Science | 单细胞染色质开放性 “提纯” 肿瘤 “调控程序”

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长期以来，受限于复杂的肿瘤组成 （还包含正常的免疫细胞等） 和克隆异质性，人们很难“提纯”肿瘤细胞特异的调控程序[1]–[3]。 为此，斯坦福大学William Greenleaf、Howard Chang、Ryan Corces以及Laksshman Sundaram等研究人员通过单细胞分析8类原位肿瘤74个样本227,063个细胞核的染色质开放性 （通常为基因调控序列） ，并结合深度学习模型 （基于convolutional neural network） [4], [5]，区分肿瘤细胞与免疫/基质细胞 （基于特征性染色质开放状态） ，以及不同的肿瘤克隆 （基于染色体拷贝数变异） ，“纯净”分析肿瘤细胞特异的调控序列及其潜在调控程序[1]。 单细胞染色质开放性分析可以：区分肿瘤细胞与正常细胞(A)，并追踪不同染色体拷贝数的克隆(B)[1]。 进一步，研究人员分析深度学习模型预测的能够降低/增加染色质开放性的变异 （体细胞或者组成型变异 ………………………………