中新社深圳7月17日电 (记者 郑小红)一套适用于异种移植瘤模型生物信息学分析的新算法——PDXomicsTM，17日由深圳华大基因研究院宣布开发成功，可促进肿瘤新药开发和疾病机理研究。

　　该算法能够将移植瘤与宿主基因组序列进行区分，有效地排除后续分析中异源物种数据的污染，保证分析结果的准确性和可靠性。

　　该院专家介绍说，移植瘤模型在生物医学研究的许多领域都发挥着重要作用，如肿瘤学、免疫学、HIV病理学研究以及新药筛选，特别是应用于抗肿瘤药物研发和癌症机理研究。目前常用的异种移植瘤模型多是在裸鼠或重症联合免疫缺陷性小鼠(SCID)上进行的。

　　然而，对移植瘤样品进行全基因组或转录组测序时，无论取样操作如何谨慎小心，都无法避免小鼠基质细胞对移植瘤细胞造成污染。加之小鼠与人类的基因组序列同源性很高，移植瘤中混入的小鼠序列都可完全匹配到人类基因组上。因此，按照常规的生物信息学流程分析，就会导致分析结果假阳性率非常高；而且模拟数据显示，无论测序深度达到多少，这种外源序列污染的影响都是无法消除的。因此，小鼠基质细胞污染导致移植瘤测序后续的生物信息分析变得错综复杂。

　　据了解，PDXomics算法能够高效、精确地过滤掉移植瘤中小鼠基质细胞污染，保证在对人和小鼠共线性区域进行分析时，能够过滤掉小鼠基因组DNA，而不会把人的基因组当作小鼠序列剔除，降低单核苷酸突变检测的假阳性率和假阴性率。

　　深圳华大基因研院是目前世界顶级的基因测序研究单位。(完)