以评估其作为不同肿瘤类型或特定肿瘤类型候选

的“mut驱动基因”列表中。尽管每种癌症类型中都存在一组常见的驱动突变,但癌症类型内的驱动突变组合及其在创始克隆和亚克隆中的分布因个体患者而异。这表明了解每个患者肿瘤的克隆结构对于优化治疗至关重要。鉴于和国际癌症基因组联盟项目生成基因组数据的速度,短期内有合理的机会确定“核心”癌症

基因和通路以及肿瘤类型特异性基因和通路结果

将立即在研究界内传播,靶点的潜力。最终,这些数据及其与不同临床特征和亚型的关联应有助于制定所有肿瘤类型的参考候选基因组,这可能有助于不同临床时间点的预后。方法总结协变量基本一致(前个显着基因澳大利亚 WhatsApp 号码列表中有个与这两个分析重叠)(补充表b)。此外,分期被用作个体癌症类型生存分析的协变量(不包括和。同样,结果与仅将年龄和性别作为协变量相当一致(例如,前个重要基因中

有个与的这两个分析重叠)(补充表)克隆性和突变

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分析我们使用靶向验证数据或/和、和的外显子组和测序数据计算了中体细胞突变的。内部开发的工具ameadount(未发布)可计算支持参考和变异等位基因的读取数量,用于计算拷贝数中性片段中的点突变和短插入缺失的。只有具B2B电话列表有≥×覆盖度的突变位点和具有至少个数据点的才包含在下游分析中。排列和t