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ShixiangWang / MessageBoard

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肿瘤异质性问题 #52

Closed zhaoliang0302 closed 5 years ago

zhaoliang0302 commented 5 years ago

翔哥好， 我看了生信菜鸟团的一篇推文介绍了用MATH来评估肿瘤内异质性，但是用到我的GBM肿瘤上效果不好，高MATH倾向于良好预后，和常理的高异质性预后较差相反。 在计算时我没有去掉CNV因素， seg <- "data/segmented_scna_minus_germline_cnv_hg19_name_chopoff.seg.txt" luad_het <- inferHeterogeneity(maf=luad_maf, tsb = getSampleSummary(luad_maf)$Tumor_Sample_Barcode, segFile = seg) 这是我看到你的github代码，但是seg文件我不知道从哪里得到，我从firebrowe下载的seg文件（gdac.broadinstitute.org_GBM.Merge_snpgenome_wide_snp_6broad_mit_eduLevel_3segmented_scna_minus_germline_cnv_hg19__seg.Level_3.2016012800.0.0.tar）运行下来所有的MATH值都一样 是否是MATH算法评价异质性没有普适性？

ShixiangWang commented 5 years ago

技能树好像出过一系列分析肿瘤异质性软件的介绍，我不太记得了，你都可以搜索浏览下。MATH具有一定的表征能力，但也没有想象中的那么靠谱的。

你这个代码从哪里看到的，我好像是写过但忘记了。 我使用的数据一般不是来自UCSC Xena就是GDC portal，前者使用我写的工具UCSCXenaTools下载，后者使用TCGAbiolinks下载。

ShixiangWang commented 5 years ago

如果你想要深入研究肿瘤异质性，还是推荐从 肿瘤纯度、克隆性等进一步深入，单纯的MATH可能无法满足，它可以作为一个参考。

zhaoliang0302 commented 5 years ago

哈哈，是从你的ICI-impaired-by-Sex这个项目inferHeter.R看到的，你的意思我明白了，主要是我觉得这是最简单的评估异质性的方法了，其他的文献中的方法自己实现不了。谢谢翔哥