ИСТИНА

1. Компьютерно-реализуемый способ анализа данных высокопроизводительного секвенирования для комплексной характеристики опухолевых клеток млекопитающих, содержащий этапы, на которых осуществляют: (1.1) прием данных высокопроизводительного полногеномного секвенирования и полноэкзомного секвенирования опухолевой и нормальной ткани млекопитающего, а также данных высокопроизводительного секвенирования полного транскриптома опухолевой ткани млекопитающего; (1.2) анализ данных высокопроизводительного полногеномного секвенирования и полноэкзомного секвенирования опухолевой и нормальной ткани млекопитающего, содержащий следующие этапы: (1.2.1) предварительная обработка данных высокопроизводительного полногеномного секвенирования и полноэкзомного секвенирования опухолевой и нормальной ткани млекопитающего, содержащая этап тримминга адаптеров коротких последовательностей; (1.2.2) выравнивание данных высокопроизводительного полногеномного секвенирования и полноэкзомного секвенирования опухолевой и нормальной ткани млекопитающего на референсный геном соответствующего млекопитающего; (1.2.3) разделение референсного генома на целевые регионы; (1.2.4) определение соматических вариантов в опухолевой ткани млекопитающего путем сравнения с нормальной тканью с помощью инструмента, использующего статистические модели и машинное обучение для фильтрации артефактов и определения клинически значимых генетических изменений, при этом сравниваются целевые регионы опухолевой и нормальной ткани, полученные на этапе (1.2.3); (1.2.5) статистическая валидация соматических вариантов, обнаруженных на этапе (1.2.4) с применением байесовской вероятностной модели для дифференциации истинных соматических мутаций от артефактов секвенирования; (1.2.6) выявление крупных структурных изменений путем анализа аномальных паттернов парных чтений и разделенных выравниваний в данных секвенирования, при этом в качестве данных секвенирования используются целевые регионы опухолевой и нормальной ткани, полученные на этапе (1.2.3); (1.2.7) функциональная аннотация вариантов соматических мутаций, полученных на этапе (1.2.5) или структурных изменений, обнаруженных на этапе (1.2.6), позволяющая определить их биологическое и клиническое значение; (1.2.8) комплексная оценка характеристики опухолевых клеток на основе анализа данных высокопроизводительного полногеномного секвенирования и полноэкзомного секвенирования опухолевой ткани млекопитающего с применением метода математического моделирования распределения аллельных частот и глубины генетического покрытия, при этом характеристика содержит оценку количественного содержания, плоидности и геномной копийности опухолевых клеток; (1.2.9) типирование гаплотипов молекул главного комплекса гистосовместимости I и II класса на основе анализа данных высокопроизводительного полногеномного секвенирования и полноэкзомного секвенирования опухолевой ткани млекопитающего; (1.3) анализ данных высокопроизводительного секвенирования полного транскриптома опухолевой ткани млекопитающего, содержащий следующие этапы: (1.3.1) выравнивание данных высокопроизводительного секвенирования полного транскриптома опухолевой ткани млекопитающего на референсный геном; (1.3.2) качественный и количественный анализ экспрессии генов и изоформ на основе выровненных данных, полученных в (1.3.1); (1.3.3) анализ репертуара В-клеточных рецепторов и Т-клеточных рецепторов на основе выровненных данных, полученных в (1.3.1); (1.3.4) анализ данных высокопроизводительного секвенирования полного транскриптома опухолевой ткани млекопитающего для идентификации фьюжен-вариантов. 2. Способ по п.1, который дополнительно содержит стадию формирования отчета. 3. Система анализа данных высокопроизводительного секвенирования для комплексной характеристики опухолевых клеток млекопитающих, содержащая процессор и память в которой хранятся машиночитаемые инструкции для реализации операций способа по пп.1, 2, модуль ввода данных; программный интерфейс, обеспечивающий интеграцию с биоинформатическими пайплайнами. 4. Биоинформатический конвейер для определения опухолевых неоантигенов, содержащий систему по п.3, включающий также процессор, при работе которого обеспечивается передача результатов, полученных на этапах (1.2.7), (1.2.8), (1.2.9), (1.3.2), (1.3.4) способа по п.1, в модуль, анализирующий связываемость между пептидами и аллелями МНС млекопитающих, после чего обеспечивается передача вычисленных данных, в дополнении с результатами, полученными на этапе (1.3.3) способа по п.1, в модуль приоритезации неоантигенов, при этом результатом работы биоинформатического конвейера является определение списка опухолевых неоантигенов, которые могут быть использованы для разработки противоопухолевой терапевтической вакцины 5. Биоинформатический конвейер для определения опухолевых неоантигенов, содержащий систему по п.3, включающий также процессор, при работе которого обеспечивается возможность передачи результатов, полученных на этапах (1.2.7), (1.2.8), (1.2.9), (1.3.2), (1.3.4) способа по п.1, в модуль, анализирующий связываемость между пептидами с аллелями МНС млекопитающих, после чего вычисленные данные в дополнении с результатами, полученными в п.1, на этапе (1.3.3) способа по п.1 поступают в модуль приоритезации неоантигенов и далее в модуль определения последовательности мРНК, при этом результатом работы биоинформатического конвейера является определение последовательности мРНК противоопухолевой терапевтической вакцины. 6. Машинно-читаемый носитель, хранящий инструкции для выполнения операций способа по пп.1, 2.