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新消息:癌癥組學(xué)大數(shù)據(jù)的可視化與再挖掘

時間:2018-9-27閱讀:261
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      大型的項目如TCGA,GTEx創(chuàng)造出了大量的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù),為人們提供了數(shù)據(jù)挖掘、理解基因功能的機會。而如何能快速獲取到這些生物大數(shù)據(jù),從其中能夠得到什么有價值的信息,是人們一直在探索的命題。為了讓沒有生物信息學(xué)背景的研究人員也能夠輕易獲取、分析生物大數(shù)據(jù),北京大學(xué)張澤民教授實驗室的唐澤方等人通過 R 、Perl等語言對數(shù)據(jù)進行處理、可視化,設(shè)計了癌癥大數(shù)據(jù)可視化手機 APP GE-mini以及癌癥大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)zhanGEPIA。研究人員能夠通過 GE-mini 和 GEPIA來提出問題或是驗證假設(shè)。

      高通量RNA測序(RNA-Seq)已經(jīng)成為一個強有力的轉(zhuǎn)錄組分析方法,廣泛應(yīng)用于基因功能和模式生物研究、尋找候選藥物靶點、識別疾病分類和診斷的生物標記物等領(lǐng)域。癌癥基因組圖譜(TCGA)和GTEx項目對數(shù)以萬計癌癥和非癌癥樣本進行了RNA-Seq,為包括癌癥生物學(xué)在內(nèi)的許多相關(guān)領(lǐng)域提供了的機會。TCGA項目中,除了726個癌旁正常組織的數(shù)據(jù)外,來自33種癌癥類型的9736例腫瘤樣本也進行了RNA-seq分析。

      GTEx項目產(chǎn)生的RNA-Seq數(shù)據(jù)包含超過8000例正常樣本。由于存在一定的差異,這樣的數(shù)據(jù)不能直接用于綜合分析。為使來源不同的數(shù)據(jù)更為兼容,UCSC Xena項目已基于標準流程重新計算所有表達的原始數(shù)據(jù),成為了迄今為止全面的表達數(shù)據(jù)。

      一些分析工具,如Xena、cBioPortal 、HPA等,提供了一定程度的可視化和分析功能,也在被廣泛使用,但沒有充分解決實驗生物學(xué)家需要的許多額外的表達分析功能。

     唐澤方博士等人開發(fā)的GEPIA,滿足了上述未得到充分解決的需求。

     GEPIA提供了關(guān)鍵的交互分析和定制功能,包括腫瘤/正常差異表達譜分析、剖面繪制、病理分期、患者生存分析,相似基因檢測分析和降維分析。通過簡單的點擊GEPIA 就可以進行綜合全面的表達分析,大大促進了研究領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘、科學(xué)討論和治療的發(fā)現(xiàn)過程。GEPIA能夠提供快速定制功能,*了癌癥基因組學(xué)大數(shù)據(jù)和為終端用戶提供集成信息之間的缺口,從而幫助實現(xiàn)當(dāng)前數(shù)據(jù)資源的價值?;诨虮磉_水平的生存分析也被廣泛用于評估某一特定基因的臨床重要性。此外,由于具有相似表達模式的基因可能具有相關(guān)功能,因此在需要識別與已知基因相似基因時,GEPIA的表現(xiàn)令人滿意。

 

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