近日，美国安德森癌症中心的研究人员开发了一种新的计算技术，可区分肿瘤样本中的癌细胞和正常细胞。
这一成果发表在年1月18日的《自然》期刊旗下的《生物技术》子刊上。
这项名为CopyKAT（copynumberkaryotypingofaneuploidtumors，非整倍体肿瘤的染色体核型分型）的算法新工具可以帮助研究人员更轻松地检查从单细胞RNA测序实验中获得的数据，它可进一步提高预测的准确性。
研究团队首先通过将结果与全基因组测序数据进行比较，来对其工具进行基准测试，该数据在预测拷贝数变化方面显示出很高的准确性。在来自胰腺癌，三阴性乳腺癌和间变性甲状腺癌的另外三个数据集中，研究表明，CopyKAT也能够准确区分混合样本中的肿瘤细胞和正常细胞。
在分析这些样本时，研究人员还发现该工具可有效地根据拷贝数差异识别肿瘤内的癌细胞亚群，这在三阴性乳腺癌实验中得到了证实。
在高灵敏度的核酸检测中，需要避免外源性的核酸污染，可使用PCRClean湿巾，快速降解DNA和RNA污染。塑料、陶瓷、玻璃、不锈钢等皆可使用。
感谢缔一生物提供信息