“小柯”是一个科学新闻写作机器人，由中国科学报社联合北京大学高水平科研团队研发而成，旨在帮助科学家以中文方式快速获取全球高水平英文论文发布的最新科研进展。《自然—遗传学》近日在线发表了荷兰鹿特丹大学医学院John W. M. Martens课题组的研究成果。他们利用转移性乳腺癌的基因组图谱揭示了突变和特征频率的变化。
研究人员对442例转移性乳腺癌患者的前瞻性组织活检进行全基因组测序后发现，与原发性乳腺癌相比，肿瘤的突变负担增加了一倍，突变特征的相对贡献发生了变化，6个已知驱动基因的突变频率在转移性乳腺癌中增加。研究人员还观察到与药物治疗的显著关联。在用氟尿嘧啶、紫杉烷类、铂类和/或艾瑞布林进行治疗的患者中，突变特征17的作用显著富集。在这项研究中确定的从头突变特征I与铂类化学疗法的治疗显著相关。
研究人员确定了与临床相关的肿瘤亚群，其表现出同源重组缺陷（13%）、高肿瘤突变负担（11%）或与对FDA批准药物敏感相关的特异性改变（24%）。这项研究提供了对转移性乳腺癌生物学的见解，并确定了可用于将来改善患者治疗的临床可用基因组特征。
《自然—方法学》近日在线发表了德国马普生物物理化学研究所Dimitry Tegunov和Patrick Cramer研发的一个名为Warp的软件，可用于实时冷冻电镜数据的预处理分析。研究人员研发了Warp，它是一种可自动进行冷冻电镜数据采集的所有预处理步骤并能够进行实时评估的软件。
Warp校正显微照片以进行整体运动和局部运动，估计局部散焦并实时监控每个记录的显微照片或X线断层扫描倾斜序列的关键参数。该软件还包括基于深度学习的模型，用于精确的颗粒选取和图像降噪。Warp的输出可以输入到已建立的程序中，以进行颗粒分类和3D图像改善。基准测试表明，已公布的流感病毒血凝素冷冻电镜数据集的名义分辨率从3.9Å提高到3.2Å。
Warp可登录网站进行安装，且计算成本低廉，具有直观、简化的用户界面。据介绍，从生物样本中获取冷冻电镜数据必须与数据预处理紧密结合，以确保最佳的数据质量和显微镜的使用。《自然—方法学》近日在线发表了美国耶鲁大学Smita Krishnaswamy课题组的研究成果。他们利用所研发的深度多任务神经网络对单细胞数据进行了分析。
研究人员提出了一个名为SAUCIE的算法，这是一个深度神经网络，它结合了神经网络提供的并行化和可扩展性，以及可以由其学习以实现多个单细胞数据分析任务的数据深度展示。该算法的正则化（惩罚机制）使得从神经网络隐藏层中学习到的内容得以揭示。在大型的多患者数据集上，SAUCIE的各个隐藏层包含经过去噪和批处理校正的数据、低维可视化和无监督聚类，以及可用于探索数据的其他信息。
研究人员分析了180个样本的数据集，其由来自印度登革热患者的1100万个T细胞组成（由质谱流式细胞术所测量）。SAUCIE可以分批纠正和识别急性登革热感染的簇特征，并解析病人对登革热产生的不同免疫反应。据悉，目前，要分析由许多细胞和样品组成的单细胞数据，并解决因批次效应和不同样品制备而引起的变化是一项挑战。