Sentieon | 每周文献-Multi-omics(多组学)-第九期

文章介绍了基于多组学分析预测三阴性乳腺癌腋窝淋巴结转移的研究,通过Sentieon工具进行精准的体细胞和胚系突变检测,提升了变异识别的效率和准确性。Sentieon软件为基因变异检测提供高效精准的解决方案,被广泛引用和认可。

多组学系列文章-1

  • 标题(英文): Prediction of axillary lymph node metastasis in triple-negative breast cancer by multi-omics analysis and an integrated model
  • 标题(中文): 基于多组学分析和综合模型的三阴性乳腺癌腋窝淋巴结转移预测
  • 发表期刊: Annals of Translational Medicine
  • 作者单位: 复旦大学上海肿瘤中心乳腺外科等
  • 发表年份: 2022
  • 文章地址: https://dx.doi.org/10.21037/atm-22-277

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为避免不必要的术后并发症,必须选择无腋窝淋巴结 (LN) 转移的乳腺癌患者。目前,乳腺癌的淋巴转移LNM预测模型有几种,其中大多数是基于临床病理学。然而,与其他亚型相比,这些模型对三阴性乳腺癌(TNBC)的预测性能较差。一些研究试图利用信使RNA(mRNA)测序数据预测乳腺癌淋巴结转移状态,但这些模型仍然无法准确预测TNBC中的腋窝LNM。

本研究通过研究LN阳性和LN阴性患者之间的差异,共选取445例具有淋巴结状态和多组学数据的TNBC患者,并分为训练集和验证集,分析了临床病理学特征和多组学数据,进行了生物标志物发现,并将这些生物标志物用于建立多组学模型。

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