鼻咽癌主要是在中国南方以及东南亚地区，所以香港大学团队做这方面科研探索是情理之中。本次分享的肿瘤外显子研究非常早期了，是2016年发表在 PNAS 杂志的：《 Whole-exome sequencing identifies multiple loss-of-function mutations of NF-κB pathway regulators in nasopharyngeal carcinoma 》。
本次研究纳入了NPC患者的原位肿瘤和转移瘤样品：
- 51 primary tumors （肿瘤外显子）
- 8 recurrent tumors, 3 of which had matching lymph node metastatic tumors（肿瘤外显子）
- additional 73 primary tumors （捕获测序技术）
- RNA sequencing (RNASeq) was performed in 10 tumor pairs with adequate quality and quantity of RNA.
病人队列和实验设计有很清晰的流程图：
病人队列和实验设计
肿瘤外显子和捕获测序，就是普通的fastq数据文件的找变异啦，如果你也有类似的肿瘤外显子测序数据，可以看《肿瘤外显子》专栏的目录（节选）如下：
- （一）读文献并且下载测序数据
- （二）质控与去接头
- （三）比对
- （四）比对结果的质控
- （番外篇）bam文件载入igv可视化
- （五）GATK的最佳实践
- （六）vcf文件的注释及ANNOVAR的使用
- （七）maftools可视化
- （八）不同注释软件的比较（上）：安装及使用
- （八）不同注释软件的比较（中）：注释后转成maf文件
- （八）不同注释软件的比较（下）：可视化比较maf文件
文章的《肿瘤外显子》数据分析策略其实比较旧了，毕竟是2016年发表的，如下所示：
数据分析策略
肿瘤somatic突变全景图
文章最重要的图就是显示鼻咽癌在4个通路容易发生突变，包括点突变和拷贝数变异，所以一个全景图就足以展示了：
肿瘤somatic突变全景图
成百上千个基因在五十多个病人里面有突变，就需要判断哪些突变是重要的，这里作者使用了MutSigCV这个经典的软件来对基因突变进行重要性排序。top 100的基因主要是富集到了上图的通路：
- cell cycle-phase transition,
- cell death,
- EBV infection,
- viral carcinogenesis,
- the canonical NF-κB pathway
其中 NF-κB pathway-negative regulators, 是最显著的，包括3个基因：
- NFKBIA,
- CYLD lysine 63 deubiquitinase (CYLD),
- TNF alpha-induced protein 3 (TNFAIP3).
它们有大量的 loss-of-function [LOF; including stopgain, frameshift insertions and deletions (INDELs), and splicing] mutations
NF-κB pathway-negative regulators
文章也在附件对其它通路进行丰富的展示，尤其是表观调控的，包括：
- chromatin remodelling,
- histone chaperone complex,
- histone and DNA methylation (Me),
- histone acetylation (Ac) and ubiquitylation (Ub).
当然了，也有其它重要的突变，比如TP53 is the most frequently mutated gene in our cohort, with 9 of 124 primary tumors (7.3%) harboring missense mutations.
