Name: Kapsamlı Göğüs Onkoloji Veritabanı Üretimi - Translasyonel Araştırma Aracı (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-01-22T17:15:00.000+00:00
Duration: 11 min 18 s
Description: Keşfedin, göğüs onkolojisi için Microsoft Access kullanarak kapsamlı bir veritabanı oluşturmayı. Klinik ve laboratuvar verilerini entegre ederek translasyonel kanser araştırmalarını kolaylaştırın.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Bu çalışma, RS, NIH hibe programı 5R01CA100750-07, 5R01CA125541-04, 3R01CA125541-03S1, 5R01CA129501-03, 3R01CA129501-02S1 tarafından desteklenen

1. Üniversitesi Klinik Araştırma Protokolleri: <ol><li> İki üniversite protokolleri bu girişimin amaçları için geliştirilmiştir. Akciğer kanseri, özofagus kanseri, karsinoid tümör, timoma, ve mezotelyoma hasta dokuların muhtemel alımı için ilk protokol sağlar. Protokol de biyomarker çalışmaları için hastalardan alınan kan ve diğer vücut sıvıları toplanmasına izin verir. Protokol ile bu örneklerin grafik soyutlama ve örnek ve korunan bir veritabanı klinik hem de veri depolamak için hasta bir kaynaktan klinik bilgi elde etmek için araştırmacılar izin verir. </li><li> Ikinci protokolü, araştırmacıların daha önce bir hastanın kanser tanı ve tedavi seyri sırasında elde edilen öbekli doku ve diğer örneklerin erişim sağlar dışında ilk benzer. Chicago Üniversitesi'nde cerrahi kabul etmiş ve bu protokol imzalanmış olan hastalarda uygundur. </li></ol> 2. Klinik Veri Toplama Protokolü: <ol><li> Bu protokolde söz konusu malignitelerin tedavisi için Chicago Tıp Merkezi Üniversitesi görülüyor hastalar dahil edildi. </li><li> Uygun hastalarda, tedavi onkolog tarafından tespit edilmiş ve iki protokol eğitimli klinik ekibinin bir üyesi tarafından razı edildi. </li><li> Sonra, rıza, bir hastanın tıbbi geçmişi bilgi grafik soyutlama yoluyla elde edildi ve klinik destek ekibinin bir üyesi tarafından veritabanına girildi. </li></ol> 3. Numune Toplama Protokolü: Doku örnekleri <ol><li> Bu protokol, bir hastanın standart klinik bakım sırasında biyopsi veya cerrahi ile elde edilen, bilinen ya da şüphelenilen malignite içeren dokular dahil edildi. Hastanın tanı tetkikleri için gerekli olanın dışında herhangi bir ek doku elde edildi. </li><li> Kalıcı bölümleri hazırlanması için gerekli olan örnek cerrahi olarak çıkarıldıktan sonra, kalan doku buz üzerine yerleştirildi. </li><li> Bir doku ihale teknisyen, patoloji bölümüne buz üzerinde kalan numune nakletti. </li><li> Artık dokular, ölçülen depolama transfer etiketli ve düzgün bir standart işletim prosedürü göre belgelenmiş, tartıldı. </li><li> Örneklerin uzun süreli depolama patoloji bölümünde -80 ° C derin dondurucuda muhafaza edildi. </li><li> Zaten torasik malignite için cerrahi geçirmiş hastalarda doku örnekleri erişmek için, hasta bakımı, cerrah ve radyasyon onkoloğu işbirliği listeleri referans alınmıştır. Bu şekilde, faiz hastalarda tespit edildi. Onam alınmış, Onların tümör doku örnekleri patoloji bölümünden alınamadı. </li></ol> Kan örnekleri <ol start="7"><li> Klinik olarak belirtilen kan çekiyor sırasında, protokol, aynı zamanda 5 ml yeşil top (Heparin) tüp kan bir ek 05:58 tüpler için izin, bir 10 ml mor top tüp (EDTA germline DNA) ve bir 10 mL kırmızı top (Serum) tüp kan. </li><li> Kan tarihinden açıklamalı çekmek, farklı zaman noktalarında az altı örnek alındı. </li><li> Kan örnekleri 2000 rpm'de 10 dakika santrifüj edildi. </li><li> Plazma ve serum bileşenleri, 1 ml porsiyonlarda cryovial tüpler aliquoted. </li><li> Beyaz kan hücrelerinin toplanması için, arabirim / kırmızı kan hücre fraksiyonu üst 1-2 ml hücre korunması orta 1-2 mL (MEM EBS medya +% 10 fetal cal serum +% 5 DMSO) ile yeniden süspanse edildi. </li><li> Tüm numuneler 70-80 izopropil bir dondurma kutusuna yavaş yavaş donduruldu ° C -80 ° C saklama kutusu, sonra -70 ° C 16-24 saat. </li><li> Tüm numuneler, bir bar-kodlu benzersiz tanımlayıcı ile etiketlenir ve örnek ihale formuna uygun bir laboratuar teknisyeni tarafından belgelenmiştir. </li></ol> Diğer vücut sıvıları: <ol start="14"><li> Klinik kullanım için toplanan Akışkan Bu protokol kapsamında toplanan ve saklanan olabilir. Balgam örnekleri ve sitoloji için gönderildi. Balgam örnekleri 4 buz üzerinde muhafaza edildi ° C transfer olurken. </li><li> Balgam örnekleri daha sonra 15 ml Falcon tüplerine aktarılır ve 10 dakika 1400 rpm'de santrifüj edildi. </li><li> Süpernatant 6mL cyrovials 4 mL porsiyonlarda aliquoted oldu. Cyrovials kuru buz üzerinde, ya da daha sonra -80, -70 ° C donmuş bir izopropil dondurma kutusu ° C, bir derin dondurucuya konuldu 16-24 saat sonra, numuneler -70 ° C ile -80 ° C saklama kutusu için transfer edildi. </li><li> Tüm numuneler, bir bar-kodlu benzersiz tanımlayıcı ile etiketlenir ve örnek ihale formuna uygun bir laboratuar teknisyeni tarafından belgelenmiştir. </li></ol> 4. Bina Bilişim Altyapısı: <ol><li> Microsoft Access veritabanı yönetim programlarının bir dizi değerlendirdikten sonra, Göğüs için ev klinik ve laboratuvar verileri programı olarak seçildionun işlerliğini ve ilgili veri kümelerini bağlantı yeteneği dayalı cology Programı Veritabanı Projesi. </li><li> Klinisyenler, temel bilimler araştırmacıları, biyoistatistikçi ve biyoinformatik uzman bir ekip veritabanı içinde yakalamak için faiz değişkenleri belirlemek için toplandı. </li><li> Ekibi, hastanın demografik özellikleri, torasik onkoloji araştırmacıların ihtiyaçlarına dayanan ve Ulusal Kanser Enstitüsü tarafından ortak Veri Elemanları (CDEs) ile ilgili olarak belirlenen standartlara atıfta kanser karakterizasyonu, epidemiyolojik faktörler ve örnek ek açıklama ile ilgili veri elemanları belirlendi. </li><li> Takım araştırma amaçlı veri analiz yapmak için bir kodlama şeması geliştirmiştir. Mümkün olduğunda, veri veritabanına girilen serbest metin miktarını azaltmak amacıyla sayısal değişkenler kullanılarak kodlandı. </li><li> Ilgi değişkenler çeşitli yönleriyle ilgili bilgi yakalamak için Microsoft Access içinde yedi farklı tablolar arasında ayrıldı. </li></ol> 5. Her Tablo İçeriği Tasarımı: <ol><li> Yedi birincil tablo oluşturuldu: 1) Hastalar tablo 2) örnek veri tablosu, 3) TMA tablo, 4) DNA Örnekler tablo, 5) Göğüs Onkoloji Konferansı tablo, 6) Hücre Hattı masa ve 7) C. elegans tablo. </li><li> Hasta tablosu hastalar, kanser, kendi klinik seyri, kendi risk faktörleri ve sonuçları (Şekil 1) ile ilgili klinik ilgili bilgi ev veritabanı içinde sadece tablo olarak dizayn edilmiştir. Bu özel tasarım niyet veritabanı içinde fazlalık sınırlamak için. </li><li> Hasta kaynaklarına örnek veri tablosu bağlantılar patolojik numuneler. Her bir örnek, örnek bir patoloji numarası verilir ve bu sayı, hastanın tıbbi kayıt numarası ile ilgili. Çoklu örnekleri her bireyin elde edilen ve bu tablo, aynı zamanda tarih ve numune elde edilmiştir toplanan numune türü hakkında bilgi içerir olabilir: ilk tümör, tekrarlayan tümör ya da otopsi örnek. </li><li> TMA tablo 63 benzersiz proteinler için protein ekspresyonu verileri yakalamak için şimdiye kadar kullanılan olmuştur. TMA proteinleri (Şekil 2) yerelleştirmek antikorları kullanarak, tümör ve tümör olmayan dokusunda farklı ifade proteinlerinin dağılımını karakterize etmek için kullanılabilir. Protein ifade patolog TMA boyanma yoğunluğu ve yüzde gösterim dayalı bir skoru 0, 1, 2 ya da 3 tarafından temsil edilmektedir. Yüzde boyama ölçülür, 0 puan hiçbir boyanma gösterir, 1% 11 daha az boyama, gösterir 2% 50 daha az boyanma gösterir ve 3% 50'den fazla boyanma gösterir. Yoğunluğu ölçülür, bir puan, 0 ila 3 arasında bir ölçekte, göreli miktarda boyama dayalı atanır. Bazı durumlarda, İHK slaytlar de yüksek çözünürlükte taranır ve boyanma yoğunluğu patolog puanlama paralel Otomatik Hücresel Görüntüleme Sistemi (ACIS) görüntüleme yazılımı tarafından sayısal. Ancak, her iki tekniğin, daha yüksek bir puan daha fazla protein ekspresyonu gösterir. Buna ek olarak, TMA tablo ileride başvurmak üzere TMA yumruk konumunu not alinir. Ayrıca, veritabanı, bu bilgileri geri bağlantı kaynak doku (tümör, normal, lenf nodu, metastatik doku), numune içindeki yeri (merkezi, kenar) kanseri, histoloji, tıbbi kayıt numarası Hasta tablo. </li><li> DNA Örnekler tablo laboratuar içinde saklanan tüm DNA listeler. DNA örnekleri, hastanın tıbbi kayıt numarası ile hasta kaynağına bağlanmıştır. Numune ile ilgili temel bilgiler, tümörün yeri ve histolojisi de dahil olmak üzere numune kaynağını açıklamak için yakalanır. Bu tablonun amacı, polimeraz zincir reaksiyonu, standart DNA dizi analizi ve mutasyon analizleri kullanılarak numune içinde karakterize edilmiştir genetik değişiklikler tanımlamaktır. Bu tablo aynı zamanda amino asit değişiklikleri, nükleotid değişiklikleri, homozigosite, synonymity ve gen mutasyon meydana geldi gibi değişkenler yakalar. Paxillin, cCbl, EGFR, p53, KRAS, cMet ve EphB4 çalışılmıştır genlerin örnekleri. Mutasyonlar karakterize olan araştırmacı de listelenir. </li><li> Veritabanı içinde beşinci tablo Göğüs Onkoloji Konferansı tablo. Göğüs onkoloji konferans, medikal onkolog, göğüs cerrah, patolog, radyolog, radyasyon onkoloğu, ve koordineli hasta tedavi planları geliştirmek için bir araya torasik onkoloji klinik ekibinin diğer üyeleri bir haftalık toplantı. Bu tablonun amacı toplantısında kendi standart bakımın bir parçası olarak ele alınmıştır hastalar listesine. Bu tabloda her hasta için patolojik örneklerin durumu ile ilgili bilgiler de ele geçirilir. </li><li> Altıncı tablo Hücre Hatları tablo. Diğer tablolar ile bağlantılı değildir, çünkü bu veritabanı içinde serbest duran tablo. Bu hücre hatları kullanan edilmiştir açıklard araştırma amaçlı laboratuar. Tablo, amino asit, nükleotid değişiklikleri, mutasyonlar homozigosite ve synonymity ve hücre hattı DNA'da mutasyonlar yerini yakalar. </li><li> Yedinci tablo C'dir. elegans tablo ve aynı zamanda ücretsiz bir duran tablo. Bu tablo orthologous tirozin kinaz listeler ve iğne skoru, insan proteinleri ile benzerlik bir ölçüsüdür. </li></ol> 6. Tablolar Arasında İlişkiler Kurma: <ol><li> Her tablo, tablo içinde her giriş için benzersiz bir tanımlayıcı olarak hizmet veren bir birincil anahtar atanır. Tanım olarak, benzersiz bir tanımlayıcı değeri tekrar edilemez. Örneğin, bir MRN sadece tek bir birey anlamına çünkü hastalar tablo içinde, birincil anahtar tıbbi kayıt numarası. Örnek Veri tablosu içinde, birincil anahtar örnek patoloji (SP) numarası. TMA ve DNA Örnekler tablolar benzersiz tanımlayıcılar olmadığı gibi, bir kukla numarasını birincil anahtar olarak kuruldu. TMA ve DNA tabloları, daha sonra sırasıyla MRN ve SP numaraları kullanarak diğer tablolar ile bağlantılı olduğunu. Bu her TMA yumruk ve DNA örneğinin bağış hastadan numune ve klinik bilgiler üzerinde belirli bilgileri geri bağlantılı olduğunu garanti eder. </li><li> Microsoft Access, tek tek masaları mantıksal ilişkiler kurulur (Şekil 3) gibi birincil tuşları ile bağlantılıdır. Bu ilişkiler, veriler birden çok tablodan elde edilen sorgu oluşturmak için gerekli. </li></ol> 7. Sorgulama: <ol><li> Sahne ilgili veri setleri bir sorgu Microsoft Access içinde göreceli olarak basittir. Bir sorgu oluşturma sekmesi altında "sorgu tasarım" seçeneği seçerek dizayn edilebilir. </li><li> Tablolar ilgi alanları da dahil olmak üzere seçilen ve görüntülenir. </li><li> Ilgi tablolar değişkenler seçilir ve gerekirse, araştırmacının ilgi kriterleri (Şekil 4) dayalı filtre edilebilir. </li><li> Sorgu sonra tablo şeklinde sıralanan istenilen alanlarda sonuçlanan çalıştırılabilir. </li></ol> 8. İhracat Verileri: <ol><li> Bir sorgu oluşturulduktan sonra, veri ihraç edilebilir. Çoğu araştırmacılar, bir Microsoft Excel biçiminde veri tercih ederken, veri ihracat menüsünü kullanarak "dış veri" sekmesi altında diğer programların bir dizi ihraç edilebilir. Veriler, uygun dosya uzantısı kullanılarak kaydedilebilir. </li><li> Kapsamlı bir analiz değişenler kontrol etmek için yapılabilir verilerin istatistiki amaçlar için ihraç edilmektedir, böylece değişken bir öngörülmüş ihracat dahildir. </li></ol> 9 - Veri alınıyor: <ol><li> Veri alma, ithal edilen veri formatı ve Access tablo formatı arasında mükemmel bir uyum gerektirir. Almak için tablo içinde faiz değişkenleri Erişim tablo olarak aynı ada sahip olmalıdır. Yazım kesin olmalıdır ve alanlarda Access tablosunda bulunmayan alanlarda olamaz. </li><li> Iki tablo arasında simetri elde edildikten sonra, kullanıcı ekleme veya Access'e veri almak için sorgu güncelleme yeteneğine sahiptir. Bir ekleme sorgusu kullanıcı Access veritabanına yeni veri satırları eklemek için izin verecektir. Örneğin, veritabanında zaten değildi hastalar hakkında bilgi varsa, bir ekleme sorgusu bu hastaların eklemek için kullanılır olabilir. Ancak hasta veya değiştirilmesi gerekir örneklerin yeni veri varsa, bir güncelleştirme sorgusu bu girişleri olmalıdır. </li></ol> 10 Veritabanı güncelleme: <ol><li> Veritabanı projesi üyeleri, veritabanı güncel tutulmasını sağlamak rolleri reçete var. Bir klinikte razı olan hastalar üzerinde klinik bilgi ile veritabanı düzenli olarak yerleştirmek ve güncelleme ile tam zamanlı çalışan görevli. </li><li> Veri yöneticisi olarak hizmet veren başka bir tam zamanlı çalışan, kullanılabilir hale laboratuvar verileri elde etmek ve bir güncelleştirme veya ekleme sorgusu ile veritabanına girerek bu bilgileri ile tahsil edilir. </li><li> Protokol eğitilmiş araştırma görevlisi mevcut olan en son verileri elde etmek için her altı ayda bir veritabanı sistematik bir güncelleme yapmak için sorumludur. Bu, bu alanlardaki veriler üzerinde yapılan sağkalım analizleri üzerinde doğrudan bir etkisi olduğu gibi, son kişinin hayati durumu ve tarih gibi alanlar için özellikle önemlidir. </li></ol> 11. Veritabanı Erişim: <ol><li> Veritabanı, HIPAA uyumlu ve IRB protokol kapsamında yer almaktadır bireyler için erişilebilir. Access veri güncelleme veya değiştirmek için doğrudan sorumlulukları vardır Microsoft Access ve eğitilmiş kişilerin daha fazla azalır. </li><li> Veritabanına katkıda bulunmuştur Araştırmacılar, veri yöneticisi veritabanı bilgi isteyebilir, ancak kendileridoğrudan veri erişim için izin verilmez. </li><li> Veri yöneticisi bir ihracat sorgu oluştururken, tıbbi kayıt numarası ve hastanın adı gibi değişkenler kaldırarak talepte bulunan araştırmacılar için de tanımlanan bilgileri sağlar. </li></ol> 12. Temsilcisi Sonuçlar: Bir araştırmacı, küçük hücreli dışı akciğer kanserinde protein Paxillin aşırı ifade klinik önemi bilmenin ilginizi çekebilir. Bu araştırmacı Paxillin için veritabanı TMA verileri büyük bir üretti, veri yöneticisi, araştırmacı, laboratuvar verileri ile korele klinik bilgilere erişmek için isteği onaylar. Veri yöneticisi Hasta Masa ve TMA Tablo birleştiren bir sorgu çalıştırır. Hastalar tablo ilgi Değişkenler hastanın güncel doğum ırk, onların kanser histoloji, onların kanser evresi, tanı, tarih, onların hayati durumu, ölüm, tarih, ve son kişinin kendi tarihini Bu değişkenleri kullanarak, tanı ve sahne yaşı gibi önemli karışıklıklar muhasebeleştirilir ve kontrol edilebilir. TMA tablo, böyle bir tümör türü ve protein ekspresyonu olarak önemli bilgiler tespit edilebilir. Iki tablo tümörler Paxillin ifade çalışılmıştır bireylerin tıbbi kayıt numarası, hasta bilgileri ile bağlantılı olarak çıktı dahildir. Sonuçları sadece küçük hücreli dışı akciğer kanseri olan hastalarda görüntülenir, böylece filtre edilebilir. Sonuçları daha araştırmacı ihtiyaçlarına göre rafine edilebilir. Bu sonuçlar biyoistatistikçi birincil veri analizi için ihraç edilecek ve sonuçlar daha sonra araştırmacı ile paylaşılır. Proje ana sayfası: Access veritabanı şablonu ve Standard Operating Procedure mevcuttur: <a href="http://www.ibridgenetwork.org/uctech/salgia-thoracic-oncology-access-template">http://www.ibridgenetwork.org/uctech/salgia-thoracic-oncology-access-template</a> Lisans: akademik ve kar amacı gütmeyen kullanmak için serbestçe kullanılabilir. Kısıtlamalar olmayan akademisyenler tarafından kullanımı: Ticari kullanıcıların bir lisans gerektirir. Ticari kullanımlarla ilgili sorularınız için, lütfen, (773) 702-1692 veya, Teknoloji ve Fikri Mülkiyet (UChicagoTech) Chicago Bürosu Üniversitesi <a href="www.tech.uchicago.edu">ile</a> temasa www.tech.uchicago.edu <img src="/files/ftp_upload/2414/2414fig1.jpg" alt="Şekil 1" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 1"> Şekil 1: Access veritabanı bir ekran hastalar Tablo bir bölümünü resmeden. <img src="/files/ftp_upload/2414/2414fig2.jpg" alt="Şekil 2" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 2"> Şekil 2 şematik bir doku mikroarray (TTB) 2 resmeden <img src="/files/ftp_upload/2414/2414fig3.jpg" alt="Şekil 3" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 3"> Şekil 3 Access veritabanı içindeki tablolar arasında kurulan Ekran görüntüsü resmeden ilişkileri. Tablolar birincil anahtarlar ile bağlantılıdır. <img src="/files/ftp_upload/2414/2414fig4.jpg" alt="Şekil 4" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 4"> Şekil 4 Paxillin mutasyon, TMA sonuçları ve klinik değişkenler için örnek sorgu.

<ol><li>Adamski, J., Finnegan, K. New Perspectives on Microsoft Office Access. , Course Technology. Boston. (2007).</li>
<li>Giltnane, J., Rimm, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Technology+Insight%3A+Identification+of+biomarkers+with+tissue+microarray+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Clin+Pract+Oncol%22%5BJournal%5D)">Technology Insight: Identification of biomarkers with tissue microarray technology.</a> Nat Clin Pract Oncol. 1, 104-111 (2004).</li>
</ol>

<table border="1"><tbody><tr><td> Malzeme Adı </td><td> Şirket </td><td> Katalog Numarası </td></tr><tr><td> Santrifüj </td><td> Eppendorf </td><td> </td></tr><tr><td> Konik santrifüj tüpü </td><td> Şahin </td><td> 518-PG </td></tr><tr><td> Minimum temel orta kartal (MEM) </td><td> Sigma </td><td> M4655-500ML </td></tr><tr><td> Fetal buzağı serumu </td><td> Cellgro FBS HI </td><td> MTT35011CV </td></tr><tr><td> Dimetil sülfoksit (DMSO) </td><td> Biyoanalitik Amerikan </td><td> AB03091 </td></tr><tr><td> BD Vacutainer Serum Tüpleri </td><td> Fischer Scientific </td><td> 367815 </td></tr></tbody></table>

kapsamlı göğüs onkoloji veritabanı Üretimi - translasyonel araştırma aracı

Generation of Comprehensive Thoracic Oncology Database - Tool for Translational Research

Göğüs Onkoloji Programı Veritabanı Projesi, iyi açıklamalı kanser örneklerinde ve Göğüs Onkoloji Araştırma Programı kapsamında araştırmacılara kullanılabilir olması için klinik veriler için kapsamlı bir doğrulanmadı ve erişilebilir bir depo olarak hizmet etmek için yaratılmıştır. Bu veritabanı, ayrıca çeşitli tümör dokusu çalışmalarında elde edilen genomik ve proteomik verilerin büyük bir hacim yakalar. Klinik ve temel bilim araştırmacılar, biyoistatistikçi ve biyoinformatik uzman bir ekip, veritabanı tasarımı için toplandı. Ilgi Değişkenler açıkça tanımlanmış ve onların açıklamalarını veri ek açıklama tutarlılığı sağlamak için standart bir kullanma kılavuzu içinde yazılmıştır. Prospektif doku bankacılık ve retrospektif bankacılık, hastalardan alınan tümör ve normal doku örnekleri için başka bir protokol için bir protokol kullanılarak toplanan bu protokolleri razı. Gibi demografik, kanser karakterizasyonu ve bu hastalar için tedavi planları gibi klinik bilgi soyutlanmış ve bir Access veritabanına girildi. Proteomik ve genomik veri veritabanına dahil edilmiştir ve veritabanı içinde tanımlanan hastaların klinik bilgi ile bağlantılı olmuştur. Microsoft Access veritabanı yöneticisi bir sorgu sırasında klinik ve laboratuvar bilgi bağlanmasına izin vermek için ilişkiler fonksiyonunu kullanarak elde edilen veriler, her tablo bağlantılı idi. Sorgulanan verileri istatistiksel analiz ve hipotez üretimi için ihraç edilebilir.

Torasik onkoloji veritabanı translasyonel araştırma amaçlı klinik ve laboratuvar veriler için kapsamlı bir veri havuzu olarak hizmet etmek için geliştirilmiştir. Veritabanı Göğüs Onkoloji Araştırma Programı çerçevesinde translasyonel kanser araştırmacıları hizmet edecektir. Bu veritabanı, diğer kanser modellerinin yanı sıra diğer insan hastalıkları için uyarlanabilir.

Kapsamlı Göğüs Onkoloji Veritabanı Üretimi - Translasyonel Araştırma Aracı

Toraks Onkolojisi Programı Veritabanı Projesi, iyi açıklanmış kanser verileri için kapsamlı, doğrulanmış ve erişilebilir bir depo görevi görmek amacıyla oluşturulmuştur...

Modern kanser araştırması paradigmalarından biri, kansere yol açan genetik değişikliklerin anlaşılmasının; önleme, erken teşhis, prognostik belirteçlerin tanımlanması ve hedefe yönelik tedavilerin geliştirilmesinde iyileşmelere yol açacağını savunmaktadır. Microsoft Access üzerinde oluşturulan bu onkoloji veri tabanı; klinik bilgilerin yer aldığı hasta tablosu, protein ekspresyon verilerini içeren TMA tablosu ve DNA örnekleri tablosu dahil olmak üzere yedi ana tabloya yayılmıştır. Mutasyon verileriyle birlikte, belirli bir hastaya ait dokuların laboratuvar çalışmaları ile hastanın klinik öyküsü arasında bağlantı kurulabilmesi için tablolar arası ilişkiler geliştirilmiştir.Bağlantılı veriler daha sonra veri tabanı sorgusuyla geri çağrılabilir ve protein ekspresyonu, DNA, mutasyonlar ve klinik sonuçlar arasındaki ilişkileri belirlemek için istatistiksel olarak analiz edilebilir. Nihayetinde, klinik ve laboratuvar verilerinin ilişkilendirilmesi, kanser hastalarındaki genetik aberasyonların ve protein ekspresyonunun klinik sonlanım noktaları perspektifinden incelenmesini kolaylaştırır. Translasyonel araştırmaların temel bir bileşeni, klinik ve temel bilim araştırma verilerini biriktirme ve bu ikisini anlamlı bir ilişki içinde birleştirme yeteneğidir.Bununla birlikte, bu işlemi gerçekleştirmek için gerekli olan biyoinformatik araçlar genellikle sınırlıdır ve kuruma göre farklılık göstermektedir. Bu veri tabanı, araştırmacılarımızın; bir hastanın genetik ve proteomik yapısının, tedaviye yanıt veya sağkalım gibi belirli klinik sonlanım noktalarına nasıl katkıda bulunabileceği gibi translasyonel kanser araştırmalarıyla ilgili temel soruları yanıtlamalarına yardımcı olmak amacıyla geliştirilmiştir. Bu veri tabanı, torasik malignitelerle ilgilenen araştırmacılar ve klinisyenler için geliştirilmiş olsa da bu model, diğer hastalıklara uygulanabilir ve araştırmacıların ile diğer kurumların ihtiyaçlarına göre uyarlanabilir.Bu protokolü kendi veri tabanı projelerinizde uygulayacağınızı umuyoruz. Translasyonel bir veri tabanı projesini başlatmadan önce, IRB onaylı protokollerin geliştirilmesi esastır. Hasta gizliliğini korumak için toplanan tüm örnekleri, dokuları, kanı veya diğer vücut sıvılarını barkodlu benzersiz bir tanımlayıcı ile etiketleyin ve bunları örnek temin formunda uygun şekilde belgeleyin.Veri tabanını geliştirmeye başlamak için öncelikle hasta örnek verileri, doku mikrodizileri ve DNA örnekleri gibi ilgi duyulan alanları kapsayan birincil tablolar oluşturun. İlgi çekici diğer tablolar arasında göğüs onkolojisi konferansı, hücre hatları ve gans tabloları yer alabilir. Microsoft Access'te bir tablo oluşturmak için Oluştur sekmesine gidin ve Tablo'yu seçin.Başlangıçta tablo, veri sayfası görünümünde sunulur. Ancak, ilgili değişkenleri girebilmek için tablonun tasarım görünümünde sunulması gerekir. Ana sekmesi altında görünüm, tasarım görünümü seçeneklerini belirleyin; hastanın tablosu için ilgili değişkenleri tasarım görünümünde girin ve tanımlayın.Buna tıbbi kayıt numarası, soyadı, adı, doğum tarihi vb. dahil edilecektir. Tasarım görünümünde, tıbbi kayıt numarası yedi haneli bir sayı olduğundan, tarih alanı bir veri tipiyle tanımlanmalıdır. Bu değişken sayısal olarak tanımlanacaktır.Soyadı değişkeni metin olduğu için serbest metin değişkeni olarak listelenmiştir. Ayrıca değişken için bir açıklama sağlamak da faydalıdır. Örneğin, cinsiyet değişkeni için, veri girişini yapan kişinin erkek için bir ve kadın için iki girmesi gerektiğini bilmesi önemlidir; tabloları tekrarları sınırlayacak şekilde tasarlayın.Hasta tablosu, veritabanı içerisinde hastalar, kanser türleri, klinik seyirleri, risk faktörleri ve sonuçları hakkında ayrıntılı bilgilerin tutulduğu tek yer olmalıdır. Her hastadan birden fazla örnek alınabileceği için, patolojik örnekleri hasta kaynaklarına bağlayan örnek bir veri tablosu oluşturun. Bu tablo, her örneğin kimlik numarasını hastanın tıbbi kayıt numarasına bağlamalıdır. Bir TMA tablosu, doku mikroarray immünohistokimyasal analizinden elde edilen protein ekspresyon verilerini kaydeder.İncelenen proteği etiketleyin ve standartlaştırılmış bir puanlama sistemi kullanarak bu proteinin ekspresyon düzeyini belirleyin. Ayrıca, tümör veya normal doku gibi analiz edilen doku tipini tanımlayın ve mutasyonel analize tabi tutulmuş tüm DNA örneklerini listeleyin. DNA örnekleri tablosunda; kesin mutasyonun tanımı, mutasyonun bulunduğu gen ve böyle bir mutasyonun nihai sonucu gibi genetik değişiklikleri açıkça belirtin.Torasik onkoloji klinik ekibinin haftalık toplantılarını tanımlamak için beşinci bir göğüs onkolojisi konferans tablosu oluşturun. Bu toplantılar sonucunda elde edilen, her hasta için patolojik örneklerin mevcudiyeti gibi ilgili bilgileri ekleyin. Laboratuvarda kullanılan hücre hatlarını tanımlayan, bağımsız bir hücre hatları tablosu oluşturun. Araştırma amaçları doğrultusunda, her hücreye ait önemli özellikleri tanımlayın.Son olarak, CL elgan için otolog reseptörleri, tirozin kinazları ve ilişkili iğne skorunu listelemek üzere başka bir bağımsız tablo oluşturun. Bu, insan proteinleri ile benzerliğin bir ölçüsüdür. Birden fazla tablodan sorgulamaları kolaylaştırmak için, bireysel tablolar birincil anahtarlar aracılığıyla birbirine bağlanmalıdır.Her tablo için bir birincil anahtar veya benzersiz tanımlayıcı belirleyin. Benzersiz tanımlayıcı, yalnızca tek bir benzersiz kişiyi temsil eden ve bir tabloda iki kez listelenemeyen bir sayı veya kelimedir. Örneğin, bir hastanın tıbbi kayıt numarası, hasta tablosundaki birincil anahtardır.Bir birincil anahtar oluşturmak için, ilgili tablonun tasarım görünümüne gidin. Birincil anahtar olacak alana sağ tıklayın ve birincil anahtar seçeneğine tıklayın.Tabloları ilişkilendirmek için veritabanı araçları sekmesine gidin ve ilişkiler simgesine tıklayın. Fareyi bir tablodaki ilgili alandan diğer tablodaki karşılık gelen alana sürükleyin. Bu şekilde, iki tablo aralarında ilişkiler kurulmuş olarak birbirine bağlanmış olur.Ardından, birden fazla tablodan ilgili bilgileri elde etmek için bir sorgu çalıştırılabilir; oluştur sekmesi altındaki sorgu tasarımı seçeneğini seçin, ilgi alanındaki alanlar da dahil olmak üzere tabloları seçip görüntüleyin. Daha sonra her tablodan ilgili değişkenleri seçin. Sonuçların bir hesap tablosu şeklinde oluşturulması için sorguyu çalıştırın ve verileri içeri aktarmak amacıyla uygun bir dosya uzantısı kullanarak kaydedin.İçe aktarılan verilerdeki değişken adları ile Microsoft Access'teki değişken adlarının birbirleriyle tam olarak eşleştiğini doğrulayın. Değişkenler, örneğin birinde boşluk varken diğerinde yoksa olduğu gibi farklı şekilde tanımlanmışsa, veriler başarıyla içe aktarılamaz. İki tablo arasında simetri sağlandığında, verileri Access'e aktarmak için bir ekleme (append) veya güncelleme (update) sorgusu kullanın.Bir ekleme sorgusu (append query) yeni hastalar gibi yeni veri satırları eklerken, bir güncelleme sorgusu (update query) veri tabanında halihazırda bulunan kayıtların verilerini günceller. Verileri bir Microsoft Excel hesap tablosu olarak dışa aktarmak için harici veri (external data) sekmesine gidin ve verileri Excel'e aktar (export data to Excel) seçeneğine tıklayın. Microsoft Access, verilerin yaygın olarak kullanılan diğer formatlarda da dışa aktarılmasına olanak tanır.Bir araştırmacı, paxin proteini ile ilgili bilgileri hasta tablosu, TMA tablosu ve DNA örnekleri tablosu arasında ilişkilendirmek istemektedir. Tablolar zaten tıbbi kayıt numarası aracılığıyla birbirine bağlandığından, veriler kolaylıkla sorgulanabilir. İlgili bilgileri elde etmek için araştırmacı, oluştur (create) sekmesine ve ardından sorgu tasarımı (query design) seçeneğine tıklar. Her tablodan ilgili üç tabloyu; hastalar, TMA ve DNA örneklerini seçer.Hasta tablosundan hastanın adı, TMA tablosundan örneğin kaynağı ve paxin ekspresyonu ile DNA örnekleri tablosundan Paxin mutasyonları gibi ilgilendiği değişkenleri seçer. Sorguyu oluşturmak için sorguyu çalıştır butonuna basar ve sonuçlar bir sorgu hesap tablosunda görünür. Hem paxin ekspresyon hem de mutasyon verileri bulunan tüm hastalar bu hesap tablosunda görünecektir.Ardından, bu tür mutasyonların sıklığını belirleyebilir, spesifik mutasyonları ekspresyondaki değişikliklerle ilişkilendirebilir veya mutasyonları sağkalım gibi klinik değişkenlerle bağdaştırabilir. Lütfen burada gösterilen sonuçların örnek hastalar için olduğunu ve veri tabanında tanımlanan gerçek hastalar olmadığını unutmayın. Sonuçlar, biyoistatistikçi tarafından gerçekleştirilecek birincil veri analizi için dışa aktarılabilir ve elde edilen bulgular araştırmacıyla paylaşılır.Buna benzer bir veri tabanı oluştururken, tüm verilerin tutarlı bir şekilde girildiğinden emin olmak önemlidir. Veriler bir alana yalnızca araştırmacı geçerliliğinden emin olduğunda girilmelidir. Gizliliğin korunmasının ve HIPAA ile IRB düzenlemeleriyle sıkı bir şekilde uyumlu bir veri tabanının tutulmasının önemini yeniden vurgulamak gereklidir.Microsoft Access kullanan bu translasyonel veri tabanı projesiyle, yaklaşık 3000 benzersiz hastadan oluşan bir veri tabanı oluşturabildik ve 63 benzersiz proteine ait ekspresyon verileri elde ettik. Bu tür mutasyonların tanımlanmasında kaydedebileceğimiz ilerlemeler, yıkıcı hastalıkları önleme, tespit etme ve tedavi etme yeteneğimizde iyileşmelere yol açma potansiyeline sahiptir.

generation-comprehensive-thoracic-oncology-database-tool-for

Research

JoVE Journal

Medicine

Tıp

Bu makale, dolaşımdaki tümör hücrelerinden (CTC'ler) prostat kanseri hastasından türetilen ksenogreftler (PDX'ler) oluşturmak için kullanılan bir yöntemi detaylandırmaktadır. CTC'lerden PDX modellerinin oluşturulması, prostat kanserini incelemek için alternatif bir deneysel model sağlar; En sık teşhis edilen tümör ve erkeklerde kanserden sık görülen bir ölüm nedenidir.

Prostat Kanseri Hasta Üretimi Tümör Hücreleri Sirkülasyon gelen Xenograftlarında Modeller Türetilmiş

Küçük hücreli dışı akciğer kanseri (NSCLC) hedefli tedavilere karşı duyarlılığı incelemek için biyolojik bir kollajen iskelesine dayalı üç boyutlu (3D) bir akciğer kanseri modeli sunuyoruz. Proliferasyon indeksi, apoptoz ve epitelyal-mezenkimal geçiş (EMT) durumunu belirlemek için farklı okuma teknikleri gösteriyoruz. Toplanan veriler, ilaç duyarlılığının tahmini için in silico bir modele entegre edilmiştir.

Kombine bir 3D doku mühendisliği<em&gt; İn Vitro</em&gt; /<em&gt; Siliko</emSpesifik mutasyonel Arka İlaç Etkinliği tahmin için&gt; Akciğer Tümör Modeli

Burada, ifade stratejisini kullanarak, genel olarak erişilebilen çeşitli veritabanlarından elde edilen havuza alınan klinik veri kümelerinin kapsamlı analizine dayalı olarak meme kanserinin biyomarker ve hayatta kalma tahminini keşfetmek için bir protokol sunuyoruz, korelasyon ve hayatta kalma analizi adım adım.

Veri madenciliği ve meme kanserinde biyomarker Integrative analizi gerçekleştirmek birden çok genel erişilebilir veritabanları kullanma

Biz CorExplorer web portalı, tümör RNA sıralama faktörlerinin araştırılması için bir kaynak makine öğrenme algoritması CorEx (Korelasyon Açıklama) tarafından bulunan ve faktörlerin hayatta kalma, veritabanı ek açıklamaları göre analiz edilebilir göstermek tanıtmak protein-protein etkileşimleri, ve birbirleri tümör biyolojisi ve terapötik müdahaleler hakkında bilgi edinmek için.

CorExplorer Web Portalı ile Tümör Gen Ekspresyonu Faktörlerinin Analizi

Bu protokol, kanserdeki önemli moleküler değişiklikleri tanımlamak için yararlı bir araç tanımlar ve özofagus skuamöz hücreli karsinomu için yeni tanı ve tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesine yol açar.

Özofagus Skuamöz Hücreli Karsinomu için Özet Geliştirme

Tropomodulin 3 (TMOD3) son yıllarda tümörlerde giderek daha fazla çalışılmaktadır. Bu çalışma, TMOD3'ün yumurtalık kanserinde yüksek oranda eksprese olduğunu ve platin direnci ve immün infiltrasyon ile yakından ilişkili olduğunu bildiren ilk çalışmadır. Bu sonuçlar, yumurtalık kanseri için terapötik sonuçların iyileştirilmesine yardımcı olabilir.

Yumurtalık Kanserinde Platin Direnci ve İmmün İnfiltrasyon için Bir Belirteç Olarak Tropomodulin 3 Aşırı İfadesi

Bu protokol, in vitro/in vivo fonksiyonel tahliller, transkriptomik ve hesaplamalı analiz dahil olmak üzere murin CAF'lerini kültürleme, manipüle etme ve analiz etme yöntemlerini ana hatlarıyla belirtir. Ayrıca, insan meme kanseri tümörlerinden oluşan bir koleksiyondan lazer yakalama mikro diseke stromal ve epitel bileşenlerinin halka açık transkriptomlarını analiz etmek için geliştirilen web tabanlı bir platformu tanımlar.

Moleküler ve Hesaplamalı Çalışmalar için Araçlar Olarak Fare Meme Tümörlerinden Kanserle İlişkili Fibroblastlar

Biz düşük basınçlı emme kullanarak fiberoptik bronkoskopi ve bronkoalveoler lavaj için bir araştırma tekniği açıklar. Bu teknik, akciğer bronkoalveoler yüzeylerinden bağışıklık hücreleri hasat etmek için kullanılır. Lokal anestezik ve hafif bilinçli sedasyon (midazolam) kullanılır. Denekler prosedür iyi ve deneyim minimal yan etkileri tolere.

Araştırma Bronkoalveoler Lavaj (BAL); Yeterli Örnek Verim Alma

Time-lapse görüntüleme özgü davranışsal parametreler ve farklı genetik lezyonlar arasında bir korelasyon olup olmadığını belirlemek için meme kanseri riskinin genetik fare modelleri türetilmiştir birincil preneoplastic meme epitel hücrelerinin davranışlarını değerlendirmek için kullanılır.

Birincil Preneoplastic Meme Epitel Hücrelerinin Time-lapse görüntüleme Meme Kanseri Genetik Fare Modelleri türetilen

Vaskülarize Kompozit allotrans (VCA) klinik bir gerçeklik haline gelmiştir. Bununla birlikte, VCA geniş klinik uygulama kronik çoklu ilaç bağışıklık bastırılması ile sınırlıdır. Yazarlar, en aza indirmek veya potansiyel olarak VCA bağışıklık ihtiyacı ortadan kaldırabilir, yeni bağışıklık stratejileri çevirmek için güvenilir ve yeniden üretilebilir bir büyük hayvan modeli sunar.

Translational Vaskülarize Kompozit allotransplantasyon (VCA) Araştırma için Modifiye heterotopik Domuz Hind Ekstremite nakli Modeli

Keşfedin, göğüs onkolojisi için Microsoft Access kullanarak kapsamlı bir veritabanı oluşturmayı. Klinik ve laboratuvar verilerini entegre ederek translasyonel kanser araştırmalarını kolaylaştırın.

Kapsamlı Göğüs Onkoloji Veritabanı Üretimi - Translasyonel Araştırma Aracı

Daha fazla video keşfet