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      QIAGEN應用二:結合腫瘤基因組及轉錄組數據深度挖掘乳腺癌亞型分子網絡

      2017-10-31 15:46:23 來源:源資科技市場部

      新聞摘要:識別腫瘤亞型之間的差異需要整合基因組及基因表達模式(轉錄組)等多方面信息,更進一步是要把控健康或疾病環境中對這些差異的影響。IVA與IPA能夠針對人類基因組和轉錄組數據進行的快速整合并深入分析數據中觀察到的變化模式的調節和影響。


      前言:
            個性化醫療保健可以通過高通量的核酸測序來挖掘變異,并總結個人或組織中與發病率和致病的差異分子來實現。腫瘤相關的轉錄組學是一個非常復雜的系統,與蛋白質、藥物、代謝產物均相關的生物學過程。針對腫瘤基因組和轉錄組的數據挖掘,可以有效的篩選腫瘤生物標志物或治療靶點的變異。

        本案例以QIAGEN公司的IVA和IPA為工具針對腫瘤特異基因型和基因表達,挖掘腫瘤不同亞型的關鍵差異。針對乳腺癌的不同的亞型——快速轉移的乳腺癌亞型型(Claudin-low)和慢速轉移的乳腺癌亞型(luminal)進行測序并尋找與上皮細胞-間充質轉化(EMT)相關的變異分析。EMT是一個復雜的去分化過程,是胚胎早期發育的關鍵。而發生EMT的腫瘤細胞侵略性更強,能侵襲遠端的器官。

        多數Claudin-low亞型為三陰型(ESR1,PGR,ErbB2)乳腺癌,預后較差,也沒有有效的標志物;而luminal乳腺癌(包括A型與B型)預后良好。本案例主要挖掘導致EMT的關鍵因子,從兩種亞型中分別選取了5個具有代表性的細胞系,并對其RNA-seq數據進行深度挖掘。使用IVA進行變異分析尋找到僅在Claudin-low亞型中出現,發生錯義突變的HRAS基因。之后在IPA中再對其進行功能挖掘,發現在Claudin-low亞型中這一突變強烈的驅動了轉移前轉錄活動,并且HRAS受轉錄因子SNAl1和TWIST、EMT的生物標志物MMP2(matrix metalloproteinase-)調節.


      材料和方法

       



      IVA變異篩選結果:

       


        使用IVA可以根據不同條件設置,將獲得的387662條變異一層一層過濾。最終能找出具有生物學意義的突變。

       

       

        以上兩個過濾能夠將387662條變異,去除普通變異和遺傳變異,尋找和癌癥相關的EMT相關的變異,最后得出下圖,找到HRAS基因變異。

       

        得出HARS基因變異后,希望能對該基因進行網絡和功能的探索,尋找更深一步的生物學挖掘。


      IPA生物功能挖掘

        IPA生成EMT相關基因網絡,按照基因功能(形狀)以及亞細胞定位作圖(如下圖)。而luminal乳腺癌與Claudin-low亞型乳腺癌對比的出基因的上下調,用紅色表示上調,綠色表示下調。圖中,紅圈表示公認的腫瘤標記物,MMP2(上調),CDH1與CLDN3(下調),藍色圓圈表示EMT關鍵轉錄因子(Snai1 / 2,Twist1,GSC,ZEB1/ 2)多數都是上調狀態。圖中實線表示與EMT相關的經典通路中參與的基因。

       

        下圖描繪與轉移相關基因網絡。圖中顯示出與HARS相關的基因連聯系。虛線紫色高亮顯示
            HRAS和MMP2的關系。圖中顏色表示luminal乳腺癌與Claudin-low亞型乳腺癌對比的出基因的上下調,用紅色表示上調,綠色表示下調??梢奌ARS未有明顯的變化。


        在使用IPA時,可以認為的假定上調或下調某基因表達,預測與之聯系的基因的表達。如下圖所示,用IPA的MAP(分子活性預測)功能,假設上調HARS后,與之聯系的MMP2基因也會高表達,而CDH1基因則處于抑制狀態。而HARS上調,也對EMT相關的snail2,TWIST等基因有所影響。

       


        如果尋找在Claudin-low亞型乳腺癌中的上游調節因子。找到具有激活作用的相關轉錄因子,很容易能看到TWIST1,SNAI1 ,SPDEF等EMT中常見的轉錄調節因子。將其與其作用的基因共同做出下圖??梢钥吹皆S多與EMT相關的生物過程中的關鍵分子比如上調了RHOA, SNAI2, ZEB1,ZEB2, HIF1A等,下調了CDH1,CLDN4, OCLN等基因。

       

        如果想看到上面的調節網路與HARS和CD44(多種腫瘤表面表達的糖蛋白受體)的關系,直接可用IPA的作圖功能加入這個網絡中,并創建與上面轉錄因子及其作用基因之間的關系,得出下圖。如圖可見:HARS收到上調影響,而圖中CD44卻收到一些下游影響。

       

        如果深究SNAI1與其他轉錄因子的機制網絡可以用IPA找到如下圖的關系??梢钥吹絊NAI1對轉錄調節因子MMP2有強烈的上調作用,而對CDH1有下調的作用??梢钥吹紿ARS在也存在于SNAI1主調節的網絡中,并且對MMP2和CDH1的活性均有影響。

       


      案例總括:
            通過配合使用IVA和IPA,能夠解釋基因組(變異分析)和轉錄組(分子表達)數據。經對照分析luminal乳腺癌與Claudin-low亞型乳腺癌細胞系,找到HRAS變異,并確定出在Claudin-low亞型乳腺癌中,其參與了EMT的轉錄因子調控,并且找到一系列Claudin-low亞型乳腺癌相關的促轉移基因。

        IPA的預測計算功能能夠找尋到影響EMT的機制網絡以及關鍵的轉錄因子Twist1、Snai1 和MMP2因果網絡活性。

        在日常的分析中,很多基因產生成千上萬的Isoform和多種可能關系,變異分析與功能分析的雙重方法(IVA與IPA結合使用),能夠識別可能的因果影響和關鍵Isoform。

        每個預測的關系均有實驗得出的證據支持。IVA與IPA采用的均為有各領域專家人工整理的的數據庫,為所有與生物活動相關的預測結果提供準確的依據。

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