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TCGA,挖掘肝癌发生的关键基因
时间:2015-06-01 16:07:59来源:汉斯出版社
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提要:TCGA法相较于传统的芯片筛选具有样本数量大、费用小、分析简单等优势,为更多的人进行大规模的肝癌基因组学研究以及基于基因组学的后续功能研究提供了可能性。
TCGA,挖掘肝癌发生的关键基因

肝癌是消化系统常见恶性肿瘤,是全世界第三位死亡原因和中国第二位死亡原因。现有的治疗手段不能有效预防与控制肝癌切除或者肝移植后复发,肝癌患者预后不容乐观。因此需要进一步对肝癌发生及复发机制进行深入研究,寻找肝癌发生的关键基因及肝癌预后评估的生物学指标,以进一步改善患者预后。

浙江大学医学院附属第一医院肝胆胰外科贾俊君等人, 以肝癌为例,利用TCGA数据库深入挖掘肝癌发生关键基因,希望提供给广大科研工作者全面认识 TCGA的机会。研究论文发表在汉斯出版社《外科》国际医学期刊上。(阅读原文

肿瘤基因组图谱 (TCGA)计划由美国 National Cancer Institute (NCI)和 National Human Genome Research Institute (NHGRI)于 2006 年联合启动的项目。它利用大规模测序为主的基因组分析技术,通过广泛的合作,理解癌症的分子机制。以此提高人们对癌症发病分子基础的科学认识及提高我们诊断、治疗和预防癌症的能力。最终完成一套完整的与所有癌症基因组改变相关的“图谱”。

根据标准流程对TCGA数据进行处理、整合,对数据类型及水平进行评估,用R语言(3.1.1版本)中自带的DESeq和edgeR程序包进行分析,结果以热图、韦恩图、hist、PlotMA等表示。依据严格差异基因的判断标准:1,表达量在2倍以上或者0.5倍以下,2,P < 0.05,3,基因排名在前10%。得到了以下结果。

TCGA数据库现有癌组织mRNA芯片信息17张,匹配正常组织mRNA芯片信息9张,共26张。Hist图反映的是每个经统计后P值得分布规律,图中可刊出P值接近0处频率很高,反映差异基因的数量很大。PLotMA图反应基因表达量的分布规律,提示表达上升基因数量较多。用DESeq方法一共找到719个差异基因,而用edgeR方法找到4413个差异基因,两种方法都鉴别出的共同差异基因713个。

经过实验及具体数据分析可看出:TCGA法相较于传统的芯片筛选具有样本数量大、费用小、分析简单等优势,为更多的人进行大规模的肝癌基因组学研究以及基于基因组学的后续功能研究提供了可能性。

备注:预后在医学上,是指根据经验预测疾病的可能病程和结局。

原文链接:http://www.hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=14668

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tcga 肝癌 基因 智库 科研基金

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作者系皮小乔

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