Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
MR
Mallory Ryan
Author with expertise in Standards and Guidelines for Genetic Variant Interpretation
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(100% Open Access)
Cited by:
2
h-index:
6
/
i10-index:
4
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Mako: a graph-based pattern growth approach to detect complex structural variants

Jiadong Lin et al.Mar 2, 2021
Abstract Complex structural variants (CSVs) are genomic alterations that have more than two breakpoints and are considered as simultaneous occurrence of simple structural variants. However, detecting the compounded mutational signals of CSVs is challenging through a commonly used model-match strategy. As a result, there has been limited progress for CSV discovery compared with simple structural variants. We systematically analyzed the multi-breakpoint connection feature of CSVs, and proposed Mako, utilizing a bottom-up guided model-free strategy, to detect CSVs from paired-end short-read sequencing. Specifically, we implemented a graph-based pattern growth approach, where the graph depicts potential breakpoint connections and pattern growth enables CSV detection without predefined models. Comprehensive evaluations on both simulated and real datasets revealed that Mako outperformed other algorithms. Notably, validation rates of CSV on real data based on experimental and computational validations as well as manual inspections are around 70%, where the medians of experimental and computational breakpoint shift are 13bp and 26bp, respectively. Moreover, Mako CSV subgraph effectively characterized the breakpoint connections of a CSV event and uncovered a total of 15 CSV types, including two novel types of adjacent segments swap and tandem dispersed duplication. Further analysis of these CSVs also revealed impact of sequence homology in the formation of CSVs. Mako is publicly available at https://github.com/jiadong324/Mako .
1
Citation1
0
Save
0

Evolution of an intratumoral ecology susceptible to successive treatment in breast cancer xenografts

Hyunsoo Kim et al.Jan 18, 2018
ABSTRACT The processes by which tumors evolve are essential to the efficacy of treatment, but quantitative understanding of intratumoral dynamics has been limited. Although intratumoral heterogeneity is common, quantification of evolution is difficult from clinical samples because treatment replicates cannot be performed and because matched serial samples are infrequently available. To circumvent these problems we derived and assayed large sets of human triple-negative breast cancer xenografts and cell cultures from two patients, including 86 xenografts from cyclophosphamide, doxorubicin, cisplatin, docetaxel, or vehicle treatment cohorts as well as 45 related cell cultures. We assayed these samples via exome-seq and/or high-resolution droplet digital PCR, allowing us to distinguish complex therapy-induced selection and drift processes among endogenous cancer subclones with cellularity uncertainty <3%. For one patient, we discovered two predominant subclones that were granularly intermixed in all 48 co-derived xenograft samples. These two subclones exhibited differential chemotherapy sensitivity -- when xenografts were treated with cisplatin for 3 weeks, the post-treatment volume change was proportional to the post-treatment ratio of subclones on a xenograft-to-xenograft basis. A subsequent cohort in which xenografts were treated with cisplatin, allowed a drug holiday, then treated a second time continued to exhibit this proportionality. In contrast, xenografts from other treatment cohorts, spatially dissected xenograft fragments, and cell cultures evolved unsystematically but with substantial population bottlenecks. These results show that ecologies susceptible to successive retreatment can arise spontaneously in breast cancer in spite of a background of irregular subclonal bottlenecks, and our work provides to our knowledge the first quantification of the population genetics of such a system. Intriguingly, in such an ecology the ratio of common subclones is predictive of the state of treatment susceptibility, suggesting that this ratio can be measured to optimize dynamic treatment protocols in patients. AUTHOR SUMMARY An overarching challenge of cancer is that patients develop resistance to treatment -- an essentially evolutionary process. However, there is currently very little understanding of how tumor evolution can be exploited to improve treatment. One reason for this is that usually only 1-2 samples can be obtained per patient, so cancer evolutionary processes are still poorly understood. To solve this problem, we created many dozens of copies of the tumors from two breast cancer patients using xenografting and cell culture methods. We then compared the evolution in these tumor copies in response to different treatments, including four of the most common breast cancer chemotherapies. These studies present the most exhaustive comparisons of treatment-induced evolution that have yet been performed for individual cancer patients. Unexpectedly, high-resolution sequencing of these samples revealed a special dynamically treatable ecology in one tumor, in which tumor growth during platinum therapy was determined by the ecological balance of two tumor cell populations. Our work shows that ecologies that can be targeted by dynamic treatment strategies arise spontaneously in breast cancers. Population heterogeneity is common within cancers, and our work suggests how tracking of intratumoral evolution can be used to optimize treatment.