RU2019111924A - Обнаружение соматического варьирования числа копий - Google Patents

Обнаружение соматического варьирования числа копий Download PDF

Info

Publication number
RU2019111924A
RU2019111924A RU2019111924A RU2019111924A RU2019111924A RU 2019111924 A RU2019111924 A RU 2019111924A RU 2019111924 A RU2019111924 A RU 2019111924A RU 2019111924 A RU2019111924 A RU 2019111924A RU 2019111924 A RU2019111924 A RU 2019111924A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
sequencing
bins
interest
baseline
region
Prior art date
Application number
RU2019111924A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2768718C2 (ru
RU2019111924A3 (ru
Inventor
Хань-Юй ЧУАН
Чэнь ЧЖАО
Original Assignee
Иллумина, Инк.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Иллумина, Инк. filed Critical Иллумина, Инк.
Publication of RU2019111924A publication Critical patent/RU2019111924A/ru
Publication of RU2019111924A3 publication Critical patent/RU2019111924A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2768718C2 publication Critical patent/RU2768718C2/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B30/00ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B30/00ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
    • G16B30/10Sequence alignment; Homology search
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6869Methods for sequencing
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G16B20/10Ploidy or copy number detection
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G16B20/20Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Electrotherapy Devices (AREA)
  • Soil Working Implements (AREA)

Claims (51)

1. Способ нормализации числа копий, включающий:
- получение запроса на секвенирование от пользователя, чтобы секвенировать одну или более интересующих областей в биологическом образце;
- получение базовых данных секвенирования из одной или более интересующих областей из множества базовых биологических образцов, которые не совпадают с биологическим образцом;
- определение информации нормализации числа копий с использованием базовых данных секвенирования, при этом информация нормализации числа копий содержит, по меньшей мере, одну базовую линию числа копий для интересующей области из одной или более интересующих областей; и
- предоставление информации нормализации числа копий пользователю.
2. Способ по п. 1, в котором базовые данные секвенирования содержат данные, представляющие количество ридов секвенирования для каждого элемента разрешения из множества элементов разрешения, при этом каждый элемент разрешения из множества элементов разрешения ассоциирован с соответствующей интересующей областью.
3. Способ по п. 2, в котором получение базовых данных секвенирования содержит этап, на котором используют панель целевого секвенирования, при этом множество элементов разрешения задаются с использованием последовательностей, соответствующих интересующим областям в панели целевого секвенирования.
4. Способ по п. 2, в котором получение базовых данных секвенирования содержит этап, на котором получают данные секвенирования полного генома.
5. Способ по п. 2, в котором количество ридов секвенирования представляет собой показатель числа отдельных ридов в базовых данных секвенирования, соответствующих каждому элементу разрешения.
6. Способ по п. 3, содержащий этап, на котором определяют одно или более из медианного количества ридов секвенирования, медианного абсолютного отклонения, содержания GC и размера для каждого элемента разрешения из множества элементов разрешения.
7. Способ по п. 6, включающий исключение или маскирование элементов разрешения из множества элементов разрешения с одним или более из низкой медианы, большого абсолютного отклонения медианных покрытий последовательности, содержания GC за пределами предварительно определенного диапазона или размера ниже порогового значения размера из базовых данных секвенирования перед определением информации нормализации числа копий таким образом, что информация нормализации числа копий определяется с использованием только оставшихся элементов разрешения после исключения или маскирования.
8. Способ по п. 7, в котором исключение или маскирование элементов разрешения содержит этап, на котором исключают или маскируют элементы разрешения с количеством медианных покрытий последовательности менее 0,25.
9. Способ по п. 7, в котором исключение или маскирование элементов разрешения содержит этап, на котором исключают или маскируют элементы разрешения с медианным покрытием последовательности с абсолютным отклонением выше порогового значения.
10. Способ по п. 7, в котором исключение или маскирование элементов разрешения содержит этап, на котором исключают или маскируют элементы разрешения с содержанием GC менее 25% или более 80%.
11. Способ по п. 7, в котором исключение или маскирование элементов разрешения содержит этап, на котором исключают или маскируют элементы разрешения с размером целей менее 20 оснований.
12. Способ по п. 2, включающий кластеризацию базовых данных секвенирования для каждого элемента разрешения, чтобы определять базовую линию числа копий, при этом базовая линия числа копий формируется из медианного количества ридов секвенирования в расчете на элемент разрешения из множества элементов разрешения, ассоциированных с интересующей областью.
13. Способ по п. 12, включающий определение базовых линий числа копий для дополнительных элементов разрешения из множества элементов разрешения.
14. Способ по п. 1, в котором биологический образец представляет собой образец, извлекаемый из отдельной особи, при этом множество базовых образцов исходят из образцов, извлекаемых из различных отдельных особей.
15. Способ по п. 1, в котором биологический образец извлекается из ткани опухоли отдельной особи, при этом множество базовых образцов извлекаются из нормальной ткани, которая не относится к отдельной особи.
16. Способ по п. 1, включающий получение данных секвенирования биологического образца от пользователя и определение того, что данные секвенирования содержат варьирование по отношению к базовой линии числа копий в интересующей области.
17. Способ по п. 16, включающий формирование индикатора относительно варьирования и предоставление индикатора пользователю.
18. Способ по п. 17, в котором индикатор представляет собой кратное изменение числа копий биологического образца относительно базовой линии числа копий для интересующей области.
19. Способ по п. 16, включающий маскирование резко отклоняющихся элементов разрешения в данных секвенирования перед определением того, что данные секвенирования содержат варьирование по отношению к базовой линии числа копий в интересующей области.
20. Способ по п. 19, включающий применение LOESS-регрессии к данным секвенирования, чтобы исключать GS-смещение после маскирования резко отклоняющихся элементов разрешения.
21. Способ по п. 19, включающий подгонку данных секвенирования к кривой после маскирования резко отклоняющихся элементов разрешения.
22. Способ по п. 1, в котором данные секвенирования получаются с использованием панели секвенирования экзома.
23. Способ по п. 1, в котором предоставление информации базовой линии числа копий пользователю содержит этап, на котором предоставляют информацию, представляющую гипотетический эталонный образец, который имитирует сопоставленный образец для пользователя, и который не формируется с использованием сопоставленных образцов.
24. Способ обнаружения варьирования числа копий, включающий:
- получение данных секвенирования из биологического образца, при этом данные секвенирования содержат множество необработанных количеств ридов секвенирования для соответствующего множества интересующих областей;
- нормализацию данных секвенирования, чтобы удалять смещение зависимого от области покрытия, при этом нормализация содержит этапы, на которых:
- для каждой интересующей области, сравнение необработанного количества ридов секвенирования одного или элементов разрешения в интересующей области биологического образца с базовым медианным количеством ридов секвенирования, чтобы формировать базовое скорректированное количество ридов секвенирования для одного или более элементов разрешения в интересующей области, при этом базовое медианное количество ридов секвенирования для одного или более элементов разрешения в интересующей области извлекается из множества базовых образцов, которые не совпадают с биологическим образцом, и определяется только из наиболее характерных частей базовых данных секвенирования для каждой интересующей области; и
- удаление GS-смещения из базового скорректированного количества ридов секвенирования, чтобы формировать количество нормализованных ридов секвенирования для каждой интересующей области; и
- определение варьирования числа копий в каждой интересующей области на основе количества нормализованных ридов секвенирования одного или более элементов разрешения в каждой интересующей области.
25. Способ по п. 24, в котором каждая интересующая область содержит один элемент разрешения.
26. Способ по п. 24, в котором каждая интересующая область содержит множество элементов разрешения, при этом базовое медианное количество ридов секвенирования представляет собой медиану для множества элементов разрешения.
27. Способ по п. 24, в котором способ не включает получения данных секвенирования из сопоставленного биологического образца.
28. Способ по п. 24, где способ является способом без контроля.
29. Способ по п. 24, включающий определение клинического состояния биологического образца на основе варьирования числа копий в каждой интересующей области.
30. Способ по п. 29, в котором биологический образец представляет собой соматический образец, при этом клиническое состояние содержит обозначение опухоли или нормального состояния.
31. Способ по п. 24, в котором базовое медианное количество ридов секвенирования для каждой интересующей области определяется посредством кластеризации базовых данных секвенирования.
32. Способ по п. 24, в котором первое базовое медианное количество покрытий последовательности для интересующей первой области извлекается из первого поднабора множества базовых образцов, при этом второе базовое количество медианных покрытий последовательности для интересующей второй области извлекается из второго поднабора множества базовых образцов, который отличается от первого поднабора.
33. Способ по п. 24, включающий удаление или маскирование резко отклоняющихся элементов разрешения в данных секвенирования перед нормализацией данных секвенирования.
34. Способ по п. 24, в котором нормализация данных секвенирования содержит этап, на котором применяют LOESS-регрессию к данным секвенирования, чтобы подгонять данные секвенирования к кривой, после удаления или маскирования резко отклоняющихся элементов разрешения.
35. Способ по п. 24, в котором зависимое от области смещение содержит одно или более из GS-смещения, PCR-смещения или смещения ДНК-качества.
36. Способ оценки панели целевого секвенирования, включающий:
- идентификацию первого множества целей в геноме для панели целевого секвенирования, при этом первое множество целей соответствует частям соответствующего множества генов;
- определение содержания GC каждой из первого множества целей;
- исключение целей из первого множества целей с содержанием GC за пределами предварительно определенного диапазона, что дает в результате второе множество целей, меньшее первого множества целей;
- когда, после исключения, ген отдельной особи имеет менее предварительно определенного числа целей, соответствующих частям для гена отдельной особи, идентификацию дополнительных целей в гене отдельной особи;
- добавление дополнительных целей во второе множество, чтобы давать в результате третье множество целей; и
- предоставление панели секвенирования, содержащей зонды, конкретные для третьего множества целей.
RU2019111924A 2016-09-22 2017-09-21 Обнаружение соматического варьирования числа копий RU2768718C2 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662398354P 2016-09-22 2016-09-22
US62/398,354 2016-09-22
US201762447065P 2017-01-17 2017-01-17
US62/447,065 2017-01-17
PCT/US2017/052766 WO2018057770A1 (en) 2016-09-22 2017-09-21 Somatic copy number variation detection

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2019111924A true RU2019111924A (ru) 2020-10-22
RU2019111924A3 RU2019111924A3 (ru) 2020-10-22
RU2768718C2 RU2768718C2 (ru) 2022-03-24

Family

ID=60002106

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019111924A RU2768718C2 (ru) 2016-09-22 2017-09-21 Обнаружение соматического варьирования числа копий

Country Status (11)

Country Link
US (1) US20230207048A1 (ru)
EP (1) EP3516564A1 (ru)
JP (1) JP6839268B2 (ru)
KR (2) KR20220098812A (ru)
CN (2) CN117352050A (ru)
AU (2) AU2017332381A1 (ru)
CA (3) CA3213915A1 (ru)
MX (1) MX2019003344A (ru)
NZ (1) NZ751798A (ru)
RU (1) RU2768718C2 (ru)
WO (1) WO2018057770A1 (ru)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2625288T3 (es) 2011-04-15 2017-07-19 The Johns Hopkins University Sistema de secuenciación segura
ES2886507T3 (es) 2012-10-29 2021-12-20 Univ Johns Hopkins Prueba de Papanicolaou para cánceres de ovario y de endometrio
US11286531B2 (en) 2015-08-11 2022-03-29 The Johns Hopkins University Assaying ovarian cyst fluid
AU2018342007A1 (en) 2017-08-07 2020-02-27 Board Of Regents, The University Of Texas Systems Methods and materials for assessing and treating cancer
WO2019209884A1 (en) * 2018-04-23 2019-10-31 Grail, Inc. Methods and systems for screening for conditions
CN109920485B (zh) * 2018-12-29 2023-10-31 浙江安诺优达生物科技有限公司 对测序序列进行变异模拟的方法及其应用
CN114502744B (zh) * 2019-12-11 2023-06-23 深圳华大基因股份有限公司 一种基于血液循环肿瘤dna的拷贝数变异检测方法和装置
CN110993022B (zh) * 2019-12-20 2023-09-05 北京优迅医学检验实验室有限公司 检测拷贝数扩增的方法和装置及建立检测拷贝数扩增的动态基线的方法和装置
CN113192555A (zh) * 2021-04-21 2021-07-30 杭州博圣医学检验实验室有限公司 一种通过计算差异等位基因测序深度检测二代测序数据smn基因拷贝数的方法
CN113823353B (zh) * 2021-08-12 2024-02-09 上海厦维医学检验实验室有限公司 基因拷贝数扩增检测方法、装置及可读介质

Family Cites Families (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5846719A (en) 1994-10-13 1998-12-08 Lynx Therapeutics, Inc. Oligonucleotide tags for sorting and identification
US5750341A (en) 1995-04-17 1998-05-12 Lynx Therapeutics, Inc. DNA sequencing by parallel oligonucleotide extensions
ES2563643T3 (es) 1997-04-01 2016-03-15 Illumina Cambridge Limited Método de secuenciación de ácido nucleico
US6969488B2 (en) 1998-05-22 2005-11-29 Solexa, Inc. System and apparatus for sequential processing of analytes
US7001792B2 (en) 2000-04-24 2006-02-21 Eagle Research & Development, Llc Ultra-fast nucleic acid sequencing device and a method for making and using the same
US7057026B2 (en) 2001-12-04 2006-06-06 Solexa Limited Labelled nucleotides
GB2395954A (en) 2002-08-23 2004-06-09 Solexa Ltd Modified nucleotides
GB0321306D0 (en) 2003-09-11 2003-10-15 Solexa Ltd Modified polymerases for improved incorporation of nucleotide analogues
EP2789383B1 (en) 2004-01-07 2023-05-03 Illumina Cambridge Limited Molecular arrays
WO2006064199A1 (en) 2004-12-13 2006-06-22 Solexa Limited Improved method of nucleotide detection
JP4990886B2 (ja) 2005-05-10 2012-08-01 ソレックサ リミテッド 改良ポリメラーゼ
GB0514936D0 (en) 2005-07-20 2005-08-24 Solexa Ltd Preparation of templates for nucleic acid sequencing
US7329860B2 (en) 2005-11-23 2008-02-12 Illumina, Inc. Confocal imaging methods and apparatus
JP5147084B2 (ja) * 2006-11-21 2013-02-20 公立大学法人秋田県立大学 Dnaマイクロアレイデータにおける欠陥を検出する方法
US8349167B2 (en) 2006-12-14 2013-01-08 Life Technologies Corporation Methods and apparatus for detecting molecular interactions using FET arrays
US8262900B2 (en) 2006-12-14 2012-09-11 Life Technologies Corporation Methods and apparatus for measuring analytes using large scale FET arrays
CA2672315A1 (en) 2006-12-14 2008-06-26 Ion Torrent Systems Incorporated Methods and apparatus for measuring analytes using large scale fet arrays
US20100137143A1 (en) 2008-10-22 2010-06-03 Ion Torrent Systems Incorporated Methods and apparatus for measuring analytes
EP2419729A4 (en) * 2009-04-13 2015-11-25 Canon Us Life Sciences Inc FAST PROCEDURE FOR PATTERN RECOGNITION, MACHINE TRAINING AND AUTOMATED GENOTYPIC CLASSIFICATION THROUGH CORRELATION ANALYSIS OF DYNAMIC SIGNALS
EP2526415B1 (en) * 2010-01-19 2017-05-03 Verinata Health, Inc Partition defined detection methods
US20120035860A1 (en) * 2010-04-29 2012-02-09 Akmaev Viatcheslav R GC Wave Correction for Array-Based Comparative Genomic Hybridization
US8725422B2 (en) * 2010-10-13 2014-05-13 Complete Genomics, Inc. Methods for estimating genome-wide copy number variations
ES2886508T3 (es) * 2011-10-06 2021-12-20 Sequenom Inc Métodos y procedimientos para la evaluación no invasiva de variaciones genéticas
EP2844771A4 (en) * 2012-05-04 2015-12-02 Complete Genomics Inc METHOD FOR DETERMINING THE ABSOLUTE GENOME-WIDE COPY COUNTER CHANGES OF COMPLEX TUMORS
EP2851431B1 (en) * 2012-05-14 2017-12-13 BGI Genomics Co., Ltd. Method, system and computer readable medium for determining base information in predetermined area of fetus genome
AU2013204536A1 (en) 2012-07-20 2014-02-06 Verinata Health, Inc. Detecting and classifying copy number variation in a cancer genome
PT2893040T (pt) * 2012-09-04 2019-04-01 Guardant Health Inc Métodos para deteção de mutações raras e de variação do número de cópias
JP6521956B2 (ja) * 2013-06-17 2019-05-29 ベリナタ ヘルス インコーポレイテッド 性染色体におけるコピー数変異を判定するための方法
EP3061021B1 (en) * 2013-10-21 2023-05-10 Verinata Health, Inc. Method for improving the sensitivity of detection in determining copy number variations
IL249095B2 (en) * 2014-05-30 2023-10-01 Verinata Health Inc Detection of subchromosomal aneuploidy in the fetus and variations in the number of copies
WO2015183872A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 Sequenom, Inc. Chromosome representation determinations
CN105760712B (zh) * 2016-03-01 2019-03-26 西安电子科技大学 一种基于新一代测序的拷贝数变异检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
AU2021200154A1 (en) 2021-03-18
EP3516564A1 (en) 2019-07-31
US20230207048A1 (en) 2023-06-29
CA3037917C (en) 2024-05-28
CA3037917A1 (en) 2018-03-29
KR20220098812A (ko) 2022-07-12
CN117352050A (zh) 2024-01-05
AU2017332381A1 (en) 2019-04-18
KR20190058556A (ko) 2019-05-29
CN110024035A (zh) 2019-07-16
RU2768718C2 (ru) 2022-03-24
NZ751798A (en) 2022-02-25
JP6839268B2 (ja) 2021-03-03
WO2018057770A1 (en) 2018-03-29
MX2019003344A (es) 2019-09-04
RU2019111924A3 (ru) 2020-10-22
CA3214358A1 (en) 2018-03-29
AU2021200154B2 (en) 2022-12-15
JP2019537095A (ja) 2019-12-19
CN110024035B (zh) 2023-11-14
KR102416441B1 (ko) 2022-07-04
CA3213915A1 (en) 2018-03-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2019111924A (ru) Обнаружение соматического варьирования числа копий
Kho et al. Conserved mechanisms across development and tumorigenesis revealed by a mouse development perspective of human cancers
JP2019531700A5 (ru)
Teschendorff et al. Elucidating the altered transcriptional programs in breast cancer using independent component analysis
RU2020130024A (ru) Способы и реагенты для обнаружения и оценки генотоксичности
Pender et al. Efficient genotyping of KRAS mutant non-small cell lung cancer using a multiplexed droplet digital PCR approach
CN108256292B (zh) 一种拷贝数变异检测装置
JP2013525759A5 (ru)
US20220165363A1 (en) De novo compartment deconvolution and weight estimation of tumor tissue samples using decoder
Ghosh et al. Hydroxymethyl cytosine marks in the human mitochondrial genome are dynamic in nature
Wang et al. Unique expression patterns of multiple key genes associated with the evolution of mammalian flight
CN105969859A (zh) 乳腺癌易感基检测芯片及其制备方法
JP5789720B2 (ja) 遺伝子変異分析装置、遺伝子変異分析システム及び遺伝子変異分析方法
Yin et al. Identification of genes expressed in hyperpigmented skin using meta-analysis of microarray data sets
Chen et al. Evaluation of two public genome references for chinese hamster ovary cells in the context of rna‐seq based gene expression analysis
JPWO2019160998A5 (ru)
CN105861652A (zh) 一种鹿源性物种成分的检测鉴定方法
CN108570506A (zh) 一种用于检测鸡玫瑰冠位点基因的引物、试剂盒及检测方法
KR20180092395A (ko) 종양 치료를 위한 표적 유전자 판별 방법
CN109215736A (zh) 一种肠道病毒组的高通量检测方法及应用
Gordon Transcriptional profiling of mesothelioma using microarrays
US20100285466A1 (en) Esophageal cancer markers
Hsiao et al. A novel method for identification and quantification of consistently differentially methylated regions
Eilers et al. Sex at second sight. Pitfalls of sexing Water Rails Rallus aquaticus and Spotted Crakes Porzana porzana using morphology and molecular techniques
Hoang et al. Analysis of paired primary lung and lymph node tumor cells: a model of metastatic potential by multiple genetic programs