如何利用在線資源研究癌癥基因組

【字體: 時間:2012年03月06日 來源:生物通

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  由于癌癥基因組數據較為全面,目前進入這一領域研究的相關科研人員將能獲得更多,更高質量的信息,但是研究分析不是一件容易的事情,近期知名生命科學期刊The Scientist雜志以“Combing the Cancer Genome”為題,介紹了癌癥基因組研究中一些有效的在線資源,以及如何運用,可謂是這方面研究的指引手冊。

  

生物通報道:癌癥基因組研究無疑已成為癌癥研究領域的一大熱點,而且這種研究技術無需研究人員十分扎實的生物信息學基礎,就能獲得高回報——癌癥研究人員已經積累了不少小突變,拷貝數變異,表觀遺傳學變化,表達水平差異的分析數據,以及大量癌癥類型的臨床特征數據,早在2008年科學家們就公布了首個癌癥基因組序列(急性髓細胞白血。。

這意味著目前進入這一領域研究的相關科研人員將能獲得更多,更高質量的信息,當然研究分析不是一件容易的事情,正如Dana Farber癌癥研究所的副教授William Hahn所說的那樣,“要想了解這些信息,并掌握如何運用的方法,是一個巨大的挑戰!

近期知名生命科學期刊The Scientist雜志以“Combing the Cancer Genome”為題,介紹了癌癥基因組研究中一些有效的在線資源,以及如何運用,可謂是這方面研究的指引手冊。

文章指出,目前可獲取的基因組數據來自幾個大型國際合作組織,癌癥基因組圖譜研究計劃(Cancer Genome Atlas pilot program,TCGA)就是其中一項,這是一項由美國國立癌癥研究所和美國國家人類基因組研究合作進行的項目,于2005年晚期啟動,目標是“測試一種大規模、系統性分析癌細胞基因組變化的方法的可行性”,為檢測、治療、預防癌癥提供基因組信息。

而英國癌癥基因組計劃則致力于收集一種稱為COSMIC的數據,這是世界上體細胞突變唯一最詳細目錄。除此之外還有國際癌癥基因組聯盟(The International Cancer Genome Consortium,ICGC),這一聯盟于2008年成立,投資10億美元,用10年時間詳盡、深入研究可導致癌癥的變異基因,并繪制癌癥變異基因的全圖譜。這是一個“一站式的購物門戶”,能獲得來自12個聯盟成員國的數據,包括TCGA和COSMIC數據。

一旦研究人員獲得了這些數據,那么接下來就需要了解這些數據能干什么,不能干什么,但是無論尋找的何種類型的數據,首先要確保的是數據分析應該考慮到一些假設情況,這樣在一天結束后,能返回實驗室,或者臨床上進行驗證。

目標基因是否在癌癥中出現突變?

一個良好的開端就是分析感興趣基因的突變和其它異常,ICGC數據門戶提供了幾條研究路線。輸入一個基因名稱,NCBI登錄號,或者Ensembl基因ID,點擊基因報告(Gene Report),就能在突變摘要(Mutation Summary)中找到已發現的突變和拷貝數變化,以及迄今為止,這些突變在腫瘤中出現的頻率。COSMICsection就在體細胞突變列表下方,包括了點突變,少量缺失,以及插入突變等方面的數據。

另外一種方法就是在一種腫瘤中尋找所有受到影響的基因,在ICGC數據門戶中,研究人員能通過點擊數據搜索(Database Search)下的Genes,然后選擇感興趣的腫瘤類型,以及一些其它參數,比如分析的途徑等,這樣就能找到所有受到影響的基因。除此之外,TCGA數據門戶中,還可以從Download Data menu上選擇批量下載(Bulk Download),獲取體細胞突變數據,以及其它類型數據,比如拷貝數,DNA甲基化,基因表達。

ICGC和TCGA數據目前都已向公眾開發,但是需要注意的是這些數據是經處理過的:序列已經通過不同的技術得到驗證,病人識別信息,比如生殖細胞SNPs已經被刪除。而且還要考慮到ICGC搜索時的一些來自其它門戶,比如TCGA的補充數據,因為ICGC的數據是幾個月才更新一次的,而TCGA數據則是當有新數據的時候就更新。除此之外ICGC并不能儲存TCGA的原始數據,因此還是需要向TCGA提交數據訪問請求(Data Access Request)的。(生物通:張迪)

下篇:癌癥基因組在線研究手冊

 《科學家》:挑戰癌癥基因組

(未完待續……)

原文摘選:

Combing the Cancer Genome
Exploring the field of cancer genomics can give a researcher without a sturdy footing in bioinformatics a bad case of information overload. But the potential payoff is high. Cancer researchers have been amassing data on small mutations, copy number variations, epigenetic changes, expression level differences, and clinical features for a number of cancer types since long before the first whole cancer genome sequence (of an acute myeloid leukemia) was completed in 2008. That means researchers diving into the fray today will have more—and higher quality—information at their fingertips than ever before. Yet navigating it won’t be easy, says William Hahn, an associate professor of medicine who studies a number of cancers at the Dana-Farber Cancer Institute in Boston. “It’s a huge challenge to know what’s out there and how to use it.”

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