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CCLA:一种基于基因表达谱的癌症细胞系鉴定的准确方法和网络服务器。

CCLA: an accurate method and web server for cancer cell line authentication using gene expression profiles.

出版信息

Brief Bioinform. 2021 May 20;22(3). doi: 10.1093/bib/bbaa093.

Abstract

Cancer cell lines (CCLs) as important model systems play critical roles in cancer research. The misidentification and contamination of CCLs are serious problems, leading to unreliable results and waste of resources. Current methods for CCL authentication are mainly based on the CCL-specific genetic polymorphism, whereas no method is available for CCL authentication using gene expression profiles. Here, we developed a novel method and homonymic web server (CCLA, Cancer Cell Line Authentication, http://bioinfo.life.hust.edu.cn/web/CCLA/) to authenticate 1291 human CCLs of 28 tissues using gene expression profiles. CCLA showed an excellent speed advantage and high accuracy for CCL authentication, a top 1 accuracy of 96.58 or 92.15% (top 3 accuracy of 100 or 95.11%) for microarray or RNA-Seq validation data (719 samples, 461 CCLs), respectively. To the best of our knowledge, CCLA is the first approach to authenticate CCLs using gene expression data. Users can freely and conveniently authenticate CCLs using gene expression profiles or NCBI GEO accession on CCLA website.

摘要

癌细胞系 (CCLs) 作为重要的模型系统,在癌症研究中发挥着关键作用。CCLs 的错误鉴定和污染是严重的问题,会导致结果不可靠和资源浪费。目前的 CCL 鉴定方法主要基于 CCL 特异性的遗传多态性,而没有使用基因表达谱进行 CCL 鉴定的方法。在这里,我们开发了一种新的方法和同名的网络服务器 (CCLA,癌症细胞系鉴定,http://bioinfo.life.hust.edu.cn/web/CCLA/),使用基因表达谱来鉴定 28 种组织中的 1291 个人类 CCL。CCLA 显示出出色的速度优势和高准确性的 CCL 鉴定,对于微阵列或 RNA-Seq 验证数据(719 个样本,461 个 CCL),最高 1 的准确率为 96.58 或 92.15%(最高 3 的准确率为 100 或 95.11%)。据我们所知,CCLA 是第一个使用基因表达数据鉴定 CCL 的方法。用户可以在 CCLA 网站上使用基因表达谱或 NCBI GEO 访问号自由方便地鉴定 CCL。

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