观；(2)比较LIM和BRM的进化模式；(3)表征BRM的转移内和转移间的异质性bqrr⊙ cc
最典型的突变驱动基因包括28例(%)样本中的TP53(15例/23例)和12例(%)样本中的EGFR突变(6例/23例)(图1A)bqrr⊙ cc值得注意的是，TP53和EGFR突变在匹配的原发肿瘤和转移肿瘤之间高度一致bqrr⊙ cc
为了研究肿瘤间的异质性，已识别的基因改变被分类为共享的(存在于原发和转移肿瘤中)或私有的(仅存在于原发和转移的肿瘤中)突变bqrr⊙ cc23我们观察到LIM队列中肿瘤间的同质性明显更高，被鉴定为共享的基因突变的中位数为%(范围为%-%)bqrr⊙ cc这与BRM队列中发现的%(范围为%-%)共享基因突变的中位数形成鲜明对比bqrr⊙ cc
LIM-P和LIM-M之间的TMB相似(p>)bqrr⊙ cc
然后，我们利用皮尔逊相关分析计算突变相似度，以描述配对的原发肿瘤和转移肿瘤之间突变特征的一致性和差异性bqrr⊙ cc如图1E和1F所示，我们观察到LIM组LIM-P和LIM-M之间的突变一致性较高，而BRM组BRM-P和BRM-M之间的突变一致性有限bqrr⊙ cc统计分析表明，LIM组突变相似性的皮尔逊相关系数显著高于BRM组(p=)bqrr⊙ cc
我们用皮尔逊相关分析研究了配对的原发瘤和转移瘤之间CNV分布的不一致性bqrr⊙ cc结果显示，LIM-P和LIM-M之间的CNV模式高度相似，10例中有9例(%)的Pearson相关系数大于bqrr⊙ cc然而，配对的BRM-P和BRM-M之间的CNVS模式高度不一致，11例中只有4例(%)的Pearson相关系数大于bqrr⊙ cc统计分析表明，LIM组的CNV相似性显著高于BRM组(p=)bqrr⊙ cc
总共有42条通路在这些样本中显著富集，与LIM-P相比，LIM-M具有独特的显著丰富的转移相关通路，如Notch信号和ECM-受体相互作用bqrr⊙ ccNotch信号也在BRM-M中丰富，但在BRM-P中不丰富bqrr⊙ cc并且，BRM-M，还有许多
独特的途径，如药物代谢、几种免疫相关途径、细胞凋亡和错配修复bqrr⊙ cc为了了解BRM-P和BRM-M中的通路水平相似性是否也比LIM-P和LIM-M中的降低，我们进行了通路特征分析，并计算了样本组之间的通路水平相似性(参