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數據背後的秘密：為什麼選擇生物參考基因對癌症研究如此重要？
在癌症研究領域，腫瘤樣本的異質性給數據分析帶來了不少挑戰。隨著基因組學的快速發展，研究者們開始採用新的統計方法以深入了解腫瘤樣本的組成，並提升預測的準確性。其中，DeMix這一統計方法應運而生，成為癌症轉錄組去卷積的重要工具。
DeMix是一種統計方法，可以預測腫瘤與基質細胞樣本的可能比例，並使用線性混合模型來對抗腫瘤樣本中的數據異質性。
腫瘤樣本的挑戰
固態腫瘤樣本通常來源於臨床實踐，這些樣本由多個克隆的腫瘤細胞群，以及鄰近的正常組織、基質和浸潤的免疫細胞組成。這種複雜的結構使得許多基因組學數據分析變得困難且充滿偏差。因此，在分析之前，準確估算腫瘤的純度，即腫瘤樣本中癌細胞的百分比，是極為重要的。
由於癌細胞與正常細胞之間存在顯著差異，研究者可以通過高通量基因組或表觀基因組數據來估算腫瘤的純度。DeMix即是一種旨在從混合樣本中提取癌細胞基因表達的比例及其表達概況的方法。
DeMix假設混合樣本僅由兩種細胞類型構成：癌細胞（無已知的基因表達概況）和正常細胞（具有已知的基因表達數據）。
DeMix的運作機制
DeMix的核心運作基於線性混合模型，透過對數據進行建模來捕捉混合樣本中的兩種類型細胞的基因表達。這一方法的創新之處在於它能在數據經過對數轉換之前分析異質性數據，這樣能夠更有效地預測癌細胞的基因表達和比例。
具體來說，DeMix的工作流程可分為兩個主要步驟：第一步是基於觀察到的數據，最大化似然函數以求解未知的腫瘤比例和正常細胞的基因表達參數；第二步則是根據第一步得到的腫瘤比例，為每個樣本及基因估計一對正常細胞和腫瘤細胞的表達水平。
這一方法的開發是基於Nelder-Mead優化程序，通過該程序能對聯合密度進行數值積分，達到所需的計算準確性。
數據情境的適用性
DeMix方法針對多種數據情境進行了調整，無論是具有參考基因的匹配樣本，還是沒有參考基因的非匹配樣本，這一靈活性使得DeMix在多種研究環境中都能發揮其作用。
雖然各種情況下都需要至少一個參考基因，但建議使用五到十個基因來降低異常值的影響，並確定一組最佳的腫瘤比例估計。
DeMix假設混合樣本中最多僅含兩種細胞成分：正常細胞和腫瘤細胞，並依賴於可用數據來估計正常細胞的分佈參數。
未來的方向
隨著數據分析技術的持續推進，DeMix等方法在癌症研究中的應用將會越來越廣泛。這不僅能幫助研究者解開腫瘤異質性背後的秘密，也可能催生新的治療方案，為癌症患者帶來更大的希望。
在這樣一個數據驅動的時代，我們需要思考：在未來的癌症研究中，如何更好地利用生物參考基因來提升臨床治療的效果與準確性?
