变异排名功能现在可用作MutaGene Python包用于独立计算。这个基准已更新,包括最近关于癌症体细胞突变的系统功能注释的研究。
分析基因module根据预期的背景突变,通过变异性调整癌症患者突变的重复出现次数,预测突变为司机、潜在司机和乘客。这些预测通过基准根据多项实验研究汇编而成。我们的BioArxiv预印本详细描述了该方法和基准测试。
识别签名组合表征肿瘤样本中的突变过程已成为癌症基因组学中的一个路径分析步骤。我们的新算法能够正确处理突变较少的病例。此外,现在显示每个突变签名的突变负担。