开发统计系统发育模型
建模缺失、单核苷酸变异和细胞系统发育的联合推断。
定义了包含七个基因型的状态空间，构建瞬时转移率矩阵，整合覆盖度和核苷酸读数模型。
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DelSIEVE：基于单细胞DNA测序数据的单核苷酸变异与缺失的细胞系统发育建模
DelSIEVE: cell phylogeny modeling of single nucleotide variants and deletions from single-cell DNA sequencing data
实验完整度
高包含模拟数据基准测试和三个真实癌症数据集（TNBC16、CRC28、CRC48）的应用，并利用覆盖度验证缺失调用，涉及功能验证和机制验证。
主要模型
TNBC16细胞系（16个三阴性乳腺癌细胞） CRC28细胞系（28个结直肠癌细胞） CRC48细胞系（48个结直肠癌细胞） 模拟数据
重点核对
模拟数据中的突变率（如 10^-6 至 3×10^-5）和相对缺失率 模拟数据的覆盖度质量（高/中/低） 真实数据集的候选位点数和细胞数 MCMC链的收敛性（Gelman-Rubin统计量） 与SIEVE、Monovar、SCIPhIN等的比较结果
摘要
随着单细胞DNA测序（scDNA-seq）的快速发展，各种计算方法已被开发用于研究进化并在单细胞水平上调用变异。然而，对缺失进行建模仍然具有挑战性，因为它们以难以与技术伪影区分的方式影响总覆盖度。我们提出了DelSIEVE，一种从scDNA-seq数据中推断细胞系统发育和单核苷酸变异（并考虑缺失）的统计方法。DelSIEVE将缺失与突变和伪影区分开来，检测到比以前的方法更多的进化事件。模拟显示其高性能，应用于癌症样本揭示了不同肿瘤中不同程度的缺失和双突变。
实验结论
提炼研究问题、关键发现与证据，快速把握文章的核心贡献。
- 研究问题
- 如何从单细胞DNA测序数据中准确推断细胞系统发育和变异（包括单核苷酸变异和缺失），并区分缺失与技术伪影？
- 核心机制
- DelSIEVE通过统计系统发育模型结合覆盖度信息，显式建模缺失对变异位点的影响，将缺失与突变和伪影区分开，并推断七种基因型状态。
- 主要证据
- 模拟数据表明DelSIEVE在缺失调用和双突变调用方面优于Monovar、SIEVE和SCIPhIN；在TNBC16和CRC28数据中检测到缺失和双突变，并通过覆盖度分析验证。
- 研究意义
- DelSIEVE能够更全面地识别肿瘤演化中的复杂突变事件，为理解肿瘤异质性提供工具，并可能应用于其他组织类型的进化动力学研究。
研究路径
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
模拟数据基准测试
评估DelSIEVE在缺失、单突变、双突变、ADO和LDO调用以及系统发育重建中的性能。
使用模拟器生成不同突变率、缺失率、覆盖度质量和丢失模式的单细胞DNA测序数据，运行DelSIEVE并与Monovar、SIEVE、SCIPhIN、SiFit等比较。
真实数据集应用
验证DelSIEVE在真实癌症单细胞DNA测序数据中的表现。
将DelSIEVE应用于TNBC16（单细胞全外显子测序）、CRC28（单细胞全基因组测序）和CRC48（单细胞全外显子测序）数据集，并与SIEVE结果比较。
验证缺失调用
确认DelSIEVE识别的缺失位点是否具有更低的测序覆盖度。
比较DelSIEVE鉴定的缺失位点与非缺失位点的覆盖度，并与Sequenza和Ginkgo的拷贝数调用结果比较。
研究方法
按研究目的归类文中使用的方法，便于定位所需技术。
系统发育准确性评估
产品清单
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 模拟数据生成 | DelSIEVE模拟器 | -- | -- |
| 数据处理与分析 | R | -- | -- |
| 系统发育树可视化 | ggtree | -- | -- |
| 热图可视化 | ComplexHeatmap | -- | -- |
| 统计绘图 | ggstatsplot | -- | -- |
关键环节
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 模型配置 | 突变率、回复突变率、缺失率、Gamma分布类别数h，以及缺失模式（ADO或LDO） 阅读提示：Methods: Statistical phylogenetic model behind DelSIEVE |
| 数据模拟 | 突变率范围（10^-6 至 3×10^-5）、相对缺失率、覆盖度质量（高/中/低）、丢失模式（ADO/LDO）、重复次数（n=10） 阅读提示：Additional file 1: Simulation design |
| 真实数据配置 | 数据集名称、细胞数（TNBC16:16, CRC28:28, CRC48:48）、测序类型（scWES/scWGS）、DelSIEVE运行模式（ADO） 阅读提示：Additional file 1: Configurations of methods |
| 覆盖度验证 | 覆盖度数据、大小因子、分组（缺失位点 vs 非缺失位点）、统计检验（Mann-Whitney U test, Holm-Bonferroni校正）、效应量计算 阅读提示：Methods: Model of sequencing coverage; Results: Sequencing coverage agrees with deletion sites identified by DelSIEVE |