一. 背景
不论内行还是外行，肿瘤早筛一直都是一个引人入胜的话题。虽然褒贬声音不一，但随着11月初国内杭州XXX的“常卫清”拿下单癌种早筛的IVD第一证；国外Grail宣布其泛癌种早筛产品Galleri™将于2021年以LDT模式正式推向市场，以人基因组层面的DNA突变，表观遗传，RNA表达等特征为突破口的肿瘤早筛已经开始在争议中走向落地应用（图1），同时一套另辟蹊径的以宿主血浆微生物种类及丰度为研究对象的早筛研究在多个癌种中同样展示出了对I,II,III,IV期肿瘤患者及健康人良好的分类效果（图2），鉴于其思路新颖，转产成本相对低廉，我们使用其开源数据对该技术方法进行重复测试，同选择本地临床样本数据进行初步验证。
二. 开源数据方法学验证
2.1 使用原始测序数据建立生信分析流程，同时参考文章中的方法建立分类模型，以cfDNA样本中数目较多的PRAD和HNRC组为测试集，以TCGA数据挖掘对应的该癌种和健康对照作为训练集，带入分类模型，通过曲线下面积，召回率等指标评估分类预测效果
2.2. 分类验证效果显示，以TCGA数据为训练集，对研究中建库测序方法下机数据显示出良好的分类效果：召回率接近90%，敏感性超过80%；
三. 肿瘤panel原始测序数据可行性验证
3.1. 回溯比较微生物文章cfDNA数据及本地靶向捕获测序cfDNA样本中微生物的种类及丰度信息显示：Panel测序数据中的微生物种类，丰度均显著低于文章研究数据—— a.在上游实验中的靶向捕获步骤，将靶区域以外的宿主基因组信息连同大部分非人源的微生物信息一起倒进废液桶了? b. 微生物建库测序有其独特的富集方法?
3.2. 为验证上述猜想，我们选取若干探针捕获前的预文库测序分析，显示血浆中微生物的种类和丰度同时受捕获和建库富集方法两种因素影响：
四. 讨论：人基因组突变特征+微生物信息？
面向特定癌种，采用cfDNA低深度WGS测序模式：结合（cfDNA片段长度，结构变异）联合微生物种类及丰度信息进行早筛预测？
