Name: 여러 공개적으로 접근 가능한 데이터베이스를 사용 하 여 유방암에서 바이오 마커의 데이터 마이닝 및 통합 분석 수행 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-05-17T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 41 s
Description: 배우세요 유방암 바이오마커 및 생존 예측 인자를 공개 데이터베이스를 활용한 데이터 마이닝과 통합 분석으로 탐색하는 방법입니다. 이 프로토콜은 유전자 발현과 임상병리학적 특성의 상관관계를 시각화하여 연구 신뢰성을 높입니다.

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이 사업은 광 동성, 중국 (No. 2018A030313562)의 자연 과학 재단에 의해 부분적으로 지원 되었으며, 광 동성 임상 교육 자료의 교육 개혁 프로젝트입니다.  2016JDB092), 중국 국립 자연과학 재단 (81600358), 광 동성 대학 및 대학의 청소년 혁신 인재 프로젝트 (NO. 2017KQNCX073)

1. 발현 패턴 분석
<ol><li>ONCOMINE 웹 인터페이스 (26)로 이동 합니다.</li>
	<li>검색 상자에 ID1 를 입력 하 여 다양 한 종류의 악성 종양에서 ID1 유전자의 상대적인 발현 수준을 구합니다.</li>
	<li>기본 필터 메뉴에서 분석 유형을 선택 합니다. 그런 다음 암 대 정상 분석, 유방암 대 정상 분석을 선택 합니다.</li>
	<li>기타 보기 메뉴에서 유전자 요약 보기 를 선택 합니다. 0.01에서 P-값의 임계값을 설정 합니다. 그림을 다운로드 합니다. 참고: 이전 연구27에서 설명한 대로 접기 변경 임계값은 2입니다.</li>
</ol>2. 발현 상관관계 분석
<ol><li>Bc에가 서-GenExMiner v 4.0 웹 인터페이스28.</li>
	<li>분석 메뉴에서 상관 관계 를 선택 하 고 철저 한 버튼을 누릅니다. 검색 상자에 ID1 를 입력 합니다. 제출 단추와 분석 시작 단추를 누릅니다. 주: 기본 설정은 모든 환자의 발현 상관 분석을 표시 하며,이는 분자 하위 유형 필터를 눌러 유방암의 다른 하위 유형에 서 더 정확할 수 있습니다.</li>
</ol>3. 하위 그룹 분석
<ol><li>Bc-GenExMiner v 4.0의 하위 그룹 분석<ol>
<li>Bc에가 서-GenExMiner v 4.0 웹 인터페이스28.</li>
		<li>분석 메뉴에서 표현식 을 선택 하 고 철저 한 버튼을 누릅니다. 검색 상자에 ID1 를 입력 하 고 제출 단추와 분석 시작 단추를 누릅니다.</li>
		<li>전체 이미지를 보려면 노드 상태 (LN) 와 Scarff 블 룸 &AMP; 리처드슨 등급 상태 (SBR) 축소판을 클릭 합니다. SBR 이미지에서 아래 버튼을 눌러 그림의 P값을 시각화 합니다. 그림을 다운로드 합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>온라인 유방암에 대 한 유전자 발현 기반 결과의 하위 그룹 분석 (GOBO)<ol>
<li>GOBO 웹 인터페이스14로 이동 합니다.</li>
		<li>유전자 세트를 업로드하는 화면에 ID1 관심의 타입 유전자 심볼.</li>
		<li>유전자 /프로브 식별자 정의 검색 범위를 유전자 기호로설정 합니다. 종양 선택에서 모두 설정 합니다. 다변량 매개 변수에서 노드 상태 및 등급 계층화 를 선택 합니다. 다른 항목은 기본값으로 유지 됩니다. 조회를 제출 하 고 수치를 다운로드 합니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. 생존 분석
<ol><li>Bc의 생존 분석-GenExMiner v 4.0<ol>
<li>Bc에가 서-GenExMiner v 4.0 웹 인터페이스28.</li>
		<li>분석 메뉴에서 예 후를 선택 하 고 철저 한 버튼을 누릅니다. 검색 상자에 ID1 를 입력 하 고 제출 단추와 분석 시작 단추를 누릅니다.</li>
		<li>철저 한 예 후 분석에서, 모집단 및 이벤트 기준 에서 Nm, ERm, MR 을 선택 하 고 제출 버튼을 눌러 자세한 정보를 얻습니다. 전체 그래프를 내보내려면 카 플 란 -마이어 곡선 의 축소판을 누릅니다. 참고: 절 점 상태 (+: 음의 경우, m: 혼합)입니다. 오 스 트 라 수용 체 상태 (+: 음수, m: 혼합); 미스터: 전이성 재발</li>
	</ol>
</li>
	<li>인간 단백질 아틀라스 (HPA)의 생존 분석<ol>
<li>인간 단백질 아틀라스 웹 인터페이스 (29)로 이동 한다.</li>
		<li>검색 상자에 ID1 를 입력 하 고 검색 단추를 클릭 합니다. 병리학 하위 아틀라스를 선택 합니다. 참고: 17 가지 암 유형에 걸친 mRNA 발현 수준은 RNA 발현 개요 섹션에 나타나 있다. 박스 플롯의 모든 암 조직 라벨은 생존 분석 데이터 및 RNA 발현 수준을 제공 하는 상세한 페이지에 액세스 하기 위해 클릭 가능 하다.</li>
		<li>유방암의 라벨을 클릭 한 다음 상세한 페이지에서 대화식 생존 산 점도 및 생존 분석을 표시 하십시오. 그림을 다운로드 합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>카 플 란의 생존 분석-마이어 플로터 생존<ol>
<li>카 플 란-마이어 플로터 웹 인터페이스 (30)로 이동 합니다. MRNA 유전자 칩 영역에서 유방암에 대 한 시작 KM 플로터 를 클릭 합니다.</li>
		<li>검색 창에 ID1 를 입력 하 고 후보 메뉴에서 녹색 항목을 선택 합니다.</li>
		<li>생존 유형으로 RFS 를 선택 하 고 다른 항목은 기본값으로 유지 합니다. 카 플 란 그리기-마이어 플롯 을 클릭 하 고 그림을 다운로드 합니다. 참고: 생존 유형, 컷오프 유형 및 후속 임계값의 설정 뿐만 아니라 프로브 세트 옵션은 필요에 따라 변경할 수 있습니다. ER, PR, HER-2, 림프절, 등급, Tp53 상태 및 분자 아 류 형을 포함 하는 하위 그룹 예 후 분석은 분석 제한 하위 유형 상자1의 설정을 변경 하 여 얻을 수 있습니다. 마찬가지로, 치료의 필터 제한은 선택 된 집단에 대 한 분석 제한 ' 상자로 설정 될 수 있다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>van 't Veer, L. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gene+expression+profiling+predicts+clinical+outcome+of+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Gene expression profiling predicts clinical outcome of breast cancer.</a> Nature. 415 (6871), 530-536 (2002).</li>
<li>Loi, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Definition+of+clinically+distinct+molecular+subtypes+in+estrogen+receptor-positive+breast+carcinomas+through+genomic+grade%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Oncology%22%5BJournal%5D)">Definition of clinically distinct molecular subtypes in estrogen receptor-positive breast carcinomas through genomic grade.</a> Journal of Clinical Oncology. 25 (10), 1239-1246 (2007).</li>
<li>Cancer Genome Atlas, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comprehensive+molecular+portraits+of+human+breast+tumours%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Comprehensive molecular portraits of human breast tumours.</a> Nature. 490 (7418), 61-70 (2012).</li>
<li>Emerson, J. W., Dolled-Filhart, M., Harris, L., Rimm, D. L., Tuck, D. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+assessment+of+tissue+biomarkers+and+construction+of+a+model+to+predict+outcome+in+breast+cancer+using+multiple+imputation%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Informatics%22%5BJournal%5D)">Quantitative assessment of tissue biomarkers and construction of a model to predict outcome in breast cancer using multiple imputation.</a> Cancer Informatics. 7, 29-40 (2009).</li>
<li>Yu, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrative+genomic+and+transcriptomic+analysis+for+pinpointing+recurrent+alterations+of+plant+homeodomain+genes+and+their+clinical+significance+in+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Oncotarget%22%5BJournal%5D)">Integrative genomic and transcriptomic analysis for pinpointing recurrent alterations of plant homeodomain genes and their clinical significance in breast cancer.</a> Oncotarget. 8 (8), 13099-13115 (2017).</li>
<li>He, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TCGA+datasetbased+construction+and+integrated+analysis+of+aberrantly+expressed+long+noncoding+RNA+mediated+competing+endogenous+RNA+network+in+gastric+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Oncology+Reports%22%5BJournal%5D)">TCGA datasetbased construction and integrated analysis of aberrantly expressed long noncoding RNA mediated competing endogenous RNA network in gastric cancer.</a> Oncology Reports. , (2018).</li>
<li>Liu, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+Integrated+TCGA+Pan-Cancer+Clinical+Data+Resource+to+Drive+High-Quality+Survival+Outcome+Analytics%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">An Integrated TCGA Pan-Cancer Clinical Data Resource to Drive High-Quality Survival Outcome Analytics.</a> Cell. 173 (2), e411 400-416 (2018).</li>
<li>Esgueva, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Next-generation+prostate+cancer+biobanking%3A+toward+a+processing+protocol+amenable+for+the+International+Cancer+Genome+Consortium%5BTitle%5D)+AND+%22Diagnostic+Molecular+Pathology%22%5BJournal%5D)">Next-generation prostate cancer biobanking: toward a processing protocol amenable for the International Cancer Genome Consortium.</a> Diagnostic Molecular Pathology. 21 (2), 61-68 (2012).</li>
<li>Joly, Y., Dove, E. S., Knoppers, B. M., Bobrow, M., Chalmers, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Data+sharing+in+the+post-genomic+world%3A+the+experience+of+the+International+Cancer+Genome+Consortium+%28ICGC%29+Data+Access+Compliance+Office+%28DACO%29%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Computational+Biology%22%5BJournal%5D)">Data sharing in the post-genomic world: the experience of the International Cancer Genome Consortium (ICGC) Data Access Compliance Office (DACO).</a> PLoS Computational Biology. 8 (7), e1002549(2012).</li>
<li>Zhang, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((International+Cancer+Genome+Consortium+Data+Portal--a+one-stop+shop+for+cancer+genomics+data%5BTitle%5D)+AND+%22Database+%28Oxford%29%22%5BJournal%5D)">International Cancer Genome Consortium Data Portal--a one-stop shop for cancer genomics data.</a> Database (Oxford). 2011, bar026 (2011).</li>
<li>Rhodes, D. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ONCOMINE%3A+a+cancer+microarray+database+and+integrated+data-mining+platform%5BTitle%5D)+AND+%22Neoplasia%22%5BJournal%5D)">ONCOMINE: a cancer microarray database and integrated data-mining platform.</a> Neoplasia. 6 (1), 1-6 (2004).</li>
<li>Rhodes, D. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Oncomine+3.0%3A+genes%2C+pathways%2C+and+networks+in+a+collection+of+18%2C000+cancer+gene+expression+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Neoplasia%22%5BJournal%5D)">Oncomine 3.0: genes, pathways, and networks in a collection of 18,000 cancer gene expression profiles.</a> Neoplasia. 9 (2), 166-180 (2007).</li>
<li>Jezequel, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((bc-GenExMiner%3A+an+easy-to-use+online+platform+for+gene+prognostic+analyses+in+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Breast+Cancer+Research+and+Treatment%22%5BJournal%5D)">bc-GenExMiner: an easy-to-use online platform for gene prognostic analyses in breast cancer.</a> Breast Cancer Research and Treatment. 131 (3), 765-775 (2012).</li>
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<li>Ringner, M., Fredlund, E., Hakkinen, J., Borg, A., Staaf, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GOBO%3A+gene+expression-based+outcome+for+breast+cancer+online%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">GOBO: gene expression-based outcome for breast cancer online.</a> PLoS One. 6 (3), e17911(2011).</li>
<li>Ponten, F., Jirstrom, K., Uhlen, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Human+Protein+Atlas--a+tool+for+pathology%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Pathology%22%5BJournal%5D)">The Human Protein Atlas--a tool for pathology.</a> Journal of Pathology. 216 (4), 387-393 (2008).</li>
<li>Ponten, F., Schwenk, J. M., Asplund, A., Edqvist, P. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Human+Protein+Atlas+as+a+proteomic+resource+for+biomarker+discovery%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Internal+Medicine%22%5BJournal%5D)">The Human Protein Atlas as a proteomic resource for biomarker discovery.</a> Journal of Internal Medicine. 270 (5), 428-446 (2011).</li>
<li>Gyorffy, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+online+survival+analysis+tool+to+rapidly+assess+the+effect+of+22%2C277+genes+on+breast+cancer+prognosis+using+microarray+data+of+1%2C809+patients%5BTitle%5D)+AND+%22Breast+Cancer+Research+and+Treatment%22%5BJournal%5D)">An online survival analysis tool to rapidly assess the effect of 22,277 genes on breast cancer prognosis using microarray data of 1,809 patients.</a> Breast Cancer Research and Treatment. 123 (3), 725-731 (2010).</li>
<li>Stevinson, C., Lawlor, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Searching+multiple+databases+for+systematic+reviews%3A+added+value+or+diminishing+returns%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Complementary+Therapies+in+Medicine%22%5BJournal%5D)">Searching multiple databases for systematic reviews: added value or diminishing returns?</a> Complementary Therapies in Medicine. 12 (4), 228-232 (2004).</li>
<li>Yin, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrating+multiple+genome+annotation+databases+improves+the+interpretation+of+microarray+gene+expression+data%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Genomics%22%5BJournal%5D)">Integrating multiple genome annotation databases improves the interpretation of microarray gene expression data.</a> BMC Genomics. 11, 50(2010).</li>
<li>Patel, D., Morton, D. J., Carey, J., Havrda, M. C., Chaudhary, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inhibitor+of+differentiation+4+%28ID4%29%3A+From+development+to+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Biochimica+et+Biophysica+Acta%22%5BJournal%5D)">Inhibitor of differentiation 4 (ID4): From development to cancer.</a> Biochimica et Biophysica Acta. 1855 (1), 92-103 (2015).</li>
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<li>Cruz-Rodriguez, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+expression+of+ID+family+and+IGJ+genes+signature+as+predictor+of+low+induction+treatment+response+and+worst+survival+in+adult+Hispanic+patients+with+B-acute+lymphoblastic+leukemia%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Experimental+and+Clinical+Cancer+Research%22%5BJournal%5D)">High expression of ID family and IGJ genes signature as predictor of low induction treatment response and worst survival in adult Hispanic patients with B-acute lymphoblastic leukemia.</a> Journal of Experimental and Clinical Cancer Research. 35, 64(2016).</li>
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<li>Zhou, X. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prognostic+values+of+the+inhibitor+of+DNAbinding+family+members+in+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Oncology+Reports%22%5BJournal%5D)">Prognostic values of the inhibitor of DNAbinding family members in breast cancer.</a> Oncology Reports. 40 (4), 1897-1906 (2018).</li>
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<li>Lin, H. Y., Zeng, L., iang, Y. K., Wei, X. L., Chen, C. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GATA3+and+TRPS1+are+distinct+biomarkers+and+prognostic+factors+in+breast+cancer%3A+database+mining+for+GATA+family+members+in+malignancies%5BTitle%5D)+AND+%22Oncotarget%22%5BJournal%5D)">GATA3 and TRPS1 are distinct biomarkers and prognostic factors in breast cancer: database mining for GATA family members in malignancies.</a> Oncotarget. 8 (21), 34750-34761 (2017).</li>
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</ol>

저자는 공개할 것이 없다.

공용 데이터베이스의 종합적인 분석은 관심 있는 유전자의 기저 함수를 나타내고 특정 암27,31에서이 유전자와 clinicopathological 파라미터 사이의 잠재적인 링크를 밝힐 수 있다. 단일 데이터베이스를 기반으로 하는 탐색 및 분석은 데이터 수집 및 분석 알고리즘을 포함 하 여 다양 한 데이터 품질 때문에 잠재적 선택 편향 또는 일정 한 범위 내에서 제한 되거나 격리 된 관점을 제공할 수 있습니다. 데이터베이스의19. 이 프로토콜의 가장 중요 한 단계는 적절 한 대표성 있는 많은 과학자 들이 널리 인식 해야 하는 적합 한 데이터베이스를 선택 하는 것입니다. 조사 관은 여러 데이터베이스를 사용 하 여 가설을 테스트 하 고 단일 데이터베이스를 사용 하는 대신 다른 데이터베이스에서 파생 된 결과를 확증 해야 합니다.
여기에 설명 ...

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 계산6,9,10에 대 한 집중적인 교육이 부족 한 사용자를 위한 탐사, 통합 및 분석 최근 몇 년 동안 신흥 데이터베이스 (예: ONCOMINE, bcGenExMiner v 4.0 및 카 플 란-마이어 플로터 등)는 복잡 한 암 게놈 데이터 셋에 접근 하기 위한 막대를 낮추기 위해 설계 및 개발 되었으며,이에 따라 조사자 들이 분석 하 고 암의 다양 한 종류에 걸쳐 유전자, 샘플 및 임상 데이터를 해석11. 이 프로토콜의 목표는 많은 연구자에 의해 널리 인식 되 고 있는 일련의 오픈 access 데이터베이스에서 여러 수준의 유전자 정보와 통합 된 연구 전략을 설명 하 고 잠재적인 바이오 마커를 식별 하 고 유방암에 대 한 예 후 인자.
ONCOMINE 데이터베이스는 암 마이크로 어레이 정보를 포함 하는 웹 기반 데이터 마이닝 플랫폼으로 신규 바이오 마커 및 치료 대상11의 발견을 용이 하 게 하기 위해 설계 되었습니다. 현재, 65 유전자 발현 데이터 셋 으로부터의 4800만 유전자 발현 측정은이 데이터베이스11,12에 있다. BcGenExMiner v 4.0 (비영리 기관을 위한 무료 도구)은 유방암 유전자 발현 광부 라고도 불리 며, 3414 회복 유방암 환자와 1209의 DNA 마이크로 어레이 결과를 포함 하는 사용자 친화적인 웹 기반 응용 프로그램입니다. 페 조 르 이벤트13. 그것은 R 통계 소프트웨어 및 포장을 가진 유전자 예 후 분석 성과를 개량 하기 위하여 디자인 됩니다.
GOBO는 51 샘플 유방암 세포 라인 세트와 1881 샘플 유 방 종양 데이터 세트에서 마이크로 어레이 정보 (예: Affymetrix)가 있는 다기능 사용자 친화적인 온라인 도구로 서 광범위 한 분석을 가능 하 게 합니다14. 고 보 데이터베이스에서 사용 가능한 다양 한 응용 프로그램이 있으며,이는 유 방 종양 및 세포 주에 대 한 상이한 분자 아 류 형의 유전자 발현 프로필의 신속한 분석을 포함 하며, 잠재적 인 메타 물질의 생성을 위한 공동 발현 유전자 스크리닝 및 단일 유전자의 결과와 유전자 발현 수준, 유전자 세트, 또는 유방암 데이터 세트15의 유전자 서명 간의 상관관계 분석.
인간 단백질 아틀라스는 인간 생물학과 질병의 분야에 있는 많은 간행물에 이미 기여 한 인간적 인 프로테옴을 탐구 하는 과학자를 위해 디자인 된 열려있는 접근 프로그램입니다. 인간 단백질 아틀라스는 생명 과학 커뮤니티16,17의 유럽 핵심 자원으로 인정 받고 있습니다.
카 플 란 마이어 플로터는 1065 위, 2437 폐, 1816 난소 및 5143을 포함 하는 10461 암 샘플을 기반으로 하는 54675 유전자의 예 후 효과를 평가 하는 동시에 유전자 발현 및 임상 데이터를 통합 하는 온라인 도구입니다. 33/49/40/69 개월18의 평균 후속을 가진 유방암 환자. 유전자 발현의 정보, 재발 없는 생존 (RFS) 및 전체 생존 (OS)은이 데이터베이스19에서 다운로드 됩니다.
여기서, 우리는 여러 암 연구에 걸쳐 관심 유전자의 발현에서 변경의 패턴을 비교, 분석 및 시각화 하기 위해 여러 공개적으로 접근 가능한 데이터베이스를 사용 하는 실용적인 작업 절차를 설명, 요약의 목표와 발현 프로필, 예 후 값 및 유방암에서의 잠재적인 생물학적 기능. 예를 들어, 최근의 연구는 종양에서 ID 단백질의 발암 성질을 나타내어 세포 형질 전환, 불멸 화, 향상 된 증식 및 전이를 포함 하는 악성 기능과 관련 되어 있었다 (21), 22,23. 그러나, ID 가족의 각 구성원은 단단한 종양의 다른 모형에 있는 별개의 역할을, 그리고 유방암에 있는 그들의 역할은 불분명 하 게24남아 있습니다. 이전 연구에서,이 방법을 통해 탐구, 우리는 ID1 유방암에 있는 의미 있는 예 후 지시자 이었다는 것을 발견 했습니다25. 따라서 프로토콜은 데이터 마이닝 메서드를 소개 하는 예제로 ID1을 취합니다.
분석은 암 샘플에 대 한 관심 유전자의 발현 패턴을 질의 하 고 ONCOMINE의 정상 샘플에서 시작 합니다. 이어서, 유방암에 대 한 관심 유전자의 발현 상관관계는 bc-GenExMiner v 4.0, 고 보, 및 ONCOMINE을 사용 하 여 수행 하였다. 다음으로, ID1의 발현 프로필은 상기 3 개의 데이터베이스를 사용 하는 상이한 서브 그룹에 따라 계층화 되었다. 최종적으로, ID1 발현과 생존 사이의 연관성은 bc-GenExMiner v 4.0, 인간 단백질 아틀라스 및 카 플 란-마이어 플로터를 사용 하 여 분석 되었다. 작업 절차가 그림 1의 순서도로 표시 되었습니다.

<table><tbody><tr><td>Javascript 이 활성화된 인터넷 브라우저가 있는 개인용 컴퓨터 또는 컴퓨팅 장치</td><td></td> Microsoft <td>051690762553</td><td>Google Chrome, Firefox 3.0 이상, Safari 및 Internet Explorer 9.0 이상</td></tr><tr><td>Adobe Flash Player</td><td>Adobe Systems Inc</td>.를 지원하고 테스트합니다.<td>http://get.adobe.com/flashplayer/ 에서 무료로 다운로드할 수 있습니다.</td><td>이 브라우저 플러그인은 네트워크 분석 탭에서 네트워크를 시각화하는 데 필요합니다.</td></tr><tr><td>크롬 브라우저</td><td>Google Inc.</td><td>https://www.google.cn/chrome/</td> <td>병리학 보고서 및 다운로드 가능한 많은 포함한 PDF 파일을 보는 데 필요합니다.</td></tr><tr><td>Java Runtime Environment</td><td>Oracle Corporation</td><td>http://www.java.com/getjava/ 에서 다운로드 할 수 있습니다.</td><td></td></tr><tr><td>Office 365 ProPlus for Faculty</td><td>Microsoft</td><td>2003BFFD8117EA68</td><td>이것은 병리학 보고서를 보고 다운로드 가능한 많은 파일을 보는 데 필요합니다.</td></tr><tr><td>Vectr 온라인</td><td>Vectr Labs Inc.</td><td>https://vectr.com/new 에서 자유롭게 사용할 수</td> 있습니다 <td>이것은 다운로드 가능한 파일과 그림의 많은 시각화하고 편집하는 데 필요합니다.</td></tr></tbody></table>

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

Performing Data Mining And Integrative Analysis Of Biomarker in Breast Cancer Using Multiple Publicly Accessible Databases

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.

유방암 바이오 마커의 데이터 마이닝 및 통합 분석의 대표적인 결과는 이전 연구 25에서 보고 된 DNA 결합 가족의 억제제 중 하나인 ID1를 사용 하 여 수행 하였다.
도 2에서 입증 된 것과 같이, 암의 여러 종류에서 종양과 정상 조직 사이의 ID1 mRNA 발현의 차이는 총 445 고유 분석을 포함 하는 ONCOMINE 데이터베이스를 사용 하 여 분석 되었다. ID1의 mRNA 발현 수준이 유방암 조직 에서보다 정상 조직에서 현저 하 게 더 높다는 것을 계시 한 5 개의 연구가 있었습니다. 이 데이터는 유방암에 있는 ID1의 식 장애 조절을 표시 했습니다. 도 3 은 bc-genexminer v 4.0에서 수행...

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.

In recent years, emerging databases were designed to lower the barriers for approaching the intricate cancer genomic datasets, thereby, facilitating ...

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.

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Research

연구

JoVE Journal

Cancer Research

암 연구

기존 알고리즘 바이오 마커 검출 데이터 집합에 대 한 하나의 솔루션을 생성합니다. 이 프로토콜의 여러 마찬가지로 효과적인 솔루션의 존재 및 고 생물 의학 연구원 제안된 과제에 대 한 데이터 세트를 조사 수 있도록 사용자 친화적인 소프트웨어를 제공. 컴퓨터 과학자 들은 팬 들은이 기능에 그들의 바이오 마커 검출 알고리즘의 정보를 제공할 수도 있습니다.

마찬가지로 효과적인 이진 분류 공연으로 여러 바이오 마커 하위 집합 선택

여기에서는 암에서 TMEM200A 의 생물학적 기능을 연구하기 위해 여러 생물 정보학 도구를 결합한 프로토콜을 제시합니다. 또한 생물정보학 예측을 실험적으로 검증합니다.

범암 바이오마커로서의 TMEM200A 의 멀티오믹스 분석

전임상 시험에서 인간 대상 시험으로 전환되는 새로운 약물 표적을 식별하는 것은 과학적인 우선 순위입니다. 이를 위해 여기에서는 유전자 고갈이 암 세포주 스페로이드에 미치는 영향을 조사하기 위한 기능적 유전체학 접근 방식을 설명하며, 이는 생체 내에서 인간 암을 보다 적절하게 모델링합니다.

기능 유전체학에게 검사를 활용하여 암 세포 회전 타원체 문화에 잠재적으로 소설 약 표적을 식별하는

여기, 세포 수준에서 단백질 인 산화 이벤트의 중간-높은 처리량 분석을 위한 프로토콜 제공 됩니다. 인 cytometry 신호 차 특성, 식별 바이오 마커, 유효성을 검사 하 고 pharmacodynamics를 평가 하는 강력한 접근 이다.

신호 분석 및 바이오 마커 발견 하는 단일 셀에 대 한 형광 셀 바코드와 인 Cytometry

이 방법론의 목적은 유세포분석및 서양세포분석과 서양계의 기능성 분석및 현상형 특성화를 사용하여, 구형 프로토콜을 사용하여 암 세포주 및 원발성 인간 종양 샘플에서 암 줄기세포(CSC)를 식별하는 것입니다. 얼룩.

부인과 및 유방암 종양에서 암 줄기 세포 구체 획득

이 작업은 녹색 형광 단백질 및 생물 발광 신호의 검출뿐만 아니라 정량적 분자 검출 기술의 통합에 의해 종양 하중을 정확하게 평가하기 위한 고급 프로토콜을 미리 설정합니다.

정형외 유방암 모델을 사용하여 삼중 음성 유방암 을 연구

환자 유래 제노이식(PDX) 모델과 이식 가능한 유전자 조작 마우스 모델은 인체 질환을 충실히 재구성하고 기본 및 번역 형 유방암 연구를 위한 선호 모델입니다. 여기서, 종양 생물학을 연구하고 약물 반응을 평가하기 위해 유방 지방 패드로 유방 종양 단편을 정형전으로 이식하는 방법이 설명된다.

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여기에서 방법은 유산균 세포 없는 상체 (LCFS)의 항암 효과를 이해하기 위하여 제시됩니다. 대장암 세포선은 3D 배양에서 LCFS로 치료할 때 세포 사망을 보여줍니다. 스퍼로이드를 생성하는 과정은 스캐폴드와 제시된 분석 방법에 따라 최적화될 수 있으며 관련 시그널링 경로를 평가하는 데 유용하다.

대장암세포의 3차원 스페로이드 배양에서 프로바이오틱스의 세포없는 슈퍼네탄을 사용하여 세포 사멸 평가

우리는 피지-ImageJ를 사용하여 4T1 유방암 모델에서 폐 전이를 정량화하는 보다 일관되고 신속한 방법을 설명합니다.

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이 프로토콜은 선반 재료가 없는 1차 인간 유방 조직을 사용하여 유방암을 연구하기 위한 체외 미생물 시스템의 건설을 설명합니다.

미생물 시스템을 사용하여 인간 유방 조직에서 유방암 모델링

배우세요 유방암 바이오마커 및 생존 예측 인자를 공개 데이터베이스를 활용한 데이터 마이닝과 통합 분석으로 탐색하는 방법입니다. 이 프로토콜은 유전자 발현과 임상병리학적 특성의 상관관계를 시각화하여 연구 신뢰성을 높입니다.

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

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