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OmincsBean-Cancer之生信之路(1)
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近年来,随着测序技术的越发成熟及其成本的不断降低,各种疾病各类样本的测序数据如同雨后春笋般出现在TCGAGEO数据库中,为越来越多的科研人员、尤其是缺乏经费的生信爱好者提供了莫大的方便。然而在获取数据后,如何对数据进行生信分析进而得到可用的结果成为了很多生信爱好者的拦路虎。为了帮助生信爱好者更好的前行,Omincs-Bean Cancer应运而生。

OmicsBean-Cancer肿瘤组学数据分析平台专门针对肿瘤组学数据的分析研究,面向一线科研人员的实际需求而设计;涵盖转录组学、蛋白组学、MicroRNA、代谢组学四大板块,并可轻松实现多组学数据的整合分析;实验设计包括多组,多时间点,多重复,组合实验设计等;数据类型支持差异数据列表、原始矩阵数据、多个差异列表打包的压缩文件等;分析模块包括数据质控、肿瘤相关信息筛选(激酶、磷酸化激酶、转录因子、酶底物和药物靶标等)、泛癌研究比较、常用肿瘤相关数据库(如GEOTCGA等)检索与信息挖掘、差异数据功能分析以及定制化模型构建等;平台创造性地引入了“分析套餐”的概念,实现了整个分析过程的无缝连接,真正实现了一站式轻松到位的分析模式。

在此我们列举几篇利用我们平台分析数据发表的文章及其套路:

1201873日发表在DNA AND CELL BIOLOGYIF=2.634上的一篇文章“Selective Actionable and DruggableProtein Kinases Drive the Progression of Neuroendocrine Prostate Cancer”,这篇文章首先利用我们平台对一组含有不同类型人前列腺癌的测序结果进行数据校正,然后通过聚类分析发现在不同阶段不同类型的前列腺癌中激酶存在明显的变化,并且呈现出一定的规律性,然后作者进一步从Biological process enrichment KEGG pathway enrichmentanalyses等不同角度对这些激酶能够的功能进行评估,从而证明激酶能够在前列腺癌病变进展的过程中发挥重要作用。

为了进一步阐释激酶在前列腺癌进展中的作用,作者第二阶段又从GEO数据库中筛选出了一组直接体现前列腺癌从PCa进展到到NEPC的动态变化数据,然后再次在Omincs-Bean Cancer平台对其进行处理分析,通过限定不同的条件以venn图的形式对发生变化的激酶进行简单的筛选,然后利用heat map对这些筛选出来的激酶在不同阶段前列腺癌中的变化情况进行了直观的量化呈现。那么这些筛选出来的激酶是如何发挥功能的呢?为了解释这个问题,作者通过从PI3K-Akt mTOR MAPK signaling pathway一些经典的信号通路入手进行分析,并且结合不同阶段的前列腺癌细胞系进行了一定程度的具体实验验证,最终通过“生信分析+实验验证”证明了激酶在前列腺癌进展中的重要驱动作用。