恶性肿瘤都存在哪些异常标志？
发布日期：2019-01-15利用GBMs中基因组拷贝数的获得和丢失，可以让其他算法如畸变拷贝数，显著性地利用两种互补数据，并结合新的寻找策略，去鉴别非随机的拷贝数。也就是说，这些以及相关算法，更倾向于将观察者，引导到高扩增或纯和缺失区域，对于这一点的认识很重要。
这增加了发现在癌发生、进展中起重要作用的异常基因的机会，同时也可能错过，在癌表型作用较小、或者通过协作起作用的异常基因。Chin等指出，低水平拷贝数畸变，可通过改变数百种基因的表达，在总体上导致代谢活动的增加，这种情况终将促进致乳腺癌病理学的发展。
同样，该情况也显示了在乳腺癌中，编码ERBB2、MYC、CCND1的区域有扩增，每一个拥有2~5个基因，并且提供了对于肿瘤的扩增，所依赖的生长优势的证据等。因此寻找极小的、普通畸变的信息算法，只能引导人们发现驱动扩增的基因，而功能的确认必须在实验室获得。
基于相关理解，对于一个给定的恶性肿瘤，及细胞系持有的基因组异常的大部分标志，让许多研究小组，能利用细胞系平台去研究基因畸变的功能。这些细胞系平台，标有拷贝数的数据加上siRNA技术，能为癌病理生理学中畸变基因功能的鉴定，提供更加广大的平台。
