Transcript-targeted analysis reveals isoform alterations and double-hop fusions in breast cancer

Autor:	Shinichi Namba, Toshihide Ueno, Shinya Kojima, Kenya Kobayashi, Katsushige Kawase, Yosuke Tanaka, Satoshi Inoue, Fumishi Kishigami, Shusuke Kawashima, Noriko Maeda, Tomoko Ogawa, Shoichi Hazama, Yosuke Togashi, Mizuo Ando, Yuichi Shiraishi, Hiroyuki Mano, Masahito Kawazu
Jazyk:	angličtina
Rok vydání:	2021
Předmět:	Biology (General) QH301-705.5
Zdroj:	Communications Biology, Vol 4, Iss 1, Pp 1-16 (2021)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	2399-3642
DOI:	10.1038/s42003-021-02833-4
Popis:	Namba et al develop a new pipeline called MuSTA to enable the efficient assembly of transcriptome from long-read sequencing data of breast cancer samples. This method enables the authors to discover subtype-specific isoforms, find that fusion transcript structures depend on their genomic context and identify a double-hop fusion that results in aberrant expression of an endogenous retroviral gene.
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/fed8f30c93874058b219cc151c3f2be3 Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ Plný text ve formátu PDF Plný text ve formátu HTML
Nepřihlášeným uživatelům se plný text nezobrazuje	K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.