样本收集与病理复核
选取符合条件的浆液性EC肿瘤及匹配正常样本,并确认组织学类型
从2012-2018年间诊断的10例原发性未治疗浆液性EC,获取冰冻肿瘤组织和匹配正常组织,并由妇科病理学家复核H&E切片确认浆液性组织学。
Whole-genome sequencing-based characterization of endometrial serous carcinoma
本研究为10例样本的WGS测序分析,包括突变、拷贝数、结构变异、突变特征和HRDetect评分,并关联临床结局,但缺乏功能验证和机制实验。
10例原发性未治疗浆液性子宫内膜癌肿瘤样本 匹配正常组织样本 TCGA/PCAWG 19例浆液性子宫内膜癌WGS数据
样本量:10例原发性未治疗浆液性EC,19例TCGA/PCAWG浆液性EC 测序平台:NovaSeq 6000 (PE150),肿瘤中位覆盖度95x,正常中位覆盖度47x HRDetect阈值:概率低于0.7为HR-proficient CNA高水平定义:不同CNA大小≥1Mbp,中位数59(范围26-86);低水平中位数12(范围6-23) 随访时间:低CNA组71-104个月,高CNA组16-69个月
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
选取符合条件的浆液性EC肿瘤及匹配正常样本,并确认组织学类型
从2012-2018年间诊断的10例原发性未治疗浆液性EC,获取冰冻肿瘤组织和匹配正常组织,并由妇科病理学家复核H&E切片确认浆液性组织学。
获取肿瘤和正常样本的WGS数据,进行下游分析
使用Qiagen DNeasy试剂盒提取DNA,进行PCR-free WGS,测序平台为NovaSeq 6000 (PE150),数据经生物信息学流程处理。
鉴定癌症相关基因的突变和拷贝数改变,并评估基因组不稳定性水平
使用FACETS计算等位基因特异性CNA和LOH,定义FGA,并分析癌症相关基因的突变和扩增。
定义结构变异和突变特征,评估DNA修复缺陷
使用Manta、SvABA和GRIDSS进行SV检测,计算突变特征、LST和HRDetect评分。
探索染色体不稳定性水平与临床结局的关系
比较CNA高水平和低水平患者的年龄、分期和生存情况。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| DNA提取 | Qiagen DNeasy血液和组织试剂盒 | Qiagen | -- |
| 全基因组测序 | NovaSeq 6000 | -- | -- |
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 |
|---|---|
| 样本选择 | 10例原发性未治疗浆液性EC,2012-2018年诊断,冰冻肿瘤和匹配正常组织 阅读提示:Methods 2.1 |
| 全基因组测序 | 测序平台NovaSeq 6000 (PE150),肿瘤覆盖度95x,正常47x 阅读提示:Methods 2.2 |
| 数据分析 | FACETS计算CNA,Manta/SvABA/GRIDSS检测SV,HRDetect评分阈值0.7 阅读提示:Methods 2.2 |
| 结局分析 | CNA高水平定义:不同CNA大小≥1Mbp的中位数59;低水平中位数12 阅读提示:Results 3.3, Figure 3 |