保持遗传稳定性的两个关键机制包括DNA损伤修复 (调控基因组稳定性)以及有丝分裂检测点(调控染色体组稳定性)。
ATR蛋白是一个与ATM 相关的调控DNA损伤修复的主要蛋白激酶,在DNA复制过程中ATR的丢失会增加S期的基因组不稳定性并影响随后的有丝分裂。
FOXM1这个转录因子在大部分癌症是高表达的,也有文献表现它的高表达量加速了细胞分裂。 Continue reading
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2019年2月份第1周(总第53周)胃癌的类器官研究(附视频)
文章发表于stem.2018.09.016,标题是:A Comprehensive Human Gastric Cancer Organoid Biobank Captures Tumor Subtype Heterogeneity and Enables Therapeutic Screening 本研究主要是完成了一个 a primary gastric cancer organoid (GCO) biobank ,包括34个病人的63个部位,主要是:
- normal, dysplastic, cancer, and lymph node metastases Continue reading
GEO数据挖掘-第六期-RNA-seq数据也照挖不误
前面我们分享的GEO数据库挖掘教程都是针对表达芯片来的,会给粉丝们一种错觉,是不是这个技术只能挖掘这些老旧的表达芯片呢?
当然不是这样,现在就给大家秀一秀RNA-seq数据的挖掘。 Continue reading
12月份第4周(总第48周)乳腺癌的类器官研究
本研究是乳腺癌领域的第一个类器官研究,发表于Cell. 2018 Jan 作者是 N Sachs , 到2018年底已经被引用超过50次啦,文章题目是:A Living Biobank of Breast Cancer Organoids Captures Disease Heterogeneity.
研究者收集了 超过150例乳腺癌患者样品,然后声称其团队成功的制作了超过100个类器官。
From 155 tumors, we established 95 BC organoid lines that readily expanded.
而且NGS数据分析结果表明类器官比较好的保留其配对肿瘤样品的CNV和SNV特征。 Continue reading
12月份第3周(总第47周)多组学探索不同器官的小细胞癌症起源
发表于 Science 05 Oct 2018 , 文章是:Reprogramming normal human epithelial tissues to a common, lethal neuroendocrine cancer lineage 小细胞癌症里面最出名的应该是小细胞肺癌(SCLC)了,恶性度高,预后差,治疗上进展也比较少。小细胞肺癌大约占所有肺癌的15%,每年全国有十几万新发的小细胞肺癌患者,其中绝大多数患者诊断的时候就已经是晚期。所以针对它的研究,就有点类似于乳腺癌里面的TNBC一样。 Continue reading
12月份第2周(总第46周)-探索TNBC新的亚型分类
发表于:Clin Cancer Res. 2015 Apr 文章题目是:Comprehensive Genomic Analysis Identifies Novel Subtypes and Targets of Triple-negative Breast Cancer 主要是考虑到TNBC是异质性较大的一种乳腺癌,而且预后非常差,所以临床用药指导急需对TNBC本身更加细致的分类,研究团队通过贝勒医学院分两次 收集了 198个TNBC病人, (discovery set: n=84; validation set: n=114) 比较稳定的把TNBC分成了4个亚型,而且还分析了7个公共数据集来验证其结论。
第45周-多点取样的WES看肿瘤内部异质性可靠性评价
肿瘤内部异质性问题已经是老生常谈了,在NGS如日中天的这些年,已经有非常多的多位点取样进行WES测序探索肿瘤异质性的(不同癌症研究的列表见文末),但是这个技术的可靠性并没有进行系统的评价,技术噪音,技术误差是可观存在的,所以就有了本研究:bioRxiv preprint first posted online Jan. 24, 2018; doi: http://dx.doi.org/10.1101/253195. 虽然并没有正式发布在SCI期刊,但是也值得解读。
第44周-转录组和表观数据结合的典型例子
发表于Cancer Cell. 2018 Sep 10;文章是:Overcoming Resistance to Dual Innate Immune and MEK Inhibition Downstream of KRAS. 主要探究的是耐药性,用的是细胞系,但是这篇文章我最关心的是研究团队对转录组和表观数据的结合,还有对CCLE和TCGA这样的公共数据库的挖掘利用。
第43周-人工整理的细胞系资料库
新鲜出炉的NAR文章:Cell Model Passports—a hub for clinical, genetic and functional datasets of preclinical cancer models Published: 27 September 2018 ,位于英国的sanger研究所的科研团队详细整理了目前常见的科研细胞系的多种资料,并制作网站共所有科研人员查询浏览:cellmodelpassports.sanger.ac.uk, 可以说是非常贴心了。
VCF格式文件的shell小练习
首先使用bowtie2软件自带的测试数据生成sam/bam文件,还有vcf文件
sam和bam格式文件的shell小练习
首先使用bowtie2软件自带的测试数据生成sam/bam文件,代码如下:
mkdir -p ~/biosoft
cd ~/biosoft
wget https://sourceforge.net/projects/bowtie-bio/files/bowtie2/2.3.4.3/bowtie2-2.3.4.3-linux-x86_64.zip
unzip bowtie2-2.3.4.3-linux-x86_64.zip
cd ~/biosoft/bowtie2-2.3.4.3-linux-x86_64/example/reads
../../bowtie2 -x ../index/lambda_virus -1 reads_1.fq -2 reads_2.fq > tmp.sam
# samtools view -bS tmp.sam >tmp.bam
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fasta和fastq格式文件的shell小练习
这个是有机结合生物信息学的linux和数据格式的练习题:
下载bowtie2软件后拿到示例数据:
linux基础命令12讲视频学习心得
第42周-小细胞肺癌组学特性与化疗抵抗相关性
与2018发表在NC上面,文章是:Recurrent WNT pathway alterations are frequent in relapsed small cell lung cancer 同样是发NC,相比上次分享的韩国人的乳腺癌队列,还有之前的台湾人队列来说,本研究成本要低很多。
第41周文献分享-肝癌复发的CpG甲基化信号特征
发表于2017年,杂志是 JOURNAL OF CLINICAL ONCOLOGY 影响因子26.303 , 文章是 CpG Methylation Signature Predicts Recurrence in Early-Stage Hepatocellular Carcinoma: Results From a Multicenter Study 亮点应该是自己的数据,然后使用了两个机器学习算法:
- LASSO, Least Absolute Shrinkage and Selector Operation;
- SVM-RFE, Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination;
前面我们讲解了一篇2013年多组学数据探索乳腺癌细胞系药物敏感性使用的也是两个机器学习算法,不过是LS-SVM和RF,但是也有借鉴意义。Continue reading
第40周文献分享-多组学数据探索乳腺癌细胞系药物敏感性
也是公共数据的挖掘,但是不是对TCGA数据库的挖掘,不过其整合的多组学又恰好是TCGA计划纳入的7种数据。
第39周文献分享-探索BRCA1基因全部可能的突变的功能
2018年9月朋友圈刷屏的nature文章,题目是:Accurate classification of BRCA1 variants with saturation genome editing 字面意思是探索了BRCA1基因上面的全部可能的突变位点的生物学意义,但事实上只是探索了96.5% of all possible single-nucleotide variants (SNVs) in 13 exons that encode functionally critical domains of BRCA1.
卵巢癌类器官研究
这应该是卵巢癌领域的第一个类器官研究,发表于 September 13, 2018,题目是:Prediction of DNA Repair Inhibitor Response in Short Term Patient-Derived Ovarian Cancer Organoids
查看几个KEGG的通路的overlap情况
发现自己的基因集使用KEGG数据库进行分析的时候,很多免疫相关通路被富集,所以怀疑是不是这些免疫通路互相交叉很多,就试着探索一下,是一个蛮好的练习题:
第37周-药物反应可以由基因组特性预测
2015发在BMC Cancer的文章:Anticancer drug sensitivity prediction in cell lines from baseline gene expression through recursive feature selection
主要就是整合了 Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) 和 Cancer Genome Project (CGP) 这两个数据库,使用 支持向量机来预测药物反应。