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哈佛大学研究团队发布了一种新的计算方法，该方法可以帮助人们用RNA-seq数据从头组装肿瘤浸润T细胞的CDR3序列。

肿瘤浸润T细胞是从血液进入肿瘤的淋巴细胞。肿瘤浸润T细胞大量存在，说明机体启动了对抗肿瘤的免疫反应。研究人员将自己的方法用于29种癌症的9,142个RNA-seq样本，鉴定了超过六十万的肿瘤浸润T细胞CDR3序列。

研究显示，在许多肿瘤中（除了大脑和肾脏肿瘤）浸润T细胞CDR3序列的长度分布、氨基酸保守性和V区基因取用其实 和健康人外周血T细胞差不多。值得注意的是，T细胞多样性和肿瘤突变负荷有很强的关联。此外，研究人员还在CDR3序列中鉴定了三个潜在的免疫原性体细胞 突变。

刘小乐教授带领的研究小组最近在国际著名学术期刊上发表了多项研究成果。高通量实验中的噪音和偏好使高维基因组数据 分析成为了一项很大的挑战。刘小乐教授与和德克萨斯大学西南医学中心合作对此进行了深入研究。他们开发了一种强大的计算方法——MANCIE。

生物学网络中高度关联的蛋白对于细胞生存尤为重要。此前人们已经通过整合蛋白互作网络，改善了RNAi筛选的结果。 这意味着，蛋白互作网络应该也能提高CRISPR筛选结果的质量。刘小乐教授领导研究团队在此基础上开发了预测基因重要性的新方法，可以很好的用于 CRISPR筛选等功能基因组实验。

刘小乐教授此前还探讨了NGS染色质分析出现偏好的常见原因、如何判断这些偏好、减少偏好对结论的影响。这篇综述以DNA为中心，总结了 NGS染色质分析中最重要的经验教训，提出了一些解决偏好的分析策略。

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