Qui, presentiamo un protocollo per esplorare il biomarcatore e il predittore di sopravvivenza del cancro al seno sulla base dell'analisi completa dei dataset clinici aggregati derivati da una varietà di database accessibili pubblicamente, utilizzando la strategia di espressione, correlazione e analisi di sopravvivenza passo dopo passo.
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Articolo metodologico
Esecuzione di data mining e analisi integrativa dei biomarcatori nel cancro al seno utilizzando più database accessibili pubblicamente
In questo articolo
Sommario
Abstract
Negli ultimi anni, le banche dati emergenti sono state progettate per abbassare le barriere per avvicinarsi agli intricati DataSet genomici del cancro, facilitando così i simpatizzanti ad analizzare e interpretare i geni, i campioni e le informazioni cliniche su diversi tipi di cancro. Nel presente documento Descriviamo una procedura operativa pratica, prendendo ad esempio ID1 (inibitore delle proteine di legame del DNA 1), per caratterizzare i modelli di espressione di biomarcatori e predittori di sopravvivenza del cancro al seno sulla base di dataset clinici aggregati derivati da database accessibili online, tra cui ONCOMINE, bcGenExMiner v 4.0 (cancro al seno Gene-Expression Miner v 4.0), GOBO (risultato basato sull'espressione genica per il cancro al seno online), HPA (l'Atlante proteico umano) e il plotter Kaplan-Meier. L'analisi è iniziata con l'interrogazione del modello di espressione del gene di interesse (ad esempio, ID1) nei campioni cancerogeni rispetto ai campioni normali. Quindi, è stata eseguita l'analisi di correlazione tra ID1 e le caratteristiche clinicopatologiche nel carcinoma mammario. Successivamente, i profili di espressione di ID1 sono stati stratificati in base a diversi sottogruppi. Infine, è stata analizzata l'associazione tra l'espressione ID1 e l'esito della sopravvivenza. La procedura di funzionamento semplifica il concetto di integrare i tipi di dati multidimensionali a livello genetico da diversi database e ipotesi di test riguardanti il contesto di ricorrenza e genomica degli eventi di alterazione genica nel cancro al seno. Questo metodo può migliorare la credibilità e la rappresentatività delle conclusioni, in tal modo, presentare una prospettiva informativa su un gene di interesse.
Introduzione
Il cancro al seno è una malattia eterogenea con diverse prognosi e strategie di trattamento in diversi sottotipi molecolari, in cui la patogenesi e lo sviluppo sono probabilmente associati a meccanismi molecolari disparati1,2 , 3. Tuttavia, l'identificazione di un bersaglio terapeutico richiede solitamente anni, o addirittura decenni, dalla scoperta iniziale nella ricerca di base all'uso clinico4. L'ampia applicazione del genoma della tecnologia di sequenziamento ad alto rendimento per il genoma del cancro ha notevolmente avanzato il processo di ricerc....
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Protocollo
1. analisi del modello di espressione
- Accedere all'interfaccia Web di ONCOMINE26.
- Ottenere i livelli di espressione relativi di gene ID1 in vari tipi di neoplasie digitando ID1 nella casella di ricerca.
- Selezionare tipo di analisi dal menu filtri primari . Quindi, selezionare cancro contro l'analisi normale, cancro al seno vs analisi normale.
- Selezionare vista Riepilogo gene dal menu altre viste . Impostare la soglia del valore Pa 0,01. Scarica le figure....
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Risultati
Un risultato rappresentativo dell'estrazione di dati e dell'analisi integrativa del biomarcatore del cancro al seno è stato eseguito usando ID1, uno degli inibitori dei membri della famiglia che legano il DNA, che sono stati riportati nello studio precedente 25.
Come dimostrato in Figura 2, le differenze di ID1 espressione mRNA tra tumore e tessuti normali in più tipi di canc.......
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Discussione
Un'analisi completa delle banche dati pubbliche può indicare la funzione sottostante del gene di interesse e rivelare il potenziale legame tra questo gene e i parametri clinicopatologici in specifici tumori27,31. L'esplorazione e l'analisi basate su un unico database potrebbero fornire prospettive limitate o isolate a causa del potenziale bias di selezione, o in una certa misura, probabilmente a causa della varietà di qualità dei dati, compresa la raccolta dei da.......
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Dichiarazioni
Gli autori non hanno nulla da rivelare
Ringraziamenti
Questo lavoro è stato in parte sostenuto dalla Fondazione di scienze naturali della provincia di Guangdong, Cina (No. 2018A030313562), il progetto di riforma didattica della base di insegnamento clinico Guangdong (NO. 2016JDB092), Fondazione nazionale di scienze naturali della Cina (81600358), e giovanile progetto di talenti innovativi di collegi e Università nella provincia di Guangdong, Cina (NO. 2017KQNCX073)
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| Vectr Online | Vectr Labs Inc. | Può essere utilizzato liberamente da https://vectr.com/new | Ciò è necessario per visualizzare e modificare molti dei file e delle immagini scaricabili. |
Riferimenti
- van 't Veer, L. J., et al. Gene expression profiling predicts clinical outcome of breast cancer. Nature. 415 (6871), 530-536 (2002).
- Loi, S., et al. Definition of clinically distinct molecular subtyp....
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Ristampe e permessi
