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使用 ScanExitron 和 ScanNeo 结合人类 RNA-seq 数据进行 ExiTron 和 ExiTron 衍生新抗原鉴定的综合方案。

Integrated protocol for exitron and exitron-derived neoantigen identification using human RNA-seq data with ScanExitron and ScanNeo.

机构信息

The Hormel Institute, University of Minnesota, Austin, MN 55912, USA.

Masonic Cancer Center, University of Minnesota, Minneapolis, MN 55455, USA.

出版信息

STAR Protoc. 2021 Sep 3;2(3):100788. doi: 10.1016/j.xpro.2021.100788. eCollection 2021 Sep 17.

DOI:10.1016/j.xpro.2021.100788
PMID:34522901
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8424586/
Abstract

Exitron splicing (EIS) events in cancers can disrupt functional protein domains to cause cancer driver effects. EIS has been recognized as a new source of tumor neoantigens. Here, we describe an integrated protocol for EIS and EIS-derived neoantigen identification using RNA-seq data. The protocol constitutes a step-by-step guide from data collection to neoantigen prediction. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Wang et al. (2021).

摘要

癌症中的外显子剪接 (EIS) 事件可破坏功能蛋白结构域,从而导致致癌驱动效应。EIS 已被认为是肿瘤新抗原的一个新来源。在此,我们描述了一种使用 RNA-seq 数据进行 EIS 和 EIS 衍生的新抗原鉴定的综合方案。该方案从数据收集到新抗原预测提供了一个逐步的指导。如需详细了解本方案的使用和执行,请参考 Wang 等人(2021 年)。

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