Skip to main content

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Bayesian Non-parametric Clustering of Single-Cell Mutation Profiles

verfasst von : Nico Borgsmüller, Jose Bonet, Francesco Marass, Abel Gonzalez-Perez, Nuria Lopez-Bigas, Niko Beerenwinkel

Erschienen in: Research in Computational Molecular Biology

Verlag: Springer International Publishing

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Cancer is an evolutionary process characterized by the accumulation of mutations that drive tumor initiation, progression, and treatment resistance.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
1.
Zurück zum Zitat Jahn, K., Kuipers, J., Beerenwinkel, N.: Tree inference for single-cell data. Genome Biol. 17(1), 86 (2016)CrossRef Jahn, K., Kuipers, J., Beerenwinkel, N.: Tree inference for single-cell data. Genome Biol. 17(1), 86 (2016)CrossRef
2.
Zurück zum Zitat El-Kebir, M.: SPhyR: tumor phylogeny estimation from single-cell sequencing data under loss and error. Bioinformatics 34(17), i671–i679 (2018)CrossRef El-Kebir, M.: SPhyR: tumor phylogeny estimation from single-cell sequencing data under loss and error. Bioinformatics 34(17), i671–i679 (2018)CrossRef
3.
Zurück zum Zitat Roth, A., et al.: Clonal genotype and population structure inference from single-cell tumor sequencing. Nat. Methods 13(573), 573–576 (2016)CrossRef Roth, A., et al.: Clonal genotype and population structure inference from single-cell tumor sequencing. Nat. Methods 13(573), 573–576 (2016)CrossRef
4.
Zurück zum Zitat Zafar, H., et al.: Siclonefit: Bayesian inference of population structure, genotype, and phylogeny of tumor clones from single-cell genome sequencing data. Genome Res. 29(11), 1847–1859 (2019)CrossRef Zafar, H., et al.: Siclonefit: Bayesian inference of population structure, genotype, and phylogeny of tumor clones from single-cell genome sequencing data. Genome Res. 29(11), 1847–1859 (2019)CrossRef
5.
Zurück zum Zitat Gawad, C., Koh, W., Quake, S.R.: Dissecting the clonal origins of childhood acutelymphoblastic leukemia by single-cell genomics. PNAS 111(50), 17947–17952 (2014)CrossRef Gawad, C., Koh, W., Quake, S.R.: Dissecting the clonal origins of childhood acutelymphoblastic leukemia by single-cell genomics. PNAS 111(50), 17947–17952 (2014)CrossRef
6.
Zurück zum Zitat Wu, H., et al.: Evolution and heterogeneity of non-hereditary colorectal cancer revealed by single-cell exome sequencing. Oncogene 36(20), 2857–2867 (2017)CrossRef Wu, H., et al.: Evolution and heterogeneity of non-hereditary colorectal cancer revealed by single-cell exome sequencing. Oncogene 36(20), 2857–2867 (2017)CrossRef
7.
Zurück zum Zitat McPherson, A., et al.: Divergent modes of clonal spread and intraperitoneal mixing in high-grade serous ovarian cancer. Nat. Genet. 48, 758–767 (2016)CrossRef McPherson, A., et al.: Divergent modes of clonal spread and intraperitoneal mixing in high-grade serous ovarian cancer. Nat. Genet. 48, 758–767 (2016)CrossRef
Metadaten
Titel
Bayesian Non-parametric Clustering of Single-Cell Mutation Profiles
verfasst von
Nico Borgsmüller
Jose Bonet
Francesco Marass
Abel Gonzalez-Perez
Nuria Lopez-Bigas
Niko Beerenwinkel
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-45257-5_17