GBMdeconvoluteR accurately infers proportions of neoplastic and immune cell populations from bulk glioblastoma transcriptomics data

胶质母细胞瘤 免疫系统 生物 癌症研究 计算生物学 肿瘤微环境 细胞 转录组 表型 免疫学 基因表达 基因 遗传学
作者
Shoaib Ajaib,Disha Lodha,Steven Pollock,Gemma Hemmings,Martina A. Finetti,Arief Gusnanto,Aruna Chakrabarty,Azzam Ismail,Erica B. Wilson,Frederick S. Varn,Bethany Hunter,Andrew Filby,Asa A. Brockman,David McDonald,Roel G.W. Verhaak,Rebecca A. Ihrie,Lucy F. Stead
出处
期刊:Neuro-oncology [Oxford University Press]
卷期号:25 (7): 1236-1248 被引量:4
标识
DOI:10.1093/neuonc/noad021
摘要

Characterizing and quantifying cell types within glioblastoma (GBM) tumors at scale will facilitate a better understanding of the association between the cellular landscape and tumor phenotypes or clinical correlates. We aimed to develop a tool that deconvolutes immune and neoplastic cells within the GBM tumor microenvironment from bulk RNA sequencing data.
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