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Inferring tumour purity and stromal and immune cell admixture from expression data

间质细胞 免疫系统 生物 转录组 基因 基因表达 肿瘤异质性 癌症研究 癌症 计算生物学 遗传学
作者
Kosuke Yoshihara,Maria Shahmoradgoli,Emmanuel Martínez,Rahulsimham Vegesna,Hoon Kim,Wandaliz Torres-García,Víctor Treviño,Hui Shen,Peter W. Laird,Douglas A. Levine,Scott L. Carter,Gad Getz,Katherine Stemke-Hale,Gordon B. Mills,Roel G.W. Verhaak
出处
期刊:Nature Communications [Springer Nature]
卷期号:4 (1) 被引量:5416
标识
DOI:10.1038/ncomms3612
摘要

Infiltrating stromal and immune cells form the major fraction of normal cells in tumour tissue and not only perturb the tumour signal in molecular studies but also have an important role in cancer biology. Here we describe 'Estimation of STromal and Immune cells in MAlignant Tumours using Expression data' (ESTIMATE)--a method that uses gene expression signatures to infer the fraction of stromal and immune cells in tumour samples. ESTIMATE scores correlate with DNA copy number-based tumour purity across samples from 11 different tumour types, profiled on Agilent, Affymetrix platforms or based on RNA sequencing and available through The Cancer Genome Atlas. The prediction accuracy is further corroborated using 3,809 transcriptional profiles available elsewhere in the public domain. The ESTIMATE method allows consideration of tumour-associated normal cells in genomic and transcriptomic studies. An R-library is available on https://sourceforge.net/projects/estimateproject/.
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