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小木蟲劉樹青管理員
夜未眠
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癌癥生物信息學和系統(tǒng)生物學的基因組數(shù)據(jù)庫資源【轉(zhuǎn)帖】 已有4人參與
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http://www.lifeomics.com/?p=24600 癌癥生物信息學 Oct 29, 2010 No Comments 癌癥是由于一些遺傳改變和表觀遺傳改變而導致的疾病，在它最簡單的形式中，癌癥是一種由于一個細胞基因組變化而導致的遺傳性疾病。這種遺傳改變包括點突變、插入突變、缺失突變和染色體易位等。這些基因的變化可以導致細胞和組織生長異常，這就是腫瘤的表型特征。雖然控制癌癥發(fā)生的分子機制研究一直是過去50年來研究的重點，其中包括使用了很多分子生物學手段的研究，但對人類癌癥的發(fā)生機制還了解不多。盡管在細胞轉(zhuǎn)化基礎上，人們已經(jīng)了解了許多分子遺傳學和表觀遺傳學改變，但導致腫瘤表型的復雜過程才剛剛開始被人們理解。目前，遺傳學上，癌癥的基礎研究正經(jīng)歷著一場變革。 這些都促進了后基因組時代科技的進步，從而令分子生物學家能夠更加精細地研究DNA（基因組）、mRNA（轉(zhuǎn)錄組）和蛋白序列（蛋白質(zhì)組）。全面背景下描述癌癥的機理為研究人員獲得更多有用的數(shù)據(jù)進行分析，并將之以全新的方式結(jié)合起來提供了一個機遇。盡管存在很多實際困難，但人們?nèi)匀慌﹂_展更多項目，目的是整合數(shù)百個樣本以研究來自不同資源的數(shù)據(jù)類型。表1描述了癌癥生物信息學和系統(tǒng)生物學的基因組數(shù)據(jù)庫資源。 表1 癌癥生物信息學和系統(tǒng)生物學的基因組數(shù)據(jù)庫資源 類型 數(shù)據(jù)庫資源 數(shù)據(jù)庫類型 網(wǎng)址 基因組 癌癥基因組計劃（Sanger 中心） 癌癥基因調(diào)查統(tǒng)計、體細胞突變、失雜合圖譜、缺失圖譜、小的基因內(nèi)體細胞突變 http://www.sanger.ac.uk/genetics/CGP 美國人類基因組資源（NCBI） 人類基因組數(shù)據(jù)的整合信息資源 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/guide/human Genome Browser（加州大學圣克魯茲分校） 可視化和查詢工具 http://genome.ucsc.edu 核型 癌癥染色體（NCBI） SKY/M-FISH and CGH數(shù)據(jù)庫、Mitelman數(shù)據(jù)庫、癌癥NCI周期性畸變 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entr ... b=cancerchromosomes Progenetix（佛羅里達大學） 不同癌癥類型的CGH 數(shù)據(jù)庫 http://www.progenetix.net 單核苷酸多態(tài)性 NCBI的單核苷酸多態(tài)性數(shù)據(jù)庫 單核苷酸多態(tài)性 http://www.ncbi.nlm.nih.govprojects/SNP SNP500cancer（NCBI） 癌癥流行病學有關的單核苷酸多態(tài)性 http://snp500cancer.nci.nih.gov 基因表達 NCBI的基因表達數(shù)據(jù)庫 基因表達數(shù)據(jù)庫瀏覽、搜索和數(shù)據(jù)檢索的策劃資源 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo Oncomine（美國密歇根大學） 定位、搜索和可視化某種基因或癌癥類型的工具 http://141.214.6.50/oncomine/main/index.jsp 癌腫基因組解剖計（CGAP） 基因、染色體畸變、SNP 500cancer、組織、SAGE表達材料（正常的、癌癥前期生物和癌細胞的）整合資源 http://cgap.nci.nih.gov 臨床基因組 癌癥的分子水平分析計劃（CMAP） 分子表達譜、靶標、靶向藥物和測試 http://cmap.nci.nih.gov 癌癥基因組剖析計劃（The Cancer Genome Anatomy Project, CGAP）是由美國癌癥研究所（the National Cancer Institute, NCI）在1996年發(fā)起并維持的一項計劃。至今，它已經(jīng)成為癌癥遺傳學研究領域的首創(chuàng)。該計劃已經(jīng)從多種腫瘤樣品和正常樣品中研究出了超過300多萬的表達序列標簽（EST）。 除此之外，該計劃還利用新的技術(shù)構(gòu)建了數(shù)以百計的圖書館。提及的新技術(shù)包括基因表達系列分析（SAGE）和大規(guī)模平行測序技術(shù)（massively parallel signalure sequencing, MPSS）。 SAGE技術(shù)是近幾年發(fā)展起來的一種快速分析基因表達信息的綜合分析方法，它是公認的轉(zhuǎn)錄學圖譜（Transcriptome profiling）研究的最佳方法之一。MPSS是以DNA測序為基礎的大規(guī)模、高通量的基因分析新技術(shù)。它通過標簽庫的建立、微珠與標簽的連接、酶切連接反應和生物信息分析等步驟，可以獲得基因表達序列。MPSS具有測定表達水平低、基因差異小，無需預先知道基因的序列、自動化和高通量等特點，是一項值得推廣的技術(shù)。在巴西，F(xiàn)APESP/LICR的人類癌癥基因組計劃（Human Cancer Genome Project, HCGP）利用一種稱為開放閱讀框EST的新技術(shù)，研究了超過100萬個流行腫瘤的EST。由CGAP和HCGP研究的表達序列，被整合到了國際癌癥基因表達的數(shù)據(jù)庫（International Database Cancer Gene Expression）。這個數(shù)據(jù)庫是基因組研究機構(gòu)（Institute of Genomic Research）（http://www.tigr.org）中人類癌癥索引的基礎。CGAP和HCGP兩個計劃已經(jīng)結(jié)合起來。它們本質(zhì)上有一個共同的目標——創(chuàng)建癌癥的表達目錄，而且它們還注解并向GenBank提交了數(shù)以百萬的腫瘤和正常組織的序列。這兩個計劃的目的是確定正常細胞、前癌細胞和癌細胞基因的獨特表達模式，以期達到改善檢測、診斷和治療病人的目的。 癌癥生物醫(yī)學信息網(wǎng)絡（Cancer Biomedical Informatics Grid, caBIG）（http://cabig.nci.nih.gov）是一個雄心勃勃的、由美國癌癥研究所（NCI，http://cancergenome.nih.gov）資助和維護的一項新計劃。它旨在建立一個癌癥網(wǎng)絡，從而整合四類信息：信息接口、詞匯/術(shù)語和本體論、數(shù)據(jù)元素和信息模型等。 caBIG計劃是一個由研究人員和組織機構(gòu)自愿組織的網(wǎng)格項目，目標是“創(chuàng)造癌癥研究的全球網(wǎng)絡”。為了這個目標，大家努力為應用和分析過程制定了標準，以便能更容易地開展合作、分享數(shù)據(jù)。此外，caBIG承擔了不同領域的開發(fā)項目，例如，開發(fā)臨床試驗管理系統(tǒng)、Ontology采集工具和體內(nèi)成像系統(tǒng)等。 自2004年成立以來，caBIG在80個組織機構(gòu)的800多名工作人員的合作下，已經(jīng)取得了70 多項成果，包括報告書、用語、數(shù)據(jù)規(guī)范、軟件工具（例如一種基于網(wǎng)絡的臨床試驗與多重試驗數(shù)據(jù)管理應用程序）、一種微陣列數(shù)據(jù)庫、一種基因定義元數(shù)據(jù)采集工具以及許多其它成果。 caBIG將個人和機構(gòu)聯(lián)系在一起，共享很多數(shù)據(jù)和工具，它構(gòu)建了全球范圍的癌癥研究資源。caBIG是癌基因組阿特拉斯計劃的一部分，由美國癌癥研究所 （http://cancergenome.nih.gov）資助和維持，它可以加速癌癥預防或治療方面的新方法問世。 如上所述，caBIG的目標是： (1) 通過一種可共享和可操作的基礎設施，將科學家和醫(yī)生聯(lián)系起來； (2) 通過開發(fā)標準規(guī)則和共同語言，能夠更容易地共享信息； (3) 建立或調(diào)整工具收集、分析、綜合和傳播與癌癥相關的研究和護理的信息。 該caBIG項目旨在建立一個協(xié)作信息網(wǎng)絡，以加速開發(fā)新的辦法以改善對患者的治療效果。caBIG 所創(chuàng)建的基礎設施和工具在癌癥社區(qū)之外也有很廣泛的應用。 因此，癌癥生物信息學處理的是組織和數(shù)據(jù)，以便重要的趨勢和模式可以被識別，最終目標是發(fā)現(xiàn)新的治療和/或診斷癌癥的方案。實現(xiàn)這一目標的第一步就是尋找表現(xiàn)特定癌癥條件的基因表達藍圖。人們普遍認為生物狀態(tài)和生理不可能由一個基因的表達所代表。因此，為了揭示代表癌癥發(fā)生和進展的分子標記，研究人員進行了廣泛的基因組分析，例如基因表達的微陣列、微陣列-比較基因組雜交技術(shù)（Array CGH）和組織芯片等。然而，在特定的癌變時期有相當多的改變，包括基因組復制后階段、轉(zhuǎn)錄階段、翻譯階段或翻譯后階段和修改階段，如基因擴增、RNA剪接改變、磷酸化、甲基化和蛋白質(zhì)分泌和穩(wěn)定性差異，這些都不能被基因組分析設想到。蛋白質(zhì)組的分析鑒定，能夠鑒定和定量分析生物樣品中的全部蛋白質(zhì)。 目前蛋白質(zhì)分析技術(shù)包括：二維聚丙烯酰胺凝膠電泳（2DE法）、同位素編碼親合性標簽（isotope-coded affinity tag, ICAT）、基質(zhì)輔助激光解析電離質(zhì)譜（MALDI-MS）、液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（LC/MS/MS）、質(zhì)譜成像（imaging MS）、蛋白質(zhì)芯片（Protein array）和自體抗體表達等技術(shù)等。要組織和分析由這些高通量技術(shù)產(chǎn)生的具體數(shù)據(jù)，需要發(fā)展相當數(shù)量的計算軟件和數(shù)據(jù)庫。人們通過計算統(tǒng)計分析輔助和建立蛋白質(zhì)或基因圖譜，已經(jīng)可以鑒別遺傳特點，這對發(fā)展新的和個性化的癌癥治療方法非常有價值。 生物信息學方法和臨床驗證已用于識別多種癌癥指示性表達譜。Kim等人分析了SAGE和EST數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)了一系列肺癌中差異表達的基因。在一個系統(tǒng)檢測注解基因功能的實驗中，他們找到了29個基因，隨后借助肺癌病人的臨床標本發(fā)現(xiàn)了這些基因?qū)嶒烌炞C很敏感。 Sjoblom 等人確定了在大腸癌和乳腺癌腫瘤中已經(jīng)經(jīng)過注解的人類蛋白質(zhì)編碼基因序列。他們分析了11個乳腺癌患者和11個大腸癌患者個體的13023個基因，結(jié)果揭示單個腫瘤積累了大約平均90個突變基因，但它們中只有一部分會導致腫瘤惡化。用嚴格的標準來界定這些基因，Sjoblom 等人發(fā)現(xiàn)共有189個基因（平均每個腫瘤11個）突變頻率很高。 統(tǒng)計和生物信息學工具可以幫助確定突變在腫瘤形成中的作用。鑒定分子標記和表達譜正被人們用于腫瘤分類、診斷和臨床結(jié)果的預測。癌細胞依賴的特殊基因、蛋白質(zhì)和細胞路徑的鑒定，加速了人們對更有效的治療藥物的研發(fā)進程。通過設計、整合來自多個應用和平臺的資料，如GeneSpring分析平臺（http://www.chem.agilent.com/en-US/Pages/HomePage.aspx），或開發(fā)資源和開發(fā)軟件計劃（Bioconductor，http://www.bioconductor.org，一項使用R語言進行基因組數(shù)據(jù)計算的開源&可擴展軟件計劃），不僅可以用于專門回答生物學方面的基因組、遺傳學、蛋白質(zhì)組和生物標志物篩選的交叉問題，還能夠提供全面的統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘和可視化工具。此外，基于群體的分子和遺傳變異研究可能會成為個體化治療的基礎。目前已在臨床上成功應用于治療的藥物有Gleevec（格列衛(wèi)）（一種激酶抑制劑，可用于成人和兒童慢性髓性白血�。–ML）的治療）與單克隆抗體美羅華（Rituxan）（治療非霍奇金淋巴瘤），另外還有阿瓦斯�。ˋvastin）（治療結(jié)直腸癌和非小細胞肺癌）和赫賽�。℉erceptin ）（治療乳腺癌）。 [ Last edited by wizardfan on 2013-3-4 at 04:06 ] |
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