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

여기서, 우리는 다양한 대중 접근 가능한 데이터베이스의 분석에 기초하여 유방암의 바이오 마커 및 생존 예측기를 탐구하는 프로토콜을 제시한다. 이 방법은 결론의 신뢰성과 대표성을 향상시킬 수 있으며, 이로 인해 관심 유전자에 대한 유익한 관점을 제시한다. 이 방법의 장점은 유방암에 있는 유전자의 잠재적인 역할의 급속한 시각화 그리고 해석을 허용한다는 것입니다.

또한 이 절차를 통해 얻은 모든 결과는 해당 웹 사이트를 쿼리하기만 하면 즉시 테스트및 반복될 수 있습니다. 우리는 이 방법의 타당성을 시험하기 위하여 연구 결과에 있는 유방암을 선택했습니다. 유방암은 이질적인 질병이기 때문에 유방암의 다른 분자 아류형의 진단, 치료 및 예후가 다를 수 있다.

따라서 유방암의 이질적인 하위 유형을 반영하는 정보를 가진 효율적인 온라인 도구 또는 데이터베이스를 찾는 것이 특히 중요합니다. 이 절차를 시작하려면 ONCOMINE 웹 인터페이스로 이동합니다. 다양한 유형의 악성에서 유전자 ID1의 상대적 발현 수준을 얻기 위해 검색 상자에 ID1을 입력합니다.

기본 필터 메뉴에서 선택 분석 유형에서 암 대 일반 분석을 선택합니다. 다른 뷰 메뉴에서 유전자 요약 보기를 선택합니다.

P값 의 임계값을 0.01로 설정합니다. 접기 변경 임계값을 2로 설정합니다. 유전자 등급의 임계값을 모두 설정합니다.

데이터 형식을 모두로 설정합니다. 수치를 다운로드합니다. 먼저 BC 유전자 발현 광부 웹 인터페이스로 이동하십시오.

분석 메뉴에서 상관 관계를 선택한 다음 전체 단추를 누릅니다. 검색 상자에 ID1을 입력하고 제출 버튼과 시작 분석 버튼을 누릅니다. BC 유전자 발현 광부의 하위 그룹 분석을 보려면 BC 유전자 발현 광부 인터페이스로 이동하십시오.

분석 메뉴에서 식을 선택하고 전체 단추를 누릅니다. 검색 상자에 ID1을 입력하고 제출 버튼과 시작 분석 버튼을 누릅니다. 무달 상태와 스카프 블룸 리처드슨 등급 상태 미리보기 이미지를 클릭하여 전체 이미지를 볼 수 있습니다.

스카프 블룸 리처드슨 이미지에서 아래 버튼을 눌러 그림의 P 값을 시각화합니다. 그런 다음 수치를 다운로드합니다. 유방암 온라인유전자 발현 기반 결과를 통한 하위그룹 분석을 보려면 GOBO 웹 인터페이스로 이동하십시오.

관심 있는 유전자 기호에 대한 타입 ID1을 입력하고 유전자 세트를 업로드한다. 유전자/프로브 식별자를 유전자 기호로 정의하기 위한 검색 범위를 설정합니다. 종양 선택에서 모든 것을 설정하고 다변량 매개 변수에서 계층화된 노드 상태 및 등급을 선택합니다.

다른 항목은 기본값으로 유지됩니다. 이제 문의를 제출하고 수치를 다운로드합니다. BC 유전자 발현 광부의 생존 분석을 보려면 BC 유전자 발현 광부 웹 인터페이스로 이동하십시오.

분석 메뉴에서 예후를 선택한 다음 전체 버튼을 누릅니다. 검색 상자에 ID1을 입력하고 제출 버튼을 누릅니다. 철저한 예후 분석에서 인구 및 이벤트 기준에서 Nm, ERm, MR을 선택하고 제출 버튼을 눌러 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.

이 후 카플란 마이어 곡선 미리보기 이미지를 클릭하여 전체 그래프를 내보냅니다. 인간 단백질 아틀라스의 생존 분석을 보려면 인간 단백질 아틀라스 웹 인터페이스로 이동하십시오. 검색 상자에 ID1을 입력하고 검색 버튼을 클릭합니다.

다음으로 병리학 하위 아틀라스를 선택합니다. 유방암 라벨을 클릭하면 대화형 생존 분산 플롯 및 생존 분석을 보여주는 자세한 페이지가 나타납니다. 이 수치를 다운로드합니다.

카플란 마이어 플로터 서바이벌의 생존 분석을 보려면 카플란 마이어 플로터 웹 인터페이스로 이동하십시오. mRNA 유전자 칩 존에서, 유방암을 위한 KM 플로터를 시작합니다. 검색 모음에 ID1을 입력하고 후보 메뉴에서 녹색 항목을 선택합니다.

그런 다음 RFS를 생존 유형으로 선택하고 다른 항목을 기본 설정에 둡니다. 카플란 마이어 플롯을 그리는 것을 클릭하고 수치를 다운로드합니다. 이 연구에서는, 유방암 바이오마커의 데이터 마이닝 및 통합 분석을 위한 대표적인 결과는 억제제의 DNA 결합 가족 구성원 중 하나인 ID1을 사용하여 수행됩니다.

종양과 정상 조직 간의 ID1 mRNA 발현의 차이는 총 445개의 고유 분석을 포함하는 ONCOMINE 데이터베이스를 사용하여 먼저 분석됩니다. 유방암 조직보다 정상 조직에서 훨씬 더 높은 ID1의 mRNA 발현 수준을 드러내는 5개의 연구 결과가 있는데, 이는 유방암에서 ID1의 발현 dysregulation이 있음을 나타냅니다. BC 유전자 발현 광부는 ID1의 mRNA 발현과 유방암 환자의 임상 병리학 적 파라미터 사이의 상관 관계를 식별하는 데 사용됩니다.

ID1의 mRNA 수준은 림프절 전이와 비교하여 림프절 전이없이 유방암 환자에서 현저하게 증가하는 것으로 보입니다. GOBO의 분석은 ID1의 증가한 mRNA 수준이 더 낮은 종양 등급과 상관관계가 있다는 것을 보여줍니다. 이러한 결과는 ID1의 증가된 발현이 유방암에 있는 더 낮은 전이성 잠재력 및 더 낮은 병리학 적인 등급에 연결된다는 것을 의미합니다.

BC 유전자 발현 광부 데이터베이스의 분석은 ID1의 더 높은 mRNA 수준이 유방암 환자에서 더 먼 전이없는 생존과 상관관계가 있음을 나타냅니다. 인간 단백질 아틀라스의 분석은 또한 ID1의 높은 단백질 수준이 유방암 환자에 있는 더 나은 생존 결과와 연관된다는 것을 건의합니다. 카플란 마이어 플로터로부터의 생존 분석은 이러한 사실 인정과 일치하며 ID1 발현의 더 높은 mRNA 수준이 유방암 환자에서 더 나은 재발없는 생존을 예측한다는 것을 보여줍니다.

점점 더 많은 온라인 데이터베이스를 사용할 수 있거나 연구원이 액세스할 수 있습니다. 프로토콜은 연구원이 잠재적인 표적 유전자 및 관련 신호 통로를 확인하는 능률적인 방법을 제공할 수 있습니다.