik z jej horiacej vlny rýchlosťou svetla.

O AUTOROVI

Avi Loeb je bývalým predsedom (2011-2020) katedry astronómie na Harvardskej univerzite, zakladajúcim riaditeľom Harvardskej iniciatívy Black Hole a riaditeľom Inštitútu pre teóriu a výpočty v Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics. Je tiež predsedom rady pre fyziku a astronómiu národných akadémií a poradného zboru pre projekt Breakthrough Starshot a je členom prezidentskej rady poradcov pre vedu a technológiu. Loeb je najpredávanejším autorom Mimozemšťan: Prvý znak inteligentného života mimo Zemi (Houghton Mifflin Harcourt).


Kozmické lúče a ručnosť života

Vedci premýšľali o záhade života už najmenej jedno storočie: Mnoho biologických molekúl sa dodáva v dvoch verziách so zrkadlovým obrazom, v skutočnosti sú ako ľudské ruky v skutočnosti známe ako & ldquoright-handed & rdquo a & ldquoleft-handed. & Rdquo Prirodzené chemické reakcie produkujú približne rovnaký počet oboch typov molekúl. Ale cukry a aminokyseliny, ktoré slúžia ako stavebné kamene života na Zemi, majú len jednu ruku, ktorá umožňuje proteínom a nukleovým kyselinám prijať stabilné špirálové štruktúry, ako je DNA, čo zase umožňuje živým organizmom vyvíjať sa a prosperovať.

Označenie handedness&mdashleft versus right&mdashis historické a niekedy sa javí ako svojvoľné. Napríklad DNA je pravou rukou, zatiaľ čo súvisiace aminokyseliny sú ľavou rukou. Dôležité však nie je pomenovanie, ale skutočnosť, že bola urobená jedna z dvoch možností. Veľkou otázkou je &ldquoPrečo sa vyvinula jedna ruka a druhá nie?&rdquo Je to vec náhody alebo nehody, alebo mal na to dôvod?

V nedávnom článku v Astrophysical Journal Letters, navrhujeme mechanizmus, ktorý by mohol viesť k preferovanej ručnosti života. Začína sa to kozmickým žiarením: atómovými jadrami zbavenými elektrónov, ktoré cestujú vesmírom takmer rýchlosťou svetla, v konečnom dôsledku sa rozbijú do našej atmosféry a spustia kaskádu sekundárnych častíc. Keď tieto častice interagujú s ranými živými organizmami, spôsobili u nich rozvoj ruky, akú dnes vidíme. Ak by sa to potvrdilo, nevyriešilo by to nielen záhadu, ale tiež by nám to poskytlo niekoľko indícií o tom, ako hľadať život mimo Zeme.

Aby bolo jasné, určite nie sme prví, kto spája homochiralitu so slabou interakciou. Vester, Ulbricht, Zel & rsquodovich, Salam a ďalší túto myšlienku skúmali už dávnejšie. To, čo v našom výskume považujeme za nové a testovateľné, je však základným mechanizmom, prostredníctvom ktorého sú kozmické lúče, ktoré pôsobia priamo na rýchlosť mutácií, a teda na vývoj najjednoduchších a najskorších živých foriem, v konečnom dôsledku zodpovedné za univerzálnu šikovnosť, ktorá preniká celý dnešný život v celej jeho zložitosti a vzájomnej závislosti.

Biologická zručnosť, alebo ako je známe, homochiralita, je intenzívnou oblasťou výskumu a diskusie od jej objavenia Louisom Pasteurom v roku 1848. Má protiklad k jednej zo základných fyzikálnych síl, nazývanej slabá sila, ktorá bola nájdená v r. päťdesiatych rokoch minulého storočia, aby ukázali podobnú šikovnosť. Kozmické lúče, presnejšie sprchy sekundárnych častíc, ktoré produkujú a ktoré sú vytvorené touto slabou silou, poskytujú priame spojenie medzi asymetriou fyziky a asymetriou biológie.

Verí sa, že kozmické lúče pochádzajú zo Slnka, z explodujúcich hviezd v našej galaxii a okolo vzdialených čiernych dier. Spravidla sa považujú za škodlivé. Je to preto, že keď kozmický lúč interaguje s biologickou molekulou, môže vysunúť alebo ionizovať elektrón a rozbiť chemické väzby, ktoré spájajú atómy. Ak je intenzita žiarenia vysoká, ľudia ochorejú alebo zomrú. To je jeden z dôvodov, prečo môže byť cestovanie a život na Marse veľmi nebezpečný. Pri veľmi vysokej úrovni žiarenia by bol všetok život zničený.

Nízke hladiny ionizujúceho žiarenia však môžu spôsobiť mutácie biologických molekúl a podporiť genetické variácie. To umožňuje vykonávať v živých organizmoch malé, postupné zmeny, ktoré im pomáhajú skúmať lepšie spôsoby, ako prežiť v meniacom sa prostredí. Toto je evolúcia v práci. Ako sa bežne tvrdí o červenom víne, malé dávky sú prospešné!

Čo to má spoločné s homochiralitou? Keď majú elementárne častice elektrický náboj aj kvantovú vlastnosť nazývanú spin, správajú sa ako malé magnety so severným a južným pólom. Teraz môže kozmický lúč dopadajúci na atmosféru vytvoriť nabité rotujúce častice nazývané mióny a elektróny, ktoré sa prednostne pohybujú s južným pólom dopredu. Keď sa mióny a elektróny stretnú so živou molekulou, tieto orientované magnety môžu spôsobiť malý rozdiel v rýchlosti mutácií života pravákov a ľavákov. V priebehu mnohých generácií, možno miliárd alebo dokonca biliónov, môže táto mierna zaujatosť spôsobiť, že jedna ruka prekvitá a druhá zmizne: homochirálnosť. Čo je nové na tomto návrhu je, že kombinuje fyzickú príčinu a mdashkozmické lúče a mdash s chemickými vlastnosťami živých molekúl a mdashhelickými štruktúrami a mdashto ovplyvňujú spôsob, akým sa vyvinul primitívny život.

Takže toto je navrhované vysvetlenie pre ručnosť života a ako všetky vedecké nápady by sa malo otestovať. Sú dva prístupy. Prvým je zistiť, či je život všade homochirálny. Kľúčovým problémom, ktorému astrobiológia čelí, je posúdenie toho, aké prostredie je pre život pohostinné. Nevieme, ako a kde vznikol život, ale aktívne ho hľadáme, na povrchoch alebo podpovrchoch iných planét slnečnej sústavy, na ich ľadových mesiacoch, v asteroidoch a dokonca aj v kométach. Niektoré z týchto mimozemských prostredí obsahujú cukry a aminokyseliny. Ak sa tiež zistí, že vykazujú život, potom by mal mať rovnakú šikovnosť ako život na Zemi, pretože je vystavený rovnakému kozmickému žiareniu.

Druhý prístup je vykonávať experimenty. Toto je výzva, keď nechápeme, ako vznikol život! Môžeme však vyrobiť mióny a elektróny pomocou magnetov orientovaných na juh a sever dopredu a uvidíme, či je rozdiel v ich interakcii s biologickými molekulami a možno dokonca aj s vírusmi a baktériami. Uskutočnilo sa množstvo teoretických analýz a experimentov zameraných na určenie možnej úlohy magneticky polarizovaných elektrónov (alebo kruhovo polarizovaného svetla) v chirálno-selektívnej chémii, ale nie v chirálnej selektívnej biológii.

Čo je však na tom všetkom najvzrušujúcejšie, je vedieť si klásť tieto otázky v čase, keď sa tak veľa objavuje a byť pripravený nechať sa prekvapiť ich odpoveďami.


Čo je to kozmický VCF? - Biológia

Odborníci na biotechnologické informácie položili túto otázku počítačovému modelovaniu. Z tisícov bakteriálnych genómov má ich graf (zobrazený) charakteristický tvar: takmer 4 000 génov bolo singletónov a 20 génov bolo zdieľaných medzi takmer 2 000 genómami. S rôznymi predpokladmi o rýchlosti génového zisku a straty a o veľkosti dostupného genofondu môžu ich modely produkovať podobnú distribúciu. Ich prvý predpoklad: Nové gény je možné získať iba prostredníctvom HGT, zatiaľ čo ostatné mechanizmy, ako napríklad duplikácia, po ktorej nasleduje divergencia a narodenie génu de novo, sa neberú do úvahy.

„Je život zvláštny?“ je názov len jednej zo 17 krátkych, bohatých esejí v tejto knihe. Tieto sú veľmi široké, vrátane „Čo prišlo pred veľkým treskom“ a „Dom duchov môjho detstva“. Lightman je plodný autor, ktorý rovnako dobre ovláda vedu a lyriku. Teraz nám dal úhľadnú novú zbierku múdrostí a úvah.

Má dvojakú fakultu v oblasti vedy a humanitných vied na Harvarde a MIT. V roku 2006 založil nadáciu Harpswell Foundation, ktorá „vybavuje mladé ženy v juhovýchodnej Ázii vodcovskými schopnosťami, vzdelaním a podpornou sieťou“. Alan je tiež poradným riaditeľom sponzora tohto webu a ceneným priateľom.

Ukázalo sa, že väčšina génov súvisiacich s mozgom je silne purifikovaná. Iné, vrátane génov, ktoré pravdepodobne riadia veľkosť mozgu, vykazujú dôkaz o pozitívnej selekcii alebo nadmerných nesynonymných substitúciách nukleotidov. Celá prevratná štúdia je k dispozícii online.

Vývoj života na Zemi charakterizuje mnoho zásadných inovácií. Medzi ne patria kroky vedúce do nervového systému primátov. Takéto inovácie vyžadujú zdĺhavé genetické programy. Podľa nášho názoru tieto programy musia pôvodne prísť nejakou formou prenosu génov, ktorá môže nastať krátko pred alebo dlho pred zavedením programov. Hlavné inovácie možno nazvať „makroevolúcia“.

Naproti tomu mikroevolúcia ľahko pochádza zo substitúcií nukleotidových bodov. Mnoho dôkazov teraz ukazuje, že tieto mutácie môžu byť často pod pozitívnou selekciou a môžu byť dokonca zamerané na konkrétne nukleotidy. Nepochybujeme, že mikroevolúcia môže po inštalácii preskúmať a optimalizovať potenciál inovatívneho programovania. Takto ľudský mozog dosiahol svoju veľkosť?

Čo je nové na HGT | Úloha vírusov v evolúcii sa stále viac uznáva a skúma. Dokonca aj eukaryotické jadro môže pochádzať z veľkých DNA vírusov — vytvárajú obaly podobné jadru. Dnes už tento návrh nie je prekvapujúci a skepsa upadá. Vírusy môžu ľahko dodať komplexné genetické programovanie, ktoré je inak nevysvetlené.

Jedným z prejavov Železného pravidla je „Tychonický princíp“: dôležitosť pozorovaní s presnosťou na mnoho desatinných miest. Keplerovo použitie objemných údajov spoločnosti Tycho je príkladom tohto princípu. Rovnako by na tom bolo teoreticky aspoň starostlivé meranie ohybu hviezdneho svetla pri zatmení Slnka v rokoch 1919 -#8212. Údaje o zatmení však neboli veľmi presné. V ich interpretácii mal Eddingtonov predsudok oveľa väčšiu úlohu ako presnosť. Všeobecne platí, že Strevensove tvrdenia —, že raná veda bola taká primitívna, vedecká revolúcia bola taká prudká a veda je konečne úplne objektívna —, sa mi zdajú diskutabilné.

Pri čítaní knihy som často chcel zdvihnúť ruku a položiť otázku. Strevens niekedy prišiel k problému, ale nie vždy. Strevens napríklad hovorí, že Železná vláda zaručuje konsenzus, ktorý umožňuje kontinuitu, čo považuje za dôležité. Niekedy však konsenzus úplne chýba, ako napríklad v evolučnej teórii. Ako sa život vyvíja je jednou z najspornejších otázok v histórii vedy. Nevidím tam žiadny konsenzus, iba krízu. Strevens študoval Thomasa Kuhna, ale zdá sa, že ho málo presvedčil.

Vďaka železnej vláde Strevens hovorí: „Vždy existuje niečo, s čím sa môžu dohodnúť aj tí najhorší nepriatelia: ďalší test.“ Toto je úplne nesprávne. Ilustruje to schizma medzi darwinizmom a inteligentným dizajnom. Z môjho pohľadu tretej strany je prekážka obzvlášť očividná.

Napriek tomu ma čítanie znalostného stroja celkom bavilo. Milujem vedieť viac o Aristotelovi, Francisovi Baconovi, Descartovi, Galileovi, Newtonovi, Kelvinovi, D'Arcy Thompsonovi, Whewellovi a mnohých ďalších v dobre vyrozprávaných epizódach a farebných vinetách. Strevensovo písanie je ľahké, jeho štipendium je veľmi pôsobivé a jeho ambivalencia voči vlastnej Železnej vláde je zaujímavá.


Sekvenovanie amplikónu zriedenej bunkovej línie COLO829

DNA COLO829BL a COLO829 sa extrahovala pomocou súpravy DNeasy Blood & amp Tissue Kit (Qiagen) a vzorky zmesi DNA sa generovali pridaním 0,1% a 0,02% COLO829 do COLO829BL. Primery pre ciele SNV (doplnkový súbor 1: tabuľka S2d) s veľkosťou 130 bp až 170 bp boli navrhnuté pomocou Primer3. PCR sa uskutočnila pomocou súpravy KAPA HiFi HotStart ReadyMix PCR Kit a NEBNext Q5 Hot Start HiFi PCR Master Mix, 10 μM každého priméru, 50 ng COLO829BL, COLO829, dva replikáty 0,1 % zmesi a dva replikáty 0,02 % zmesi DNA pre každý cieľ s použitím nasledujúcich podmienok PCR: 95 ° C počas 5 minút, 26 cyklov s teplotou 98 ° C počas 20 s, 63 ° C počas 15 s, 72 ° C počas 15 s a 72 ° C počas 1 minúty pred skladovaním pri 4 ° C (Kapa HiFi HotStart) 98 ° C 30 s, 26 cyklov 98 ° C 10 s, 65 ° C 15 s, 72 ° C 20 s a 72 ° C 2 minúty pred skladovaním pri 4 °C (NEBĎalší Q5). Všetky amplikóny sa skontrolovali na 2% agarózovom E-géli (Invitrogen), potom sa spojili do nádob a čistili sa Agencourt Ampure XP Beads. Celkom 100 ng každého spojeného amplikónu bolo opravených na konci, ligovaný adaptér a obohatený prostredníctvom 8 cyklov PCR s použitím buď KAPA HiFi HotStart ReadyMix PCR Kit alebo NEBNext Q5 Hot Start HiFi PCR Master Mix. Nakoniec boli knižnice amplikónov zoskupené podľa špecifických pomerov, aby bolo možné generovať 300 000 X pokrytie pre 0,1% špičku, 1 000 000 X pokrytie pre 0,02% špičku, 50 000 X pre COLO829BL a 30 000 X pokrytie pre COLO829 v režime Illumina HiSeq 2500 Rapid a NovaSeq 6000 S1 prietokových komôrok s párovým koncom 2 x 101 cyklov sekvenovania.

Súbor údajov COLO829

Bunková línia melanómu COLO829 stratila heterozygotnosť v 1q so 4 kópiami [21] (ďalší súbor 2: obrázok S2a) a zodpovedajúca normálna bunková línia COLO829BL mala diploidný genóm. V 1q sú 3 skupiny SNV s rôznym počtom MAF (doplnkový súbor 2: Obrázok S2b): 100 % (4 zo 4 celkových alel) 50 % (2 zo 4 celkových alel) a 25 % (1 zo 4 celkových alel ). Túto skutočnosť sme využili a vybrali sme 16 markerov SNV z oblasti 1q: 6 SNV s MAF 1,0, 7 SNV s MAF 0,5 a 3 SNV s MAF 0,25. Vybrali sme tiež 2 SNV z diploidnej oblasti v chr4 (takže by sme mali 5 SNV s 1 mutantnou alelou v každej rakovinovej bunke). Vybrali sme aj my BRAF V600E, onkogénna mutácia hotspotu detekovaná v tejto vzorke, ktorá má MAF 0,67 (mutované sú 4 zo 6 kópií), celkom 19 SNV (doplnkový súbor 1: tabuľka S2d). Fixka chr1.203055000. G>A zlyhal amplikón Q5, takže v súbore údajov NovaSeq + Q5 je 18 SNV.

Očakávaný počet MAF sa vypočíta ako MAF = a/(1 × 4 + 1000 × 2) ≈ a/2000 za markery 1q s riedením 1: 1000, MAF = 1 × a/(1 × 4 + 5000 × 2) ≈ a/10000 pre 1q markery s riedením 1:5000, kde a (= 1, 2, 4) predstavuje celkový počet mutantných alel v 1 rakovinovej bunke pre danú SNV. Podobná aproximácia bola použitá pre BRAF V600E (a = 4) a 2 SNV (a = 1) v chr4. Červené, modré a čierne zvislé čiary na obr. 2, 3 a 4 (a doplnkový súbor 2: obrázok S5–9, 11) zodpovedajú a (= 1, 2, 4) pre zodpovedajúce koncentrácie riedenia.

Hybridizácia-zachytávanie dát

Genomická DNA bola strihaná

Priemerná veľkosť 150 až 200 bp pomocou zaostreného ultrazvukového prístroja Covaris LE220. Fragmentovaná DNA bola potom opravená na konci, zakončená dA, ligovaná s adaptérom a obohatená pomocou PCR amplifikácie s použitím súpravy na prípravu knižnice Kapa HTP Illumina 96rxn. Navrhnuté návnady sa hybridizovali s knižnicami DNA ligovanými s adaptérom počas 64 až 72 hodín. Potom boli hybridy cieľa a návnady zachytené streptavidínovými guľôčkami a obohatené sekundárnym obohatením PCR. Záchytné knižnice boli sekvenované vykonaním párových koncových 150 cyklov na systéme Illumina HiSeq X Ten pri 50 000X. Tento súbor údajov má medián 87 094 (rozsah 31 437 – 129 934) párov báz pokrytých pri ≥ 15 000X v 47 vzorkách (pozri podrobný zoznam vzoriek v dodatočnom súbore 1: Tabuľka S4).

Sekvenovanie WGS

DNA sa extrahovala z uložených vzoriek buď pomocou súpravy QIAamp DNA Blood Mini Kit (QIAGEN kat. č. 51106) alebo súpravy DNeasy Blood & Tissue Kit (kat. č. 69506). Po extrakcii sa koncentrácia DNA merala fluorometricky pomocou súpravy Quant-iT dsDNA Assay Kit (Life Technologies kat. Č. Q33130) a integrita DNA sa vizuálne overila elektroforézou na agarózovom géli (E-Gel, Life Technologies, kat. Č. G8008-01) . Sekvenovanie celého genómu (WGS) sa uskutočnilo v HudsonAlpha Institute for Biotechnology Genomic Services Laboratory (Huntsville, AL, USA) pomocou sekvencerov Illumina HiSeq X Ten. Do tejto práce bolo zahrnutých celkom 1663 vzoriek celého genómu z predchádzajúcej štúdie St. Jude LIFE (SJLIFE) [29] (pozri podrobný zoznam vzoriek v doplnkovom súbore 1: tabuľka S5).

Údaje o sekvenovaní celého genómu sa tiež analyzovali pomocou CleanDeepSeq pre každú vzorku. Aby sa zohľadnil polymorfizmus, v každej vzorke sú len lokusy s pokrytím ≥ 20X a> 95% (takže binomické P hodnota pozorovania 1 nereferenčnej alely z 20 čítaní je 4 × 10 −5 a binomická P hodnota pozorovania 2 nereferenčných alel zo 40 čítaní je 1,5 × 10-9 za predpokladu, že lokus je heterozygotný) hodnoty, ktoré sú referenčnou alelou, boli zlúčené do súboru s jedným počtom. Lokusy s heterozygotnými hovormi (t.j. žiadne alely s frakciou > 95 %) u žiadneho subjektu boli vylúčené z analýzy. V našej analýze chýb pre tento súbor údajov sme použili iba lokusy s ≥ 20 000-násobne zrúteným pokrytím.

Priamy pileup

Na porovnanie CleanDeepSeq s priamym pileupom (obr. 2b) sme implementovali príkaz „lofreq plpsummary -Q 30 -q 30 -m 55 -d100000000“ z LoFreq [34], čo znamená počítať bázy (referenčné aj nereferenčné alely ) pomocou obmedzenia kvality 30 a zahrnutia iba čítaní s kvalitou mapovania (MAPQ)> 55 (hodnota 255 sa tiež zahodí, pretože naznačuje, že kvalita mapovania nie je k dispozícii (https://samtools.github.io/hts-specs/) SAMv1.pdf)). V súlade s predchádzajúcou správou [35] rekalibrácia [36] významne nezmenila výsledok pileupu (údaje nie sú uvedené). Priame nahromadenie na NovaSeq viedlo k chybovosti

10 - 4, čo naznačuje významné zlepšenie sekvencera. CleanDeepSeq však zlepšil (10-krát menej chýb) potlačenie chýb nad rámec hromady pri zmenách vrátane A & gtC/T & gtG, A & gtT/T & gtA, C & gtA/G & gtT. Priame pileup od spoločnosti LoFreq však generovalo nepravidelné počty, keď hĺbka presiahla 10 miliónov, preto sme pre experimenty NovaSeq prevzorkovali surové údaje na 20%.

Súbor údajov o sekvenovaní celého exómu neuroblastómu so známym poškodením vzorky a súbor údajov o sekvenovaní celého exómu AML

Na štúdium vzoriek so známym poškodením DNA sme stiahli súbor údajov o sekvenovaní celoexomov neuroblastómu [28] vygenerovaný Broad Institute v rokoch 2010 a 2012 (pomocou sekvencera Illumina GAII alebo HiSeq 2000, pozri „Metódy“). Tento súbor údajov o sekvenovaní celého exómu (párovaný koniec 76 bp) zahŕňal pôvodné (Exome_Native) a vzorky genom zosilnenej DNA (Exome_WGA), o ktorých bolo známe, že obsahujú zvýšené hladiny chýb C & gtA/G & gtT (ďalší súbor 2 : Obrázok S2 Pugha a kol. [28]) v dôsledku vysokoenergetickej sonikácie v kroku strihu DNA počas výstavby knižnice. Analyzovali sa len vzorky zárodočnej línie. Spočítali sme alely na každom mieste genómu pomocou CleanDeepSeq alebo lofreq, ako je opísané vyššie, a použili sme stopu mapovateľnosti 75-mérov z prehliadača genómu UCSC (pozri nižšie).

Pretože nás zaujíma poškodenie DNA na úrovni vzorky, chceli sme dosiahnuť chybovosť špecifickú pre vzorky a miestne špecifické chyby. Pretože je však hĺbka sekvenovania iba 100X až 200X, nemohli sme pre tento súbor údajov správne vypočítať chybovosť špecifickú pre dané miesto. Zamerali sme sa preto na všetky dobre pokryté miesta (≥ 50-násobok a s dominantnou referenčnou alelou s frakciou> 95%, aby binomické P hodnota pozorovania 1 nereferenčnej alely z 50 čítaní je 4 × 10 −14 a binomický P hodnota pozorovania dvoch nereferenčných alel z 50 čítaní je 1 × 10 −12 za predpokladu, že lokus je heterozygotný) na výpočet chybovosti na úrovni vzorky (definovanej ako celkové nezhody báz delené celkovými mapovanými bázami, pozri [37]). Na ďalšie posilnenie našich záverov bol podobne rozložený datový súbor sekvenovania AML celoexómu [15] (22 zárodočných vzoriek) vytvorený Centrom sekvenovania ľudských genómov Baylor College of Medicine v roku 2012 (pomocou sekvencera Illumina HiSeq 2000 pozri „Metódy“).

Aplikácia deepSNV a MuTect na detekciu substitúcie na nízkej úrovni

Aby sme použili algoritmus deepSNV (verzia 1.26.0) [30], rozdelili sme naše počty CleanDeepSeq A, C, G, T na každom mieste na polovice – jednu pre referenčný reťazec a druhú pre reverzný reťazec – pretože deepSNV vyžaduje reťazec -špecifické počítanie. Potom sme dodali údaje o počte (údaje o riedení ako „prípad“ a normálne údaje ako „kontrola“) do funkcie „deepSNV“ v R (verzia 3.4.4). Boli vyvolané mutácie s a P medzná hodnota 0,05 po Bonferroniho korekcii.

Na aplikáciu algoritmu MuTect (verzia 1.1.4) [31] sme implementovali nasledujúci príkaz: java -Xmx2g -jar muTect-1.1.4.jar --analysis_type MuTect --reference_sequence REFERENCE.fasta --input_file:normal GERMLINE. bam --input_file: tumor TUMOR.bam --out CALL_STATS.txt --coverage_file COVERAGE.wig --cosmic COSMIC.vcf --dbsnp DBSNP.vcf --downsampling_type NONE --force_alleles --tumor_f_pretest 0,000001 --gap frakcia_kontaminácia 0,00, kde GERMLINE.bam je naša neriedená normálna bunková línia a TUMOR.bam je (1) 1:1000, (2) 1:5000 zriedená bunková línia alebo (3) neriedená rakovinová bunková línia. Aplikáciu MuTect sme použili na množinu údajov NovaSeq + Q5 generovanú StJude. Počiatočný beh MuTect generoval nepravidelné počty alel pre kandidátne markery, ktoré sa ukázali byť dôsledkom predvoleného správania MuTect pri prevzorkovávaní čítaní (uvedené ako „Princípom tohto typu prevzorkovania je prevzorkovanie čítaní na dané pokrytie prahovým limitom pokrytia. Jeho účelom je zbaviť sa nadmerného pokrytia, pretože nad určitou hĺbkou mať dodatočné údaje nie sú informatívne a prináša to neprimerané výpočtové náklady.“ v dokumentácii MuTect z https://software.broadinstitute.org/gatk/documentation/tooldocs/3.8 -0/org_broadinstitute_gatk_engine_CommandLineGATK.php). Keď je toto správanie vypnuté (pridaním parametra „--downsampling_type NONE“), nemôžeme spustiť MuTect – dokonca ani pri požiadavke na pamäť 20 Gb – z dôvodu veľkej hĺbky našich údajov. Preto sme prevzorkovali náš súbor bam na hĺbku 50 000X pre každú z 18 oblastí amplikónu, aby sme mohli spustiť algoritmus MuTect. Aby sme otestovali zlepšenie presnosti detekcie variantov MuTect potlačením chýb pomocou CleanDeepSeq, filtrovali sme čítania nízkej kvality (ako je popísané v ďalšej časti „Potlačenie chýb programom CleanDeepSeq“) a ako vstup sme vytvorili nové súbory bam (súbor údajov o zriedení aj normálny súbor údajov). pre MuTect.

Potlačenie chýb programom CleanDeepSeq

Pretože základná kvalita klesla na konci čítania pre údaje HiSeq (obr. 1b Doplnkový súbor 2: Obrázok S3b, f, j), orezali sme prvých a posledných päť párov báz čítania. Toto orezanie by tiež vyčistilo potenciálne zvyškové sekvencie adaptér/primer. Rovnaký parameter sa používa aj pre iné súbory údajov. Aby sme sa vyhli artefaktom, ktoré možno pripísať nejednoznačnosti mapovania, použili sme striktnú hranicu kvality mapovania (MAPQ) 55 (hodnota 255 sa tiež zahodila, pretože naznačuje, že kvalita mapovania nie je k dispozícii (https://samtools.github.io/hts-specs/ SAMv1.pdf)), čo ovplyvnilo 18,2% prečítaní (16,2% pri použití obmedzenia MAPQ 30 doplnkového súboru 2: obrázok S3c, g, k) v množine údajov HiSeq. Okrem toho, pretože čítanie s vložením/vymazaním a/alebo štrukturálnym preusporiadaním môže spôsobiť nejednoznačnosť zarovnania, zahrnuli sme iba čítania s nesúladom nahradenia (t. j. reťazec CIGAR sa zhoduje s regulárnym výrazom /^d + M$/ ovplyvňujúcim

1 % číta Doplnkový súbor 2: Obrázok S3d, h, l). Čítania s ≥ 5% bázami skóre kvality Phred <20 boli tiež potlačené, pretože majú zvýšené chybovosti (obr. 1c Ďalší súbor 2: obrázok S3d, h, l). Aby sme sa vyhli počítaniu alely z toho istého fragmentu DNA dvakrát, použili sme nasledujúci postup pre fragmenty s prekrývajúcimi sa čítacími pármi: (i) ak má pár báz iba jedno načítanie pri doprednom alebo spätnom čítaní (neprekrývajúca sa časť), bude sa započítavať iba ako 1, ak je jeho skóre kvality Phred ≥ 30 (ii) ak má pár báz dva odčítania pri čítaní vpred aj vzad (prekrývajúca sa časť), bude sa počítať ako 1, ak sú údaje vpred a vzad zhodné a obe majú Skóre kvality Phred ≥ 30 alebo, ak má iba jeden údaj skóre kvality Phred ≥ 30.

Hlboká sekvenčná analýza údajov

Pre údaje s vysokou hĺbkou sa spočítali miesta, ktoré boli dostatočne pokryté (> 500X) a mali dominantnú alelu (frekvencia > 95 %). Na analýzu chybovosti (ako je to na obr. 2b) sme použili 500 000 X ako medznú hodnotu hĺbky pre údaje COLO829, 15 000 X pre údaje zachytávania hybridizácie a 20 000 X pre zbalené údaje WGS, aby sme zohľadnili neistotu vzorkovania a rôzne navrhnuté hĺbky. Na kontextovú analýzu bolo tiež potrebné, aby lemujúce bázy mali dominantnú alelu s frekvenciou> 95%. Implicitným predpokladom prahovej hodnoty 95% je, že chybovosť zriedka prekračuje 5%. Due to the possible presence of true low-level SNVs (such as mosaic mutations) that are not recognized, this threshold might lead to slightly over-estimated background error rates. Therefore, we consider a 95% threshold to be conservative for our reported error rates (i.e., the true error rates could be even lower).

Usage of summary statistics

Usually, summary statistics such as median/mean are used to represent population averages. With sufficiently high depth, such as in Fig. 2, median is a good summary statistic for our purpose. However, with reduced depth, such as in downsampling (Additional file 2: Figure S11), most genomic sites have MAF 0, rendering mean or median non-informative. As a result, we used higher percentiles, such as 99.9th percentile, to represent the population characteristics. Because such a statistic is much less robust (in terms of sampling uncertainty) than are mean or median, we required a sufficient number of sample points to use this statistic in this work. Specifically, for the hybridization-capture dataset (Fig. 5), we required that there be > 20,000 genomic sites for each of the 12 substitution types for a sample to be included in the analysis (21 of the 47 hybridization-capture samples passed this threshold and are included in Fig. 5). This requirement ensures that there are > 20 genomic sites with error rate above the 99.9th percentile for each of the 12 substitution types. One advantage of using 99.9th percentile is that it automatically implies a false-positive rate of 0.1% (i.e., 99.9% of genomic sites have lower allele fraction than this statistic). A similar reasoning was used for the comparison between hybridization-capture dataset and the whole-genome sequencing dataset (Fig. 7).

Other analysis details

Reads were aligned by using bwa (0.7.12-r1039) with option “aln.” To avoid artifacts due to paralog mapping, we included only base pairs in uniquely mappable regions for 100-mers (http://hgdownload.soe.ucsc.edu/goldenPath/hg19/database/wgEncodeCrgMapabilityAlign100mer.txt.gz for hg19 and http://hgdownload.soe.ucsc.edu/gbdb/hg38/hoffmanMappability/k100.Umap.MultiTrackMappability.bw for hg38 downloaded March 2018) and for 75-mers (http://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/hg19/encodeDCC/wgEncodeMapability/wgEncodeCrgMapabilityAlign75mer.bigWig). Only regions with a mappability score of 1 and length > 300 bp were considered. Furthermore, the first and last 50 bp of a region were excluded to account for potential edge effects.


Sottoriva A, Spiteri I, Piccirillo SG, Touloumis A, Collins VP, Marioni JC, Curtis C, Watts C, Tavare S. Intratumor heterogeneity in human glioblastoma reflects cancer evolutionary dynamics. Proc Natl Acad Sci U S A. 2013110:4009–14.

Patel AP, Tirosh I, Trombetta JJ, Shalek AK, Gillespie SM, Wakimoto H, Cahill DP, Nahed BV, Curry WT, Martuza RL, et al. Single-cell RNA-seq highlights intratumoral heterogeneity in primary glioblastoma. Veda. 2014344:1396–401.

Stupp R, Mason WP, van den Bent MJ, Weller M, Fisher B, Taphoorn MJ, Belanger K, Brandes AA, Marosi C, Bogdahn U, et al. Radiotherapy plus concomitant and adjuvant temozolomide for glioblastoma. N Engl J Med. 2005352:987–96.

Turkalp Z, Karamchandani J, Das S. IDH mutation in glioma: new insights and promises for the future. JAMA Neurol. 201471:1319–25.

Ohgaki H, Kleihues P. The definition of primary and secondary glioblastoma. Clin Cancer Res. 201319:764–72.

Reifenberger G, Liu L, Ichimura K, Schmidt EE, Collins VP. Amplification and overexpression of the MDM2 gene in a subset of human malignant gliomas without p53 mutations. Cancer Res. 199353:2736–9.

Verhaak RGW, Hoadley KA, Purdom E, Wang V, Qi Y, Wilkerson MD, Miller CR, Ding L, Golub T, Mesirov JP, et al. An integrated genomic analysis identifies clinically relevant subtypes of glioblastoma characterized by abnormalities in PDGFRA, IDH1, EGFR and NF1. Rakovinová bunka. 201017:98.

Wang Q, Hu B, Hu X, Kim H, Squatrito M, Scarpace L, AC dC, Lyu S, Li P, Li Y, et al. Tumor evolution of glioma-intrinsic gene expression subtypes associates with immunological changes in the microenvironment. Rakovinová bunka. 201732:42–56.e46.

Korber V, Yang J, Barah P, Wu Y, Stichel D, Gu Z, Fletcher MNC, Jones D, Hentschel B, Lamszus K, et al. Evolutionary trajectories of IDH (WT) glioblastomas reveal a common path of early tumorigenesis instigated years ahead of initial diagnosis. Rakovinová bunka. 201935:692–704.e612.

Kim H, Zheng S, Amini SS, Virk SM, Mikkelsen T, Brat DJ, Grimsby J, Sougnez C, Muller F, Hu J, et al. Whole-genome and multisector exome sequencing of primary and post-treatment glioblastoma reveals patterns of tumor evolution. Genome Res. 201525:316–27.

Cuykendall TN, Rubin MA, Khurana E. Non-coding genetic variation in cancer. Curr Opin Syst Biol. 20171:9–15.

Lindblad-Toh K, Garber M, Zuk O, Lin MF, Parker BJ, Washietl S, Kheradpour P, Ernst J, Jordan G, Mauceli E, et al. A high-resolution map of human evolutionary constraint using 29 mammals. Príroda. 2011478:476–82.

Davydov EV, Goode DL, Sirota M, Cooper GM, Sidow A, Batzoglou S. Identifying a high fraction of the human genome to be under selective constraint using GERP++. PLoS Comput Biol. 20106:e1001025.

RNAcentral: a hub of information for non-coding RNA sequences. Nucleic Acids Res 2019, 47:D1250-d1251.

Fishilevich S, Nudel R, Rappaport N, Hadar R, Plaschkes I, Iny Stein T, Rosen N, Kohn A, Twik M, Safran M, et al. GeneHancer: genome-wide integration of enhancers and target genes in GeneCards. Database (Oxford). 20172017:1–17.

Casper J, Zweig AS, Villarreal C, Tyner C, Speir ML, Rosenbloom KR, Raney BJ, Lee CM, Lee BT, Karolchik D, et al. The UCSC Genome Browser database: 2018 update. Nucleic Acids Res. 201846:D762–d769.

International Human Genome Sequencing C, Lander ES, Linton LM, Birren B, Nusbaum C, Zody MC, Baldwin J, Devon K, Dewar K, Doyle M, et al. Initial sequencing and analysis of the human genome. Príroda. 2001409:860.

Raine KM, Van Loo P, Wedge DC, Jones D, Menzies A, Butler AP, Teague JW, Tarpey P, Nik-Zainal S, Campbell PJ. ascatNgs: identifying somatically acquired copy-number alterations from whole-genome sequencing data. Curr Protoc Bioinformatics. 201656:15.19.11–7.

Beroukhim R, Mermel CH, Porter D, Wei G, Raychaudhuri S, Donovan J, Barretina J, Boehm JS, Dobson J, Urashima M, et al. The landscape of somatic copy-number alteration across human cancers. Príroda. 2010463:899–905.

Freire P, Vilela M, Deus H, Kim Y-W, Koul D, Colman H, Aldape KD, Bogler O, Yung WKA, Coombes K, et al. Exploratory analysis of the copy number alterations in glioblastoma multiforme. PLoS One. 20083:e4076.

Cibulskis K, Lawrence MS, Carter SL, Sivachenko A, Jaffe D, Sougnez C, Gabriel S, Meyerson M, Lander ES, Getz G. Sensitive detection of somatic point mutations in impure and heterogeneous cancer samples. Nat Biotechnol. 201331:213–9.

Saunders CT, Wong WS, Swamy S, Becq J, Murray LJ, Cheetham RK. Strelka: accurate somatic small-variant calling from sequenced tumor-normal sample pairs. Bioinformatika. 201228:1811–7.

Ramos AH, Lichtenstein L, Gupta M, Lawrence MS, Pugh TJ, Saksena G, Meyerson M, Getz G. Oncotator: cancer variant annotation tool. Hum Mutat. 201536:E2423–9.

Lawrence MS, Stojanov P, Polak P, Kryukov GV, Cibulskis K, Sivachenko A, Carter SL, Stewart C, Mermel CH, Roberts SA, et al. Mutational heterogeneity in cancer and the search for new cancer-associated genes. Príroda. 2013499:214–8.

Grossman RL, Heath AP, Ferretti V, Varmus HE, Lowy DR, Kibbe WA, Staudt LM. Toward a shared vision for cancer genomic data. N Engl J Med. 2016375:1109–12.

Forbes SA, Bindal N, Bamford S, Cole C, Kok CY, Beare D, Jia M, Shepherd R, Leung K, Menzies A, et al. COSMIC: mining complete cancer genomes in the catalogue of somatic mutations in cancer. Nucleic Acids Res. 201139:D945–50. https://academic.oup.com/nar/article/39/suppl_1/D945/2508687.

Cerami E, Gao J, Dogrusoz U, Gross BE, Sumer SO, Aksoy BA, Jacobsen A, Byrne CJ, Heuer ML, Larsson E, et al. The cBio cancer genomics portal: an open platform for exploring multidimensional cancer genomics data. Cancer Discov. 20122:401–4.

Chang MT, Bhattarai TS, Schram AM, Bielski CM, Donoghue MTA, Jonsson P, Chakravarty D, Phillips S, Kandoth C, Penson A, et al. Accelerating discovery of functional mutant alleles in cancer. Cancer Discov. 20188:174–83.

Fan Y, Lee S, Wu G, Easton J, Yergeau D, Dummer R, Vogel P, Kirkwood JM, Barnhill RL, Pappo A, Bahrami A. Telomerase expression by aberrant methylation of the TERT promoter in melanoma arising in giant congenital nevi. J Invest Dermatol. 2016136:339–42.

Borah S, Xi L, Zaug AJ, Powell NM, Dancik GM, Cohen SB, Costello JC, Theodorescu D, Cech TR. Rakovina TERT promoter mutations and telomerase reactivation in urothelial cancer. Science (New York). 2015347:1006–10.

Heidenreich B, Rachakonda PS, Hosen I, Volz F, Hemminki K, Weyerbrock A, Kumar R. TERT promoter mutations and telomere length in adult malignant gliomas and recurrences. Oncotarget. 20156:10617–33.

Forbes SA, Beare D, Gunasekaran P, Leung K, Bindal N, Boutselakis H, Ding M, Bamford S, Cole C, Ward S, et al. COSMIC: exploring the world’s knowledge of somatic mutations in human cancer. Nucleic Acids Res. 201543:D805–11.

Khurana E, Fu Y, Chakravarty D, Demichelis F, Rubin MA, Gerstein M. Role of non-coding sequence variants in cancer. Nat Rev Genet. 201617:93–108.

Battle A, Mostafavi S, Zhu X, Potash JB, Weissman MM, McCormick C, Haudenschild CD, Beckman KB, Shi J, Mei R, et al. Characterizing the genetic basis of transcriptome diversity through RNA-sequencing of 922 individuals. Genome Res. 201424:14–24.

Wittkopp PJ, Kalay G. Cis-regulatory elements: molecular mechanisms and evolutionary processes underlying divergence. Nat Rev Genet. 201113:59–69.

Albert FW, Kruglyak L. The role of regulatory variation in complex traits and disease. Nat Rev Genet. 201516:197–212.

Davis CA, Hitz BC, Sloan CA, Chan ET, Davidson JM, Gabdank I, Hilton JA, Jain K, Baymuradov UK, Narayanan AK, et al. Encyklopédia prvkov DNA (ENCODE): aktualizácia dátového portálu. Nucleic Acids Res. 201846:D794–d801.

Man J, Shoemake J, Zhou W, Fang X, Wu Q, Rizzo A, Prayson R, Bao S, Rich JN, Yu JS. Sema3C promotes the survival and tumorigenicity of glioma stem cells through Rac1 activation. Cell Rep. 20149:1812–26.

Thomas-Chollier M, Hufton A, Heinig M, O'Keeffe S, Masri NE, Roider HG, Manke T, Vingron M. Transcription factor binding predictions using TRAP for the analysis of ChIP-seq data and regulatory SNPs. Nat Protoc. 20116:1860–9.

Neubauer HA, Tea MN, Zebol JR, Gliddon BL, Stefanidis C, Moretti PAB, Pitman MR, Costabile M, Kular J, Stringer BW, et al. Cytoplasmic dynein regulates the subcellular localization of sphingosine kinase 2 to elicit tumor-suppressive functions in glioblastoma. Oncogene. 201938:1151–65.

Yap YL, Lam DC, Luc G, Zhang XW, Hernandez D, Gras R, Wang E, Chiu SW, Chung LP, Lam WK, et al. Conserved transcription factor binding sites of cancer markers derived from primary lung adenocarcinoma microarrays. Nucleic Acids Res. 200533:409–21.

Maunakea AK, Nagarajan RP, Bilenky M, Ballinger TJ, D'Souza C, Fouse SD, Johnson BE, Hong C, Nielsen C, Zhao Y, et al. Conserved role of intragenic DNA methylation in regulating alternative promoters. Príroda. 2010466:253–7.

Wang Z, Yang B, Zhang M, Guo W, Wu Z, Wang Y, Jia L, Li S, Xie W, Yang D. lncRNA epigenetic landscape analysis identifies EPIC1 as an oncogenic lncRNA that interacts with MYC and promotes cell-cycle progression in cancer. Rakovinová bunka. 201833:706–720.e709.

Bralten LBC, Gravendeel AM, Kloosterhof NK, Sacchetti A, Vrijenhoek T, Veltman JA, van den Bent MJ, Kros JM, Hoogenraad CC, Sillevis Smitt PAE, French PJ. The CASPR2 cell adhesion molecule functions as a tumor suppressor gene in glioma. Oncogene. 201029:6138.

Hu B, Wang Q, Wang YA, Hua S, Sauve CG, Ong D, Lan ZD, Chang Q, Ho YW, Monasterio MM, et al. Epigenetic activation of WNT5A drives glioblastoma stem cell differentiation and invasive growth. Bunka. 2016167:1281–1295.e1218.

Li X, Zhang H, Wu X. Long noncoding RNA DLX6-AS1 accelerates the glioma carcinogenesis by competing endogenous sponging miR-197-5p to relieve E2F1. Gene. 2019686:1–7.

Bozdag S, Li A, Riddick G, Kotliarov Y, Baysan M, Iwamoto FM, Cam MC, Kotliarova S, Fine HA. Age-specific signatures of glioblastoma at the genomic, genetic, and epigenetic levels. PLoS One. 20138:e62982.

Zhang C, Yang M, Li Y, Tang S, Sun X. FOXA1 is upregulated in glioma and promotes proliferation as well as cell cycle through regulation of cyclin D1 expression. Cancer Manag Res. 201810:3283–93.

Cheung AK, Lung HL, Ko JM, Cheng Y, Stanbridge EJ, Zabarovsky ER, Nicholls JM, Chua D, Tsao SW, Guan XY, Lung ML. Chromosome 14 transfer and functional studies identify a candidate tumor suppressor gene, mirror image polydactyly 1, in nasopharyngeal carcinoma. Proc Natl Acad Sci U S A. 2009106:14478–83.

Xiao Q, Sun Y, Dobi A, Srivastava S, Wang W, Srivastava S, Ji Y, Hou J, Zhao G-P, Li Y, Li H. Systematic analysis reveals molecular characteristics of ERG-negative prostate cancer. Sci Rep. 20188:12868.

Lee J, Lee AJ, Lee JK, Park J, Kwon Y, Park S, Chun H, Ju YS, Hong D. Mutalisk: a web-based somatic MUTation AnaLyIS toolKit for genomic, transcriptional and epigenomic signatures. Nucleic Acids Res. 201846:W102–w108.

Alexandrov LB, Nik-Zainal S, Wedge DC, Aparicio SA, Behjati S, Biankin AV, Bignell GR, Bolli N, Borg A, Borresen-Dale AL, et al. Signatures of mutational processes in human cancer. Príroda. 2013500:415–21.

Rands CM, Meader S, Ponting CP, Lunter G. 8.2% of the human genome is constrained: variation in rates of turnover across functional element classes in the human lineage. PLoS Genet. 201410:e1004525.

Koonin EV, Wolf YI. Constraints and plasticity in genome and molecular-phenome evolution. Nat Rev Genet. 201011:487.

Hui DHF, Tam KJ, Jiao IZF, Ong CJ. Semaphorin 3C as a therapeutic target in prostate and other cancers. Int J Mol Sci. 201920. https://www.mdpi.com/about/announcements/784.

Hao J, Yu JS. Semaphorin 3C and its receptors in cancer and cancer stem-like cells. Biomedicines. 20186. https://www.mdpi.com/about/announcements/784.

Smith AJ, Humphries SE. Characterization of DNA-binding proteins using multiplexed competitor EMSA. J Mol Biol. 2009385:714–7.

Lentjes MH, Niessen HE, Akiyama Y, de Bruine AP, Melotte V, van Engeland M. The emerging role of GATA transcription factors in development and disease. Expert Rev Mol Med. 201618:e3.

Zheng R, Blobel GA. GATA transcription factors and cancer. Genes Cancer. 20101:1178–88.

Wang Z, Yuan H, Sun C, Xu L, Chen Y, Zhu Q, Zhao H, Huang Q, Dong J, Lan Q. GATA2 promotes glioma progression through EGFR/ERK/Elk-1 pathway. Med Oncol. 201532:87.

Glimelius B, Melin B, Enblad G, Alafuzoff I, Beskow A, Ahlstrom H, Bill-Axelson A, Birgisson H, Bjor O, Edqvist PH, et al. U-CAN: a prospective longitudinal collection of biomaterials and clinical information from adult cancer patients in Sweden. Acta Oncol. 201857:187–94.

Xie Y, Bergström T, Jiang Y, Johansson P, Marinescu VD, Lindberg N, Segerman A, Wicher G, Niklasson M, Baskaran S, et al. The human glioblastoma cell culture resource: validated cell models representing all molecular subtypes. EBioMedicine. 20152:1351–63.

Li H, Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatika. 200925:1754–60.

McKenna A, Hanna M, Banks E, Sivachenko A, Cibulskis K, Kernytsky A, Garimella K, Altshuler D, Gabriel S, Daly M, DePristo MA. The Genome Analysis Toolkit: a MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data. Genome Res. 201020:1297–303.

Sherry ST, Ward MH, Kholodov M, Baker J, Phan L, Smigielski EM, Sirotkin K. dbSNP: the NCBI database of genetic variation. Nucleic Acids Res. 200129:308–11.

Ameur A, Dahlberg J, Olason P, Vezzi F, Karlsson R, Martin M, Viklund J, Kähäri AK, Lundin P, Che H, et al. SweGen: a whole-genome data resource of genetic variability in a cross-section of the Swedish population. Eur J Hum Genet. 201725:1253.

Sakthikumar S, Roy A, Haseeb L, Pettersson ME, Sundström E, Marinescu VD, Lindblad-Toh K, Forsberg-Nilsson, K. Whole genome sequencing of glioblastoma reveals enrichment of non-coding constraint mutations in known and novel genes. Dataset. European Genome-Phenome Archive. https://www.ega-archive.org. Accessed 3 June 2020.


Obsah

John F. Haught was born on November 12, 1942 to Paul and Angela Haught. His wife is Evelyn.

Haught graduated from St. Mary's Seminary and University in Baltimore in 1964 and subsequently received his PhD in theology from The Catholic University of America in Washington DC in 1968 (Dissertation: Foundations of the Hermeneutics of Eschatology). [1]

From 1969 to 2005 Haught taught in the Department of Theology at Georgetown University in Washington D.C., serving as theology department chair between 1990 and 1995. In addition, he has been a Landegger Distinguished Professor and Thomas Healey Distinguished Professor, and held the D’Angelo Chair in Humanities at St. John’s University (2008), and was visiting professor at the Pontifical Gregorian University in Rome (2010).

Inspiration and Influence Edit

In his early 20s, John Haught started reading the works of the Jesuit priest and geologist Pierre Teilhard de Chardin. As an undergraduate student at St. Mary’s Seminary and University, Haught had majored in philosophy and completed graduate work in philosophical theology, though he was never ordained. While teaching science and religion at Georgetown University and writing books on the topic, he specialized in the areas of cosmology and biology. During his studies, he concluded that Thomistic metaphysics could not adequately contextualize the discoveries of evolutionary biology and Big Bang physics. As the intellectual backbone of his courses, he turned to science-friendly 20th century philosophers such as Alfred North Whitehead, Michael Polanyi, Bernard Lonergan, and Hans Jonas. Jeho knihy Science and Religion: From Conflict to Conversation (1995) and more recently Science and Faith: a New Introduction (2012) reflect an approach developed over many years of teaching at Georgetown University.

During the 1990s, he became increasingly involved in issues relating to evolution, especially because of their growing importance in the intellectual world and the claims by creationists and prominent evolutionists alike that Darwinian science and belief in God are irreconcilable. The American cultural warfare over the teaching of Intelligent Design led Haught to write such books as God After Darwin, Deeper than Darwin, a Making Sense of Evolution. These and other works have led to numerous lectures on theology and evolution nationally and internationally. In his works, John Haught argues that an open-minded search for intelligibility requires a plurality of distinct “horizons of inquiry,” allowing for the harmonious cohabitation of science (including evolutionary biology) and religious belief. Haught views science and religion as two different and noncompeting levels of explanation, asserting that "science and religion cannot logically stand in a competitive relationship with each other." [2]

In 2005, Haught testified on behalf of the plaintiffs at the Harrisburg PA trial against the teaching of Intelligent Design in public schools. His testimony earned him the “Friend of Darwin” award from the National Center for Science Education.

Science and Religion Edit

John Haught’s lectures and works focus on a vision of reality that provides room for both scientific inquiry and a biblical understanding of God. In Haught’s perspective, everything should be open to scientific study, including human intelligence, ethical aspiration, and religion. Haught posits that science is one of many avenues to providing a fruitful understanding of nature since there are distinct and noncompeting levels of explaining all natural phenomena. By allowing for different reading levels, one can avoid the conflation of science and religion whereby physics spills into metaphysics, or evolutionary biology into a whole worldview. According to Haught, a major obstacle to adopting a plurality of reading levels is the persistence of biblical literalism which erroneously looks to the Bible as a source of scientific truth. In his view, approaching ancient religious texts with modern scientific expectations is the source of unnecessary and anachronistic confusion that makes the Bible, and the biblically based faith traditions, seem incompatible with modern science. In works, such as God and the New Atheism, Haught aims to show that Daniel Dennett, Christopher Hitchens, Richard Dawkins, and Jerry Coyne have adopted the same misplaced biblical literalism as their creationist opponents. Haught disputes the contention of New Atheists that God is a quasi-scientific hypothesis now rendered obsolete by modern cosmology, geology, and evolutionary biology. Emphasizing that science and theology represent two distinct horizons for looking at the story of life and the universe, Haught argues in his various lectures and writings that “it is the mission of a theology of nature to integrate them into a synthetic vision wherein differences do not dissolve but instead contribute in distinct ways to the larger and longer human quest for meaning and truth.” [ potrebná citácia ]

Haught emphasizes that theology looks for levels of meaning and truth that scientific method is not wired to receive. “Theology has its own horizon of inquiry. It is grounded in a qualitatively distinct set of questions from those asked by scientists and ethicists. The data that give rise to distinctively theological questions include an easily recognizable set of beliefs and ethical commitments that do not show up within the horizon of scientific inquiry, but which every scientist must embrace in order to do science at all.

  • 1. Belief (faith or trust) that the world, including the horizon of scientific inquiry, is intelligible.
  • 2. Belief that truth is worth seeking.
  • 3. Belief that honesty, humility, generosity, and openness in sharing one’s ideas and discoveries are unconditionally right (and hence that the pursuit of virtue is not irrelevant to successful scientific work.)
  • 4. Belief that one’s own mind has the capacity to grasp intelligibility and to distinguish what is true from what is false.” [potrebná citácia]

Recognition and awards Edit

Haught was the winner of the 2002 Owen Garrigan Award in Science and Religion and the 2004 Sophia Award for Theological Excellence. In 2009, in recognition of his work on theology and science, Haught was awarded the degree of Doctor Honoris Causa by the University of Louvain and the Friend of Darwin Award from the National Center for Science Education.

Peer Evaluations Edit

In the May 25 - June 1, 2015 issue of America: The National Catholic Review, Robert E. Lauder, Professor of Philosophy at St. John’s University, provided a review of John Haught’s works, including, What is God? How to Think About the Divine (1986), God After Darwin: A Theology of Evolution, and Mystery and Promise.

Other expert evaluations of the works of John Haught include Carter Phipps, the author of Evolutionaries: Unlocking the Spiritual and Cultural Potential of Science’s Greatest Idea (2012). Phipps’ article, “A Theologian of Renewal”, won a Gold Folio award for editorial excellence.

Dr. Haught’s latest book is The New Cosmic Story, Inside Our Awakening Universe (New Haven: Yale University Press, 2017) about the emergence of religious consciousness in the long cosmic process. https://yalebooks.yale.edu/book/9780300217032/new-cosmic-story Forbes Magazine called The New Cosmic Story the “Book of the year.” https://www.forbes.com/sites/johnfarrell/2017/12/31/book-of-the-year-the-new-cosmic-story/.

Haught testified as an expert witness for the plaintiffs in the case of Kitzmiller v. Dover Area School District. He testified that the effect of the intelligent design policy adopted by the Dover School board would "be to compel public school science teachers to present their students in biology class information that is inherently religious, not scientific in nature." [3] He also testified that materialism, the philosophy that only matter exists, is "a belief system, no less a belief system than is intelligent design. And as such, it has absolutely no place in the classroom, and teachers of evolution should not lead their students craftily or explicitly to . feel that they have to embrace a materialistic world-view in order to make sense of evolution." [4]

Haught has participated in several public debates about the compatibility of science and religion, sharing the stage with Daniel Dennett at the City University of New York in 2009, [5] Kenneth Miller at the New York Academy of Sciences in 2011, [6] and Jerry Coyne at the University of Kentucky in 2011. [7] [8] After agreeing to be taped for his debate with Coyne, [9] Haught attempted to block release of the videos, objecting primarily to what he saw as ad hominem attacks and personal ridicule by Coyne. Coyne called Haught's action the "cowardly and intellectually dishonest actions of a theologian". [9] After a strong public reaction, [10] Haught agreed to the release of the video so long as Coyne posted Haught's letter of explanation along with it. [7] [11] Taking issue in the letter with Coyne's characterization, Haught's opposition to the release and Coyne's final list of Catholic "evils" as a way to end the presentation, Haught explained that he sought to "protect the public from such a preposterous and logic-offending … presentation." [12]


Coronal mass ejections and cosmic ray observations at Syowa Station

Solar activities, such as CME(Coronal Mass Ejection), cause geomagnetic storms that disturb the Earth's magnetosphere. Geomagnetic storms can affect GPS positioning, radio communication, and power transmission system. Solar explosions also emit radiation, which can cause satellite failures, radiation exposure to aircraft crew, and space activity. Therefore, it is important to understand space weather phenomena and their impact on the Earth.

Space weather research by continuous observation of cosmic rays on the ground is mainly conducted using observation data from neutron monitors and multi-directional muon detectors. Since the phenomenon of space weather is on a short-term, days-long scale, it is effective to investigate changes in the flow of cosmic rays for several hours, which requires a total-sky monitor of cosmic rays.

The global muon detector network (GMDN) has been observing space weather phenomena since 2006, and the Spaceship Earth project constitutes a similar observation network and the role of the all-sky monitor for neutrons. Until now, observations by neutron monitors and muon detectors have been performed independently.

In February 2018, Professor Chihiro Kato of Shinshu University took the lead in acquiring simultaneous observations of the neutron monitor and muon detector at Syowa Station in the Antarctic in order to acquire bridging data. In the polar regions, unlike low latitude regions on the earth, it is possible to observe cosmic rays coming from the same direction with a neutron monitor and a muon detector due to the weaker deflection by geomagnetism. This is the reason why Syowa Station was selected as the observation point.

Syowa muon detector and neutron monitor observed small fluctuation in CR count like a Forbush decrease on 2018.8. The research group including researchers from Shinshu University and the National Polar Research Institute found curious cosmic-ray density variation on this event by analyzing GMDN data.

On the CME event, a huge amount of coronal material released with a bundle of the solar magnetic field, called Magnetic Flux Rope (MFR), into the interplanetary space. MFR moves through interplanetary space while expanding. CR density is low inside of it because it is originally coronal material. When the earth enters the MFR, CR counts on the ground decreases. This is called Forbush Decrease.

Normally, when MFR arrives on Earth, CR density observed at the ground level decreases rapidly, and then turns to increase recovering to the original level while the earth is in the MFR. On this event, however, the CR exceeded the original level before the earth exited the MFR.

This event attracts interest from researchers because 1) The solar activity is currently near the minimum and the scale of the event itself is small, 2) It causes a disproportionately large geomagnetic storm, and 3) There is high-speed solar wind catching up the MFR expected to interact with it.

By analysis of the GMDN and solar plasma data, the team concluded that the high-speed solar wind causes the unusual enhancement of the CR density by compressing the rear part of the MFR locally.

Cosmic ray observation data is closely related to space weather research and to atmospheric phenomena such as sudden stratospheric temperature rise, and is expected to be used in a wide range of fields in the future.


Command Line Interface

If you need to run the SeqTools program in a 'headless' way (without a graphical interface), you can run the command line interface (CLI) version of the programs seqtools_dge a seqtools_vc from a terminal. First open a terminal (keyboard binding is Ctrl+Alt+t) and cd to the directory containing seqtools_dge or seqtools_vc. A full list of arguments can be found by adding '-h' argument after the command:

This program was built using GCC. The executable file should be able to run on most x64 Linux distributions.


Pozri si video: COSMIC - Catalog Of Somatic Mutations In Cancer (Septembra 2022).


Komentáre:

  1. Gianni

    Súhlasím, užitočná myšlienka

  2. Shaktiran

    I'm sorry, but I think you are wrong. Som si istý. I can prove it. Email me at PM, we'll talk.

  3. Kirkly

    You can recommend that you visit the site, with a huge number of articles on the topic that interests you.

  4. Deortun

    Táto skvelá myšlienka musí byť zámerná



Napíšte správu