A computational tool to predict T cell tumor reactivity from single-cell transcriptomics data

Mostra el registre complet Registre parcial de l'ítem

• dc.contributor.author Changsheng, Li
• dc.date.accessioned 2022-12-09T13:30:37Z
• dc.date.available 2022-12-09T13:30:37Z
• dc.date.issued 2022-06-21
• dc.description Treball de fi de grau en Bioinformàtica. Curs 2021-2022ca
• dc.description Tutors: Santiago J. Carmona i Massimo Andreattaca
• dc.description.abstract Hem desenvolupat "TCRanker", una eina computacional que pren com a entrada dades de seqüenciació d'ARN d'una sola cèl·lula (scRNA-seq) combinades amb dades de seqüenciació de TCR d'una sola cèl·lula (scTCR-seq) i classifica els TCR en una mostra de tumor segons la seva probabilitat de reconèixer els antígens tumorals. Per classificar els TCR, TCRanker avalua l'expansió clonal de les cèl·lules T i les característiques transcripcionals de les cèl·lules T associades a la reactivitat del tumor en cada clonotip de cèl·lules T. Vam avaluar el seu rendiment predictiu mitjançant dades disponibles públicament, demostrant la utilitat del nostre enfocament.ca
• dc.description.abstract Desarrollamos "TCRanker", una herramienta computacional que toma como entrada datos de secuenciación de ARN de una sola célula (scRNA-seq) combinados con datos de secuenciación de TCR de una sola célula (scTCR-seq) y clasifica los TCR en una muestra de tumor según su probabilidad para reconocer antígenos tumorales. Para clasificar los TCR, TCRanker evalúa la expansión clonal de las células T y las características transcripcionales de las células T asociadas con la reactividad tumoral en cada clonotipo de células T. Evaluamos su rendimiento predictivo utilizando datos disponibles públicamente, lo que demuestra la utilidad de nuestro enfoque.
• dc.description.abstract We developed “TCRanker”, a computational tool that takes as input single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) data paired with single-cell TCR-sequencing (scTCR-seq) data and ranks TCRs in a tumor sample according to their likelihood to recognize tumor antigens. To rank TCRs, TCRanker evaluates T cell clonal expansionand T cell transcriptional features associated with tumor reactivity in each T cell clonotype. We compared TCRanker with other tools, and evaluated its predictive performance using publicly available data, demonstrating the utility of our approach.en
• dc.format.mimetype application/pdf*
• dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10230/55097
• dc.language.iso engca
• dc.rights This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 licenseca
• dc.rights.accessRights info:eu-repo/semantics/openAccessca
• dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ca
• dc.subject.keyword Tumor
• dc.subject.keyword Esgotament de cèl·lules T
• dc.subject.keyword TCR
• dc.subject.keyword scRNA-seq
• dc.subject.keyword scTCR-seq
• dc.subject.keyword Agotamiento de células T
• dc.subject.keyword T cell exhaustion
• dc.subject.other Treball de fi de grau – Curs 2021-2022ca
• dc.title A computational tool to predict T cell tumor reactivity from single-cell transcriptomics dataca
• dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesisca