或/和、和的外显子组和测序数据计算了中体细胞突变的。内部开发的工具ameadount（未发布）可计算支持参考和变异等位基因的读取数量，用于计算拷贝数中性片段中的点突变和短插入缺失的。只有具有≥×覆盖度的突变位点和具有至少个数据点的才包含在下游分析中。排列和t
检验用于识别显着高于或低于平均值的基因 表
、b）。这些表明肿瘤发生过程中体细胞事件出现的巴林 WhatsApp 号码列表时间顺序。类似地计算未识别为显着突变的基因突变的，以生成对照密度分布。我们还计算了其他九种癌症类型的分布，并且绘图包含在扩展数据图中。总共，和个肿瘤用于分布分析。我们使用、和的现有测序数据进一步研究了体细胞突变的表达水平，然后将观察到的突变等位基因表达与基于的预期水平进行比较（假设没有等位基因表达偏差）。总共个、个和个肿瘤以及seq用于此分析。
值得注意的是，我们观察到（例如、和）、（例如、、和）和（例
如和），分别（补充表a）。我们进一步比较了和非突变的表达水 美国在线电子邮件列表 平分布。对于所有三种癌症类型，我们清楚地观察到，与非相比，中的表达量更高，这在和中最为明显（扩展数据图a）。这一结果表明肿瘤发生过程中这些突变的潜在选择。用于使用来自拷贝数中性片段的点突变生成突变簇。仅使用覆盖度大于或等于×的变体进行聚类和绘图。验证数据用于，外显子组抽象的系统干扰揭示致癌驱动的癌症需要大卫··芭比，巴勃罗·塔马
