Este protocolo descreve uma ferramenta útil para identificar alterações moleculares significativas no câncer e leva ao desenvolvimento de novas abordagens diagnósticas e terapêuticas para o carcinoma de células escamosas do esôfago.
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Artigo de método
Desenvolvimento de Compêndio para Carcinoma de Células Escamosas de Esôfago
Neste artigo
Resumo
Resumo
O câncer de esôfago (CE) é a8ª malignidade mais agressiva, e seu tratamento continua desafiador devido à falta de biomarcadores que facilitem a detecção precoce. A CE se manifesta em duas formas histológicas principais - adenocarcinoma (EAD) e carcinoma de células escamosas (ESCC) - ambas exibindo variações na incidência em populações geograficamente distintas. As tecnologias de alto rendimento estão transformando a compreensão de doenças, incluindo o câncer. Um desafio significativo para a comunidade científica é lidar com dados dispersos na literatura. Para resolver isso, um pipeline simples é proposto para a análise de conjuntos de dados de microarray disponíveis publicamente e a coleta de moléculas reguladas diferencialmente entre câncer e condições normais. O pipeline pode servir como uma abordagem padrão para análise de expressão gênica diferencial, identificando genes diferencialmente expressos entre câncer e tecidos normais ou entre diferentes subtipos de câncer. O pipeline envolve várias etapas, incluindo pré-processamento de dados (envolvendo controle de qualidade e normalização de dados brutos de expressão gênica para remover variações técnicas entre amostras), análise de expressão diferencial (identificação de genes diferencialmente expressos entre dois ou mais grupos de amostras usando testes estatísticos, como testes t, ANOVA ou modelos lineares), Análise funcional (usando ferramentas de bioinformática para identificar vias e funções biológicas enriquecidas em genes diferencialmente expressos) e Validação (envolvendo validação usando conjuntos de dados independentes ou métodos experimentais, como qPCR ou imuno-histoquímica). Usando esse pipeline, uma coleção de moléculas diferencialmente expressas (DEMs) pode ser gerada para qualquer tipo de câncer, incluindo câncer de esôfago. Este compêndio pode ser utilizado para identificar potenciais biomarcadores e alvos de drogas para o câncer e melhorar a compreensão dos mecanismos moleculares subjacentes à doença. Além disso, o rastreamento específico da população do câncer de esôfago usando esse pipeline ajudará a identificar alvos específicos de medicamentos para populações distintas, levando a tratamentos personalizados para a doença.
Introdução
É alarmante que a CE seja o oitavo câncer mais comum em todo o mundo e a sexta principal causa de morte em todo o mundo. China, Índia e Irã têm taxas de incidência e mortalidade alarmantemente altas. Existem dois tipos principais de CE: adenocarcinoma de esôfago (EAC ou EAD) e carcinoma de células escamosas de esôfago (ESCC)1. A CAE é mais comum no mundo ocidental, enquanto a CEC é mais comum nos países orientais, especialmente na China e no Irã2. Vários fatores de risco estão associados à CE, incluindo o uso de tabaco e álcool, obesidade e doença do refluxo gastroesofágico (DRGE). Além ....
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Protocolo
1. Curadoria manual das moléculas reguladas diferencialmente em ESCC
- Encontrando estudos relevantes de baixo rendimento usando o PubMed
NOTA: É importante entender a diferença básica entre técnicas de baixo rendimento e técnicas de alto rendimento. No primeiro, apenas um número limitado de amostras é estudado, e o processo geralmente é demorado, em contraste, mais tarde é mais rápido e o número de amostras pode ser analisado de uma só vez, o que é significativamente maior do que em métodos de baixo rendimento, como Northern blot e Western blot, são técnicas de baixo rendimento, enquanto o microarray de ....
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Resultados
Como exemplo, o GSE161533 de acesso GEO foi usado para estudar genes explorados diferencialmente em ESCC. Os resultados representativos da análise foram mostrados na Figura 3. O GEO2R gera um gráfico de vulcão que é útil para identificar eventos que diferem significativamente entre dois grupos de sujeitos experimentais. O gráfico do vulcão apresenta a distribuição geral do gene com significância transformada -log10 (valor p) no eixo y e mudanças de dobra (com mudança de d.......
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Discussão
Desde o envolvimento de técnicas OMICS de alto rendimento na biologia do câncer, a taxa de geração de dados aumentou significativamente. Isso representa um desafio para os pesquisadores, especialmente aqueles sem uma natureza experiente em computadores. Para superar ao longo dos anos, os bioinformáticos tiveram a ideia de desenvolver um banco de dados para fornecer dados de maneira organizada. Isso gerou uma resposta positiva dos pesquisadores, especialmente daqueles que não se interessa.......
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Divulgações
Os autores não têm nada a divulgar.
Agradecimentos
MKK recebeu a bolsa TARE (Grant # TAR / 2018 / 001054) bolsa extramural (Grant # 5/13/55/2020 / NCD-III) do Conselho de Pesquisa em Ciência e Engenharia (SERB), Departamento de Ciência e Tecnologia e o Conselho Indiano de Pesquisa Médica (ICMR), Governo da Índia, Nova Delhi, respectivamente.
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Materiais
| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| NCBI-PUBMED | NCBI | Consultando a seção 1. necessário para pesquisar a literatura | |
| Um laptop/macbook ou computador pessoal com internet e um navegador da web. | |||
| g:Profiler | ELIXIR infrastructure | https://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gost | Referindo-se à seção 4.10. necessário para o enriquecimento de GO:MF, GO:BP e GO:CC |
| Expressão gênica omnibus | NCBI | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ | Referindo-se à seção 3.1. necessário para pesquisar o banco de dados de estudo de microarray |
| GEO2R | NCBI | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/ | Referindo-se à seção 3.2. necessária para analisar os dados usando a ferramenta GEO2R |
| https://www.google.com | Referindo-se à seção 1.1. necessária para pesquisar a literatura | ||
| HGNC | HGNC é um comitê da Organização do Genoma Humano (HUGO) | https://www.genenames.org | Referindo-se à seção 6.1 necessário para conhecer o símbolo genético oficial dos DEGs |
| Instituto HPRD | de Bioinformática, Bangluru | http://hprd.org | Consultando a seção 5.1 necessária para obter informações sobre a arquitetura da proteína |
| OMIM& | nbsp; Universidade Johns Hopkins, Baltimore | http://www.omim.org/entry | Referindo-se à seção 8.1 necessária para saber o ID OMIM de um determinado gene / DEG |
| Programa Pangloss | Desenvolvido por Chris Seidel | http://www.pangloss.com/seidel/Protocols/venn.cgi | Referindo-se à seção 4.9. necessário para gerar o diagrama de Venn |
| Laboratório PANTHER | Thomas na Universidade do Sul da Califórnia | http://www.pantherdb.org/geneListAnalysis.do | Referindo-se à seção 4.10. necessário para o enriquecimento de GO:MF, GO:BP e GO:CC |
| ShinyGO | Universidade Estadual de Dakota do Sul | http://bioinformatics.sdstate.edu/go | Referindo-se à seção 4.10. necessário para alocação de DEGs nos cromossomos |
Referências
- Zeng, H., et al. Esophageal cancer statistics in China, 2011: Estimates based on 177 cancer registries. Thorac Cancer. 7 (2), 232-237 (2016).
- Zhang, H., Jin, G., Shen, H. Epidemiologic differences in esophageal cancer between Asian a....
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Reimpressões e permissões
