여러 공개적으로 접근 가능한 데이터베이스를 사용 하 여 유방암에서 바이오 마커의 데이터 마이닝 및 통합 분석 수행

Min-na Chen; De Zeng; Zhuo-qun Zheng; Zheng Li; Jian-le Wu; Jun-yu Jin; He-jia Wang; Cui-zhen Huang; Hao-yu Lin

doi:10.3791/59238

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방법 논문

여러 공개적으로 접근 가능한 데이터베이스를 사용 하 여 유방암에서 바이오 마커의 데이터 마이닝 및 통합 분석 수행

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DOI:

10.3791/59238

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2019년 5월 17일

Min-na Chen¹ , De Zeng² , Zhuo-qun Zheng³ , Zheng Li³ , Jian-le Wu³ , Jun-yu Jin³ , He-jia Wang³ , Cui-zhen Huang¹ , Hao-yu Lin¹

¹Department of Thyroid and Breast Surgery, First Affiliated Hospital of Shantou University Medical College, ²Department of Medical Oncology, Cancer Hospital of Shantou University Medical College, ³Shantou University Medical College

이 논문에서

요약

여기서, 우리는 공개적으로 접근 가능한 다양 한 데이터베이스 로부터 도출 된 풀링된 임상 데이터 세트의 종합적인 분석을 기반으로 유방암의 바이오 마커 및 생존 예측 인자를 탐구 하는 프로토콜을 제시 하 고, 발현, 상관관계 및 생존 분석 단계.

초록

최근 몇 년 동안, 새로운 데이터베이스는 복잡 한 암 게놈 데이터 셋에 접근 하기 위한 장벽을 낮추기 위해 설계 되었으며,이에 따라 조사자는 다양 한 유형의 암에 걸친 유전자, 샘플 및 임상 데이터를 분석 하 고 해석 하는 것을 용이 하 게 합니다. 본 원에서, 우리는 실질적인 수술 절차를 설명 하 고, ID1 (DNA 결합 단백질의 억제제)를 예로 들어, 풀링된 임상 데이터 세트를 기반으로 유방암의 바이오 마커의 발현 패턴과 생존 예측 인자를 특성화 할 수 있습니다. ONCOMINE, bcGenExMiner v 4.0 (유방암 유전자 발현 광부 v 4.0), 고 보 (인간 단백질 아틀라스) 및 카 플 란 마이어 플로터를 포함 한 온라인 접근 가능한 데이터베이스. 분석은 암 샘플 대 일반 샘플에서 관심 유전자 (예: ID1)의 발현 패턴을 쿼리 하는 것으로 시작 되었습니다. 이어서, 유방암에서 ID1 및 clinicopathological 특성 간의 상관관계 분석이 수행 되었다. 다음으로, ID1의 발현 프로필은 상이한 하위 군에 따라 계층화 되었다. 최종적으로, ID1 발현과 생존 결과 사이의 연관성을 분석 하였다. 작업 절차는 다른 데이터베이스에서 유전자 수준에서 다차원 데이터 유형을 통합 하는 개념을 단순화 하 고 유방암에 있는 유전자 변경 사건의 재발 및 게놈 문맥에 관하여 가설을 시험 합니다. 이 방법은 결론의 신뢰도와 대표성을 향상 시킬 수 있고,이에 따라 관심 유전자에 대 한 유익한 관점을 제시 한다.

서론

유방암은 다른 분자 아 류 형에 있는 다양 한 예 후 및 처리 전략을 가진 이종 질병입니다,이는 병 인 및 발달이 아마 다른 분자 기계 장치에 연관 되는¹^,² ^, ³. 그러나 치료 대상을 식별 하는 것은 일반적으로 기본 연구의 초기 발견에서 임상 사용⁴까지 수년간 또는 수십 년이 걸립니다. 암 게놈을 위한 고 처리량 시퀀싱 기술의 게놈 폭 넓은 적용은 중요 한 바이오 마커 또는 치료 적 목표를 찾는 과정을 크게 진보 시켰다 ⁵.

ICGC (국제 암 게놈 컨소시엄) 및 TCGA (암 게놈 아틀라스)와 같은 대규모 암 유전체학 플랫폼에서 생성 된 엄청난 양의 암 유전체학 데이터는 연구자 들이 데이터를 수행 하는 데 큰 어려움을 야기 합니다. 특히 정보학 및 계산⁶,⁹