Name: 종합 흉부 종양학 데이터베이스의 생성 - Translational 연구 도구 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-01-22T17:15:00.000+00:00
Duration: 11 min 18 s
Description: 학습하세요 Microsoft Access를 활용한 종합 흉부 종양학 데이터베이스 구축 방법을. 임상 데이터와 단백질 발현, DNA 돌연변이 정보를 통합하여 연구자들이 유전적 이상과 임상 결과 간의 관계를 분석할 수 있도록 지원합니다.

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<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>

관심 없음 충돌 선언하지 않습니다.

<table border="1"><tbody><tr><td> 재료 이름 </td><td> 회사 </td><td> 카탈로그 번호 </td></tr><tr><td> 원심 분리기 </td><td> Eppendorf </td><td> </td></tr><tr><td> 원뿔 원심 분리기 튜브 </td><td> 매 </td><td> 518 - PG </td></tr><tr><td> 최소 필수 중간 이글 (멤) </td><td> 시그마 </td><td> M4655 - 500ML </td></tr><tr><td> 소태아 혈청 </td><td> Cellgro FBS HI </td><td> MTT35011CV </td></tr><tr><td> 디메틸 Sulfoxide (DMSO) </td><td> Bioanalytical 미국 </td><td> AB03091 </td></tr><tr><td> BD Vacutainer 세럼 튜브 </td><td> 피셔 사이 언티픽 </td><td> 367815 </td></tr></tbody></table>

종합 흉부 종양학 데이터베이스의 생성 - translational 연구 도구

Generation of Comprehensive Thoracic Oncology Database - Tool for Translational Research

흉부 종양학 프로그램 데이터베이스 프로젝트는 잘 주석 암 표본과 흉부 종양학 연구 프로그램의 연구에 사용할 수 있도록 임상 데이터에 대한 포괄적인 검증 및 접근 저장소 역할을 위해 만들어졌습니다. 이 데이터베이스는 다양한 종양 조직 연구에서 얻은 게놈 및 proteomic 데이터의 큰 볼륨을 캡처합니다. 임상 및 기초 과학 연구, biostatistician 및 생물 정보학 전문가의 팀이 데이터베이스를 설계하기 위해 소집되었다. 관심 변수는 명확하게 정의되었고 그들의 설명은 데이터 주석의 일관성을 보장하기 위해 표준 운영 매뉴얼 이내에 작성되었습니다. 예비 세포 은행과 회고 금융, 종양 환자에서 정상 조직 샘플에 대한 다른 프로토콜에 대한 프로토콜을 사용하면 수집된 이러한 프로토콜에 동의했다. 이러한 인구 통계, 암 특성, 이러한 환자에 대한 치료 계획과 같은 임상 정보 추출 및 액세스 데이터베이스에 입력되었습니다. Proteomic와 게놈 데이터베이스에 포함된 데이터베이스 내에서 설명 환자에 대한 임상 정보를 연결하고 있습니다. 각 테이블에서 데이터는 데이터베이스 관리자가 쿼리하는 동안 임상 및 실험실 정보를 연결할 수 있도록 Microsoft Access에서 관계 기능을 이용하여 연결되었습니다. 쿼리 데이터는 통계 분석과 가설 생성을 위해 내보낼 수 있습니다.

흉부 종양학 데이터베이스는 translational 연구의 목적을 위해 임상 실험 데이터에 대한 포괄적인 저장소 역할을하도록 개발되었습니다. 데이터베이스는 흉부 종양학 연구 프로그램의 translational 암 연구자를 제공합니다. 이 데이터베이스는 다른 암 모델뿐만 아니라 다른 사람의 질병에 적용할 수 있습니다.

종합 흉부 종양학 데이터베이스의 생성 - Translational 연구 도구

흉부 종양학 프로그램 데이터베이스 프로젝트(Thoracic Oncology Program Database Project)는 잘 주석 처리된 암에 대한 포괄적이고 검증되었으며 접근 가능한 저장소 역할을 하기 위해 구축되었습니다...

현대의 암 연구 패러다임 중 하나는 암을 유발하는 유전적 변이를 이해함으로써 예방, 조기 발견, 예후 마커 식별 및 표적 치료제 개발을 개선할 수 있다는 것입니다. Microsoft Access로 구축된 이 종양학 데이터베이스는 환자의 임상 정보가 담긴 환자 테이블, 단백질 발현 데이터가 포함된 TMA 테이블, DNA 검체 테이블 등 7개의 주요 테이블로 구성되어 있습니다. 돌연변이 데이터를 통해 테이블 간의 관계를 설정함으로써, 특정 환자의 조직에 대한 실험실 연구 결과를 해당 환자의 임상 기록과 연결할 수 있습니다.연결된 데이터는 이후 데이터베이스 쿼리를 통해 검색될 수 있으며, 단백질 발현, DNA, 돌연변이 및 임상 결과 간의 관계를 결정하기 위해 통계적으로 분석됩니다. 궁극적으로, 임상 데이터와 실험실 데이터를 연결하면 암 환자의 임상적 종말점 관점에서 유전적 변이와 단백질 발현에 대한 연구가 용이해집니다. 중개 연구의 핵심 요소는 임상 및 기초 과학 연구 데이터를 수집하고, 이 두 데이터를 의미 있는 관계 속에서 통합하는 능력입니다.하지만 이를 수행하는 데 필요한 생물정보학 도구는 종종 제한적이며 기관에 따라 다릅니다. 본 데이터베이스는 환자의 유전적 및 단백질체적 구성이 치료 반응이나 생존율과 같은 특정 임상 결과에 어떻게 기여하는지와 같이, 중개 암 연구와 관련된 핵심 질문에 연구자들이 답할 수 있도록 개발되었습니다. 이 데이터베이스는 흉부 악성 종양 관련 연구자와 임상의를 위해 개발되었으나, 이 모델은 다른 질병에도 적용될 수 있으며 연구자 및 타 기관의 필요에 맞게 조정될 수 있습니다.본 프로토콜을 귀하의 데이터베이스 프로젝트에 도입하시길 바랍니다. 중개 연구 데이터베이스 프로젝트를 시작하기 전에는 IRB(기관생명윤리위원회)의 승인을 받은 프로토콜을 개발하는 것이 필수적입니다. 환자의 비밀 유지를 위해 수집된 모든 검체, 조직, 혈액 또는 기타 체액에 바코드가 포함된 고유 식별자를 부착하고, 시료 수집 양식에 이를 적절히 기록하십시오.데이터베이스 개발을 시작하려면 먼저 환자 샘플 데이터, 조직 마이크로어레이 및 DNA 표본과 같은 관심 영역을 캡처하는 기본 테이블을 생성하십시오. 기타 관심 테이블에는 흉부 종양 컨퍼런스, 세포주 및 gans 테이블이 포함될 수 있습니다. Microsoft Access에서 테이블을 생성하려면 [만들기] 탭으로 이동하여 [테이블]을 선택하십시오.처음에는 테이블이 데이터 시트 보기로 표시됩니다. 하지만 관심 변수를 입력하려면 테이블을 디자인 보기로 전환해야 합니다. 홈 탭에서 보기, 디자인 보기를 선택한 후, 환자 테이블의 디자인 보기에서 관심 변수를 입력하고 설명하십시오.여기에는 환자 등록 번호, 성, 이름, 생년월일 등이 포함됩니다. 디자인 보기에서 날짜 필드는 데이터 유형으로 정의해야 하며, 환자 등록 번호는 7자리 숫자이므로 이 변수는 숫자형으로 정의합니다.성(last name) 변수는 텍스트 형식이므로 자유 텍스트 변수로 지정합니다. 또한 변수에 대한 설명을 제공하는 것이 도움이 됩니다. 예를 들어, 성별 변수의 경우 데이터 입력자가 남성은 1로, 여성은 2로 입력해야 한다는 점을 아는 것이 중요하며, 중복을 제한하도록 표를 설계하십시오.환자 테이블은 데이터베이스 내에서 환자, 해당 암, 임상 경과, 위험 요인 및 결과에 대한 상세 정보가 저장되는 유일한 장소여야 합니다. 각 환자로부터 여러 개의 검체가 얻어질 수 있으므로, 병리 검체와 해당 환자 소스를 연결하는 샘플 데이터 테이블을 개발하십시오. 이 테이블은 각 검체의 식별 번호를 환자의 의무 기록 번호에 연결해야 합니다. TMA 테이블은 조직 마이크로어레이 면역조직화학 분석 결과로 얻은 단백질 발현 데이터를 캡처합니다.연구된 단백질을 라벨링하고 표준화된 점수 체계를 사용하여 해당 단백질의 발현 수준을 식별하십시오. 또한 종양 또는 정상 조직과 같이 분석된 조직의 유형을 식별하고, 돌연변이 분석을 거친 모든 DNA 검체를 목록화하십시오. DNA 검체 표에는 정확한 돌연변이 설명, 돌연변이가 발생한 유전자 및 해당 돌연변이의 최종 결과와 같은 유전적 변이를 명확하게 표기하십시오.흉부 종양 임상 팀의 주간 회의를 설명하는 다섯 번째 흉부 종양 컨퍼런스 표를 생성하십시오. 병리 표본의 가용성과 같이 이러한 회의의 결과로 도출된 관련 정보를 포함하십시오. 각 환자에 대해, 실험실에서 사용된 세포주를 설명하는 독립형 세포주 표를 작성하십시오. 연구 목적으로 각 세포의 중요한 특성을 기술하십시오.마지막으로, 자가 수용체, 티로신 키나아제 및 관련 니들 점수를 나열하기 위해 CL elgan용 독립 테이블을 하나 더 생성합니다. 이는 인간 단백질과의 유사성을 측정하는 척도입니다. 여러 테이블에서 쿼리를 용이하게 하려면 개별 테이블이 기본 키를 통해 연결되어야 합니다.각 테이블에 기본 키 또는 고유 식별자를 설정하십시오. 고유 식별자는 단 한 명의 고유한 개체만을 나타내는 숫자나 단어로, 테이블 내에 중복되어 기재될 수 없습니다. 예를 들어, 환자 테이블에서 환자의 진료 기록 번호가 기본 키가 됩니다.기본 키를 설정하려면 해당 테이블의 디자인 뷰로 이동하십시오. 기본 키로 설정할 필드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후, 기본 키 옵션을 선택하십시오.테이블을 연결하려면 데이터베이스 도구 탭으로 이동하여 관계 아이콘을 클릭하십시오. 한 테이블의 관심 필드에서 다른 테이블의 해당 필드로 마우스를 드래그하십시오. 이러한 방식으로 두 테이블이 관계를 통해 연결됩니다.그 다음, 여러 테이블에서 관련 정보를 얻기 위해 쿼리를 실행할 수 있습니다. 만들기 탭에서 쿼리 디자인 옵션을 선택하고, 관심 필드가 포함된 테이블을 선택하여 표시하십시오. 그런 다음 각 테이블에서 필요한 변수를 선택하십시오. 쿼리를 실행하여 결과물을 스프레드시트 형태로 생성하고, 데이터 가져오기에 적합한 파일 확장자를 사용하여 데이터를 저장하십시오.가져온 데이터의 변수 이름과 Microsoft Access의 변수 이름이 완벽하게 일치하는지 확인하십시오. 한쪽에는 공백이 있고 다른 쪽에는 없는 경우와 같이 변수 설명이 다를 경우 데이터를 성공적으로 가져올 수 없습니다. 두 테이블 간의 대칭성이 확보되면, 추가(append) 또는 업데이트(update) 쿼리를 사용하여 데이터를 Access로 가져오십시오.추가 쿼리는 새로운 환자와 같은 새로운 데이터 행을 추가하며, 업데이트 쿼리는 데이터베이스 내에 이미 존재하는 항목의 데이터를 업데이트합니다. 데이터를 Microsoft Excel 스프레드시트로 내보내려면 외부 데이터 탭으로 이동하여 Excel로 데이터 내보내기를 클릭하십시오. Microsoft Access에서는 데이터를 다른 일반적인 형식으로 내보내는 것도 가능합니다.연구자는 환자 테이블, TMA 테이블, DNA 검체 테이블 전반에 걸쳐 paxin 단백질에 대한 정보를 상호 연관시키고자 합니다. 각 테이블이 이미 환자 등록 번호(medical record number)를 통해 연결되어 있으므로, 데이터를 쉽게 조회할 수 있습니다. 관련 정보를 얻기 위해, 연구자는 생성(create) 탭을 클릭하고 쿼리 디자인(query design)을 클릭합니다. 그런 다음 각 테이블에서 관심 대상인 환자(patients), TMA, DNA 검체(DNA specimens)의 세 가지 테이블을 선택합니다.연구자는 환자 테이블에서 환자 이름, TMA 테이블에서 샘플 기원 및 paxin 발현, 그리고 DNA 검체 테이블에서 Paxin 변이와 같이 관심 있는 변수들을 선택합니다. 쿼리 실행을 클릭하여 쿼리를 생성하면 결과가 쿼리 스프레드시트에 나타납니다. paxin의 발현 데이터와 변이 데이터가 모두 존재하는 모든 환자가 이 스프레드시트에 표시됩니다.그 후 이러한 돌연변이의 빈도를 식별하고, 특정 돌연변이를 발현 변화와 상관시키거나 돌연변이를 생존율과 같은 임상 변수와 연관지을 수 있습니다. 여기에서 제시된 결과는 샘플 환자를 대상으로 한 것이며 데이터베이스 내의 실제 환자가 아님을 유의하시기 바랍니다. 결과는 생물통계학자의 1차 데이터 분석을 위해 내보낼 수 있으며, 해당 결과는 연구자와 공유됩니다.이와 같은 데이터베이스를 구축할 때, 모든 데이터를 일관된 방식으로 입력하는 것이 중요합니다. 연구자가 데이터의 타당성을 확신하는 경우에만 해당 필드에 데이터를 입력해야 합니다. 비밀 유지의 중요성을 다시 한번 강조하며, HIPAA 및 IRB 규정을 엄격히 준수하는 데이터베이스를 유지하는 것이 필요합니다.Microsoft Access를 이용한 이 중개 데이터베이스 프로젝트를 통해, 당사는 약 3000명의 고유 환자 데이터를 포함하는 데이터베이스를 구축하였으며 63종의 고유 단백질에 대한 발현 데이터를 확보하였습니다. 이러한 변이를 식별하는 기술의 발전은 치명적인 질병의 예방, 진단 및 치료 능력을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Medicine

의학

이 원고는 순환 종양 세포(CTC)에서 전립선암 환자 유래 이종이식편(PDX)을 생성하는 데 사용되는 방법을 자세히 설명합니다. CTC에서 PDX 모델을 생성하면 전립선암을 연구하기 위한 대체 실험 모델을 제공합니다. 가장 흔하게 진단되는 종양이며 남성의 암으로 인한 사망 원인이 빈번합니다.

전립선 암 환자의 발생은 종양 세포를 순환에서 이종 이식 모델을 파생

비소세포폐암(NSCLC) 표적 치료에 대한 민감도를 연구하기 위해 생물학적 콜라겐 골격을 기반으로 하는 3차원(3D) 폐암 모델을 제시합니다. 우리는 증식 지수, 세포사멸 및 상피-중간엽 전이(EMT) 상태를 결정하기 위해 다양한 판독 기술을 보여줍니다. 수집된 데이터는 약물 민감성 예측을 위해 인실리코(in silico) 모델에 통합됩니다.

결합 된 3 차원 조직은 엔지니어링<em&gt; 체외</em&gt; /<em&gt; 인 실리코</em특정 돌연변이 배경에서 약물의 효과를 예측&gt; 폐 종양 모델

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.

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

우리는 CorExplorer 웹 포털, 기계 학습 알고리즘 CorEx (상관 관계 설명)에 의해 발견 된 종양 RNA 염기서열 분석 인자의 탐구를위한 자원을 소개하고 생존, 데이터베이스 주석에 비해 요인을 분석 할 수있는 방법을 보여줍니다, 단백질-단백질 상호 작용, 그리고 종양 생물학 및 치료 내정간섭에 통찰력을 얻기 위하여 서로.

CorExplorer 웹 포털을 통한 종양 유전자 발현 인자 분석

이 프로토콜은 암의 중요한 분자 변화를 식별하는 데 유용한 도구를 설명하고 식도 편평 세포 암종에 대한 새로운 진단 및 치료 접근법의 개발로 이어집니다.

식도 편평 세포 암종에 대한 개요서 개발

트로포모듈린 3(TMOD3)는 최근 몇 년 동안 종양에서 점점 더 많이 연구되고 있습니다. 이번 연구는 TMOD3가 난소암에서 많이 발현되며 백금 저항성 및 면역 침윤과 밀접한 관련이 있음을 보고한 최초의 연구입니다. 이러한 결과는 난소암의 치료 결과를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

난소암에서 백금 저항성 및 면역 침윤에 대한 마커로서의 트로포모듈린 3 과발현

이 프로토콜은 체외/생체 내 기능 분석, 전사체학 및 컴퓨터 분석을 포함하여 쥐 CAF를 배양, 조작 및 분석하는 방법을 간략하게 설명합니다. 또한, 인간 유방암 종양 컬렉션에서 레이저 캡처 미세 절개 기질 및 상피 구성 요소의 공개적으로 사용 가능한 전사체를 분석하기 위해 개발된 웹 기반 플랫폼에 대해 설명합니다.

Cancer-Associated Fibroblasts from Mouse Mammary Tumors as Tools for Molecular and Computational Studies(분자 및 컴퓨터 연구를 위한 도구로서의 마우스 유방 종양에서 유래한 암 관련 섬유아세포)

우리는 낮은 압력 흡입을 이용하여 광섬유 기관지 내시경과 기관지 폐포 세척액에 대한 연구 방법을 설명합니다. 기법은 폐 기관지 표면에서 면역 세포를 수확하기 위해 사용된다. 국소 마취제와 가벼운 수면 마취 (미다 졸람)이 사용된다. 주제는 프로 시저 잘 경험 최소한의 부작용을 견딜.

연구를위한 기관지 폐포 세척액 (BAL), 적절한 샘플 수익률을 얻기

시간 경과 영상은 특정 행동 매개 변수 독특한 유전 적 병변 사이에 상관 관계가 있는지 확인하기 위해 유방암 위험 유전자 변형 마우스 모델에서 파생 된 기본 preneoplastic 유방 상피 세포의 행동을 평가하는 데 사용됩니다.

기본 Preneoplastic 유방 상피 세포의 시간 경과 영상은 유방암의 유전자 변형 마우스 모델에서 파생

혈관 복합 Allotransplantations (VCA)는 임상 현실이되었다. 그러나, VCA의 다양한 임상 적 적용은 만성 다중 약물의 면역 억제로 제한됩니다. 저자는 최소화하거나 잠재적 VCA에서 면역 억제의 필요성을 제거 할 수 신규 면역 전략을 번역하는 신뢰성 있고 재현 가능한 대형 동물 모델을 제시한다.

번역 상 혈관을 조성한 복합 동종 이식 (VCA) 연구를위한 수정 된 이소성 돼지 뒷다리 이식 모델

학습하세요 Microsoft Access를 활용한 종합 흉부 종양학 데이터베이스 구축 방법을. 임상 데이터와 단백질 발현, DNA 돌연변이 정보를 통합하여 연구자들이 유전적 이상과 임상 결과 간의 관계를 분석할 수 있도록 지원합니다.

종합 흉부 종양학 데이터베이스의 생성 - Translational 연구 도구

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