肿瘤突变负荷(TMB)与等位基因突变的肿瘤异质性(MATH)分数的计算

一.背景知识

肿瘤突变负荷(tumor mutational burden,TMB)是指在一个特定的肿瘤组织当中相对的基因突变数量,即检测的肿瘤样本中,所评估基因的外显子编码区每兆碱基序列中发生突变的总数.计算公式: tmb(mut/mb)= 总突变数量(包括同义、非同义点突变、置换、插入及缺失突变) / 目标区域编码区大小。tmb是一个数值,具有高低之分,目前高低tmb的分界值没有统一的标准。

等位基因突变的肿瘤异质性（mutant-allele tumor heterogeneity，MATH）是基于肿瘤内所有等位基因突变频率（mutant-allele frequencies）来对肿瘤样本的基因异质性进行量化的一种算法，通过计算，每一个样本可以获得一个MATH 值，MATH值的高低反映了肿瘤异质性的高低。

二.TCGA数据库Simple Nucleotide Variation数据下载

以COAD为例

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library(TCGAbiolinks)
query_SNV <- GDCquery(project = "TCGA-COAD",
                      data.category = "Simple Nucleotide Variation",
                      data.type = "Masked Somatic Mutation",
                      workflow.type = "MuTect2 Variant Aggregation and Masking")
GDCdownload(query_SNV)

三.读入数据

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FilePath = dir("./GDCdata",".somatic.maf.gz$",recursive=T,full.names = T)
maf <- read.maf(FilePath,isTCGA=TRUE)

四.计算TMB

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##计算TMB
tmb <- tmb(maf = maf,
           captureSize = 50,
           logScale = T)
head(tmb)

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> head(tmb)
   Tumor_Sample_Barcode total total_perMB total_perMB_log
1:         TCGA-CA-5255    39        0.78     -0.10790540
2:         TCGA-AZ-4323    40        0.80     -0.09691001
3:         TCGA-A6-2685    42        0.84     -0.07572071
4:         TCGA-AA-3488    42        0.84     -0.07572071
5:         TCGA-AA-3869    42        0.84     -0.07572071
6:         TCGA-AZ-4684    42        0.84     -0.07572071

五.计算MATH分数

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#计算mutant-allele tumor heterogeneity
barcode <- unique(maf@data$Tumor_Sample_Barcode)
head(barcode)
MATH <- data.frame()
for (i in barcode){
  out.math = inferHeterogeneity(maf = maf, tsb = i)
  Tumor_Sample_Barcode=unique(out.math$clusterData$Tumor_Sample_Barcode)
  m = unique(out.math$clusterData$MATH)
  out = data.frame(Tumor_Sample_Barcode, m)
  MATH = rbind(MATH, out)
}
head(MATH)

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> head(MATH)
  Tumor_Sample_Barcode        m
1         TCGA-AA-3966 41.51257
2         TCGA-AD-6901 51.32077
3         TCGA-AA-3673 32.15131
4         TCGA-A6-2679 42.79428
5         TCGA-AD-6895 29.01535
6         TCGA-AA-3975 66.23341

math

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