访学情况汇报（第9个月）-廖勇 

肿瘤的产生，是由于调控细胞内的信号通路发生异常，从而促进细胞朝有利于具有细胞生长优势发展。但是肿瘤的产生是通过长期积累基因突变导致的，主要涉及致癌基因和抑癌基因突变，最终导致细胞永生化，并丧失正常功能特性或扰乱其它细胞功能。因此鉴定肿瘤基因突变既可以探索肿瘤产生的机制，也为有效治疗肿瘤提供精确指导。

本月主要集中学习利用生物学软件鉴定肿瘤细胞DNA产生的突变，并利用RNA-seq 和WES数据进行HLA分型鉴定，利用所鉴定的突变预测新抗原。

工作开展情况：

首先我想联系一个离家近的David Geffen School of Medicine at UCLA实验室做实验，方向是DNA损伤对乳腺癌的机制研究，我与教授都联系好了，教授同意我到实验室做实验。但是需要获得大学人力资源的许可，由于我在国内有职位，我只能看实验，不能直接动手做实验，我只好放弃了。

数据处理学习：由于分析和鉴定突变需要用到很多生息软件，我陆续在Linux系统中安装这些软件，比如sra-tools， fastqc， trim-galore， multiqc， bwa， samtools， gnuplot， qualimap， subread， vcftools， bedtools， cnvkit，GATK等。

然后下载四个fastq测序文件，即肿瘤组织样本和癌旁正常组织（包括RNA-seq和DNA测序数据），通过QC后，（FASTQ）采用BWA-MEM方法比对参考基因组，DNA比对结果通过GATK 4.0转换和修改，主要包括去重，插入删除比对，SNP比对，及BQSR。肿瘤RNA测序序列采用HISAT2比对确认其表达，STAR比对整合是否存在内含子表达和具有插入和删除表达。采用MuTect和Strelka鉴定体细胞突变。综合和整合DNA 和RNA所鉴定的突变，结合肿瘤患者特异HLA分型的MHC结合亲和性，及突变体的表达高低，筛选肿瘤特异的突变，作为候选的突变多肽新抗原。首先分部练习这些分析，理解各个步骤方法的机制和原理，掌握分析的具体方法。最后利用Docker及pipeline分析这些数据，可获得预测的新抗原小肽。