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Dr. Son's Canine Mast Cell Tumour Therapeutics, First Steps II

From 4,847
down to three

You pick up the BAM built in part I. What happens here is one subtraction — what is in the tumour and not in the blood.
bcftools mpileup and call, the eight VCF columns with AD/DP/GT, moving the threshold, why VAF 0.847 is not 0.5, VEP, drivers and passengers. Then Martin's first question — DLA. The dog's MHC is nothing like as well characterised as ours, and every predicted number carries an error bar you cannot see.
Python runs right inside this page. There is nothing to install.

🐍 Python📋 VCF➖ tumour−normal 📈 VAF🧬 DLA-88🎯 neoantigens🇬🇧 English
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How you'll learn

➖It all comes from one subtraction

In the tumour, not in the blood. All twenty lessons unpack how that one sentence is actually carried out.

📏The error bar you cannot see

IC50 87 nM is a prediction, not a measurement. Every lesson comes back to how much that prediction wobbles in a dog.

🧪It feeds the workshop

Lessons 17–19 unpack steps 4–7 of the Colab codelab line by line — the second half of the three-hour workshop.

🛠️Learning by handling it

Every lesson has a laboratory widget — the VAF threshold, tumour purity, %rank, the codon table — turned by you, so you see the conclusion flip.

Full curriculum

01
BAM 두 개를 넘겨받다 — 이 권이 하는 일
I 권 20강 → 뺄셈 하나 → 표적 셋
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02
세로로 쌓기 — bcftools mpileup
코드랩 4단계 첫 줄 · <code>-Q15 -q10 -a FORMAT/AD,FORMAT/DP</code>
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03
다수결이 아니라 확률 — bcftools call
코드랩 4단계 둘째 줄 · <code>call -m -v</code>
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04
VCF 여덟 열 — 파일을 실제로 읽는다
CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO
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05
FORMAT 과 시료 열 — GT · AD · DP · GQ
VAF 가 여기 들어 있다
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06
뺄셈 — 종양에는 있고 혈액에는 없는 것
제6장 「뺄셈이다. 그리고 이 뺄셈이 이 장의 전부다」 · 코드랩 4단계
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07
bcftools 와 Mutect2 — 무엇이 다른가
제6장 「Mutect2가 하는 일」 · 열린 대체품이 못 하는 것
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08
VAF — 리드의 비율이지 세포의 비율이 아니다
제6장 8절 「84.7퍼센트가 말해 준 것」
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09
0.847 — 얻은 것과 버린 것
제6장 「이형접합성 소실」 · 두 번의 사건이 같은 방향을 가리켰다
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10
종양 순도와 배수성 — VAF 를 흔드는 셋
제6장 「종양 조직에는 정상 세포가 섞여 있다」
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11
문턱 — 옮기면 결론이 옮겨진다
제6장 「낮게 두면 오류가 딸려 들어오고, 높게 두면 진짜 변이를 놓친다」
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12
VEP — 좌표를 단백질의 말로
제6장 「VEP로 각 변이의 기능적 영향을 주석 달았다」
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13
4,847개에서 셋으로 — 운전자와 승객
제6장 「목록은 답이 아니라 후보다」 · 제8장 「왜 셋을 넣었는가」
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14
DLA — 개의 MHC
제10장 「DLA라는 문제」 · 마틴의 첫째 질문
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15
사람 자료로 배운 도구를 개에 쓴다는 것
제10장 「그 막대는 화면에 안 나오고요」
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16
아홉 글자 — 타일링과 %rank
제8장 「아홉 가지다」 · <code>SVDGQVYIP</code> IC50 87 nM
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17
차등 아그레토프 — 야생형보다 강하게
코드랩 5단계 · 잘 붙는 것만으로는 모자란다
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18
개의 코돈 — CAI 를 개에 맞춘다
제8장 「CAI가 0.61에서 0.89로 올라갔다」
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19
실습 종합 — 코드랩 4~7단계를 줄 단위로
<code>rosie_mct_mrna_vaccine_codelab.ipynb</code> · 3시간 워크숍의 뒤 절반
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20
정리 — n 이 하나라는 것
제10장 「n이 하나라는 것」 · 제14장 「그런데 백신 때문인가」 · 제15장
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