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      IPA案例五:IPA在前列腺癌的二代測序RNA-Seq數據分析中的應用

      2016-02-01 17:01:51 來源:源資科技市場部

      新聞摘要:精準醫療的提出,將高通量測序和臨床應用直接關聯起來。如何將高通量測序產生的海量數據中最有用的信息提取出來,成為進行精準醫療發展的一個關鍵因素。本文展示了使用CLC對前列腺癌的二代測序結果直接進行數據處理,并使用IPA對其進行通路分析,找出特異的生物標記物,能快速有效的為精準醫療尋找出治療靶點。

        前列腺癌是男性最常見的惡性腫瘤,也是全球男性人群中的死亡原因之一。我們的研究目標是使用電腦網絡的分析工具,利用快速成長的二代測序(NGS)的數據,對疾病的機制提出新的見解和特別是對人類轉錄組數據的做出分析和解釋。通過基因和調控區域的基因表達的分析,可以發現在腫瘤細胞內生長的腫瘤細胞的特定途徑和過程。確定這些激活途徑和網絡可以揭示失調的過程,告知治療方案和突出的終極目標潛在的生物標志物,以改善患者的預后和治療。高分辨率測序技術,如RNA-Seq產生的數據,可以當做表達變化及其模式的標本。利用從NCBI SRA 的RNA-Seq數據公共庫找到的人類前列腺腫瘤樣本數據,我們運用了CLC Genome Workbench對病人樣本和正?;颊叩臉颖具M行的基因表達變化分析。為了闡明其變化的生物學過程,我們采用了利用人工篩選的生物信息數據庫的IPA?軟件進行相關的生物通路分析找出特異的生物標記物。


      材料和方法

        圖1中概述了了分析工作流程圖。樣本測序數據參考Nacu,S& Wu,T的研究所得。包含了三組正常和腫瘤前列腺癌組織,從NCBI的GEO數據庫下載了包含這一數據的GSE24283數據集。使用了CLC GenomeWorkbench基因組學平臺4.5版和IPA 7.5軟件平臺進行所有數據的上傳和電腦模擬分析分析(見圖1)。倍率變化大于5且P<0.05作為分析數據腫瘤對比變化正常實驗的閾值。使用IPA獨有的數據庫Ingenuity? Knowledge Base作為參考集。

      圖一:結合CLC與IPA分析的工作流程。數據在CLC平臺的分析準備步驟:定位,定位,表達價值生成和QC值的計算。所得的數據加載到IPA中,對其進行過濾和分析得到深入的生物學解釋。

       

       

      圖二:對樣本進行質控分析。A)對所有組織的重復數據做的皮爾森系數計算的?;颊?正常樣本的與其他正常的樣品差異較大,在圖中有與較低的r值。B)雙作圖的主成分分析。所有正常樣本為紅色點,所有腫瘤樣本為綠色點?;颊?的正常樣本與腫瘤組較為接近,而不是與其他正常樣本組類似。

       

       

      圖三:全局表達模式。A)腫瘤和正常樣本中的所有基因的聚類表?;颊?的正常樣本似乎有一個獨立的表達模式。B)差異表達基因在特定基因的變化部分細節圖,先前在前列腺癌和其他癌癥中多次被描述的血管內皮生長因子也在圖中顯示。

       

       

       


       

      圖四:由顯著差異的基因影響的前五個生物通路(RPKM > 5和FC腫瘤/對照> 5)和特定的通路描述。A.)前前列腺癌途徑包括ERK/MAPK信號相關的信號通路及VEGF表達。藍條指示顯著性。不同深淺的藍色對應于不同的患者數據。橙色線顯示0.5的值,B)描繪的前列腺癌的信號轉導通路與基因表達數據。每一個基因的條形圖代表的表達值按照病人樣本1,2和3這一順序(表達數據中沒體現閾值)。C)描述了基因表達數據疊加在心血管系統通路中缺氧信號。每一個基因的條形圖代表了樣本1、2和3這一順序(使用5為閾值)。

       

      圖五:三個樣本中最受的影響的前列腺相關功能(RPKM > 5,FC>5)。在不同樣本中參與相應的功能和患者的基因,P值為顯著性。

       

      圖六:患者的基因表達,影響功能和潛在療法的假設性研究。顯示的是基因和它們之間的關系,可能有助于解釋疾病的發病機制和進展的機制。在所有三例患者平均值最高的表達和傳遞RPKM > 5和FC > 5閾值基因互聯使用智慧知識庫在IPA幫助理解機制。例1表達的數據覆蓋在圖基因。每一個基因的表達值分別對應于患者樣本1、2和3。紅色表示調節上調和綠色表示下調?;蚺c前列腺癌和細胞凋亡功能的聯系。得到VEGFA是一個已知的治療目標。

       

       

      圖七:公認的前列腺癌生物標志物及其特征。在所有的三個基因誘導前列腺癌患者(RPKM > 5)。該表包括腫瘤與對照組的平均值,所有三名患者,基因標志,基因名稱,基因產物的位置,是否該基因已被提出在文獻中是一個前列腺癌的生物標志物,以及是否該基因被認為是任何其他應用程序的生物標志物,如療效,預后,安全性或診斷??梢杂糜诖竽懙耐茰y更有利的藥物靶點或生物標志物特征的基因。

       

      圖八:公認的前列腺癌生物標志物類別。描述公認的前列腺癌生物標志物與他們的表達值在三名患者和跨越不同的生物標志物類別:現有的前列腺癌生物標志物,其他癌癥生物標志物和公認的前列腺癌生物標志物進行測試和驗證實驗。


      結論:
             確定影響前列腺癌相關基因功能和上游調節因子(更多的細節來進一步研究)
             得到了初步假說包括了凋亡失調和低氧可能促進腫瘤血管生成有關
             用現有的市場藥物(臨床試驗)突出潛在的治療靶點
             確定前列腺癌的生物標志物的實驗驗證和確認一些已經發表的生物標記物


      CLC和IPA聯合工作流功能:
             原始數據的上傳和規范化
             可視化和質量控制數據
             對測繪成果為RPKM基因/轉錄?計算模型
             創造比和選項設置值
             上傳單個樣本中一個基因或轉錄數據的文件或預計算結果到IPA中
             設置標準和閾值進行分析
             類似于微陣列數據分析的數據分析,探討途徑,網絡,功能,毒性,產生機制,治療靶點,生物標志物等的假設。

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