换一批Neo-Pred:全变异来源的肿瘤新生抗原检测流程
Neo-Pred:A comprehensive workflow for detecting tumor neoantigens from all types of mutation sources
摘要基于体细胞突变产生的新生抗原因其肿瘤特异性高、免疫原性强且不表达于正常组织的特点,成为激活抗肿瘤 T 细胞应答的理想靶点.目前能全面检测来自不同变异来源的新生抗原的生物信息学工具仍然很匮乏.基于 Snakemake 流程管理工具,我们开发了 Neo-Pred 肿瘤新生抗原检测流程,它可以读取高通量测序数据,检测单核苷酸变异(Single nucleotide vari-ant,SNV)、插入缺失(Insertion-deletion,InDel)、基因融合、可变剪接多种变异衍生的新生抗原.我们在肿瘤新生抗原筛选联盟提供的基准数据集上进行了测试,其新生抗原检出的性能为精确率-召回率曲线下面积(Area under the precision-recall curve,AUPRC)0.71,领先于肿瘤新生抗原筛选联盟其他参与团队(全部参与机构均值为 0.221,其中表现最好的团队均值为0.540),筛选性能提升 31.5%～221.3%,展示出领先的新生抗原检测能力.通过 Singularity 容器化和模块化设计,Neo-Pred 实现了良好的稳定性、可移植性与动态扩展性.
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