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如何用临床血液样本发 SCI?你需要这个神器!

SCI写作 admin 365次浏览 0个评论

肿瘤早筛是一直是肿瘤科研者关注的点。对于临床医生而言,临床血液样品容易获取且简便,所以通过筛查血液来对癌症进行早期检测有着广阔前景。现在比较可靠的血液生物标志物有:循环 DNA(ctDNA);循环 RNA(ctRNA);循环肿瘤细胞(CTC);细胞外囊泡(EV)。但是,临床医生没有那么多时间自己去做筛查,如果有好的标志物数据库或者工具将会事半功倍。

今天,小编就给大家分享一个超好用的 Biomaker 神器—— BBcancer 数据库。
该数据库收集了癌症患者血液样品的高通量基因表达谱(整合 RNA-seq 和 Microarray 数据)来供人筛选早期检查标志物。
目前,BBCancer 包含 15 个癌症类型,5040 种肿瘤与正常样本, 6 种 RNA 类型(mRNA, lncRNA,circRNA,miRNA,piRNAs(Piwi-interacting RNA),TRFRNAs(transfer RNA fragments))的表达数据。
网址:http://bbcancer.renlab.org/
大家可自行进网站看一下自己比较关注的肿瘤。下面,我们一起来看一下如何使用该数据库。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/

该数据库有 3 大主要功能:基因查询功能;查询目前已知血液生物标记物;下载资源。
基因查询查询功能:
1. 点击「Explore」进入查询页面

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

2. 根据需求选择「Data Type」
这里可选择的类型有:「Expression Abundance」和「Differential Expression」。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

「Expression Abundance」:可查询目的基因在癌组织或者正常组织里的表达趋势(绿色代表下调,红色代表上调)。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

两种方式的查询结果略微有些不同,大家根据需求进行选择即可。

3. 选择 RNA 类型
这里提供了 6 种 RNA 类型,包括 protein coding RNA,lncRNA, circRNA,miRNA, piRNA,tRFRNA。根据需求选择相应的类型。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

4. 选择查询的目的基因这里提供了两种方式:第一种是选择网站提供的收集基因集,包含了多种作者归纳的标志物集合。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

第二种是直接输入自己感兴趣的基因。往输入框内直接输入或粘贴查询的基因即可查询。需要注意的是:不是所有输入的基因都能查询到。 ‘

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

5. 查看结果

颜色标签是用来代表不同组织的。同一种颜色是同一种组织的不同样本的结果(例如血液或者外泌体等)。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

如果想单独了解某一癌种,可点击「Filter cancer subtype」来筛选癌种。

同理,也可在筛选的部分再根据特定基因来筛选。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

此数据库最重要的作用:可知道目的基因的一个表达情况。
数据库的构建者分析了很多数据集,为了让用户对关心的 RNAs 在血液组织中的表达有一个整体的印象,作者利用一个鲁棒的秩聚合算法,以无偏的方式整合 RNA 表达谱。
聚合秩分 (aggregation rank score, AR score) 是对不同研究的 fold change 进行 meta 分析得到的整合秩,AR 得分越大,说明大多数研究中该 RNA 表达上调,反之则表示大多数研究该 RNA 表达下调。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

双击「AR score」可查看得分的具体信息。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

双击后会显示相关信息。
第一点是查询的基因的信息。
包括其染色体位置,编码基因的起始位点,所在正义链还是反义链,该编码基因的长度,基因的类型,该数据库包含查询基因的癌种。

图片来源: http://bbcancer.renlab.org/rna/coding/AFP/Breast%20cancer

第二点信息是基因表达等级的点线图。
所查询的基因在不同「Sample Source」的表达水平如何,如果「Gene Expression Rank」中的百分比越低,说明这个样本来源的目的基因表达值越高。同时点击这个样本,可查看该样本数据源是什么情况。

图片来源: http://bbcancer.renlab.org/rna/coding/AFP/Breast%20cancer

可以看到「NP-B-10」这个样本源有两个 CTC 的样本包含了目的蛋白「AFP」的表达。如想获取此数据,点击右上角导出即可(Excel 或者 CSV 下载)。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/rna/AFP/NP-B-10/sample_ranks

第三点是查看基因的差异表达情况。
通过点击右侧的「眼睛」,可看到目的基因在正常组织和癌组织之间的箱型图。以及差异分析的结果(包括 logFC,p-value, adjusted p-value 等),这里是用 limma 包跑出的结果。

图片来源: http://bbcancer.renlab.org/rna/coding/AFP/Breast%20cancer

值得一提的是,我们可以看到「AFP」的血液和组织样品在乳腺癌没有差异表达,但是前面的查询结果是在乳腺癌下调表达。
所以,查询的结果不是完全由血液的数据来决定其上调还是下调,而是综合多个组织后对特定癌种的一种预测评分。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/explore

这里使用的数据都来源于 GEO,但是 TCGA 是癌症研究的必备数据库。GEPIA2 又很好的整合了 TCGA 数据库(http://gepia2.cancer-pku.cn/#general)。
所以,当我们在 BBCancer 中发现一个很有意义的基因,不妨去 GEPIA2 二次验证。

图片来源:http://gepia2.cancer-pku.cn/#general

查询目前已知血液生物标记物

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/biomarkers

BBCancer 整合了 788 种血液分子标记,方便用户探索多种肿瘤组织的基因表达模式。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/biomarkers

如果你没有想找的标志物,而有研究的癌种,那么可以在查询框直接输入你所想探究的癌种。这个可以为小白一些线索去发挥想象力。

资源下载BBCancer

可以下载所有分析的数据,包括血液数据和组织表达数据,方便用户后续分析。这里提供了 15 种癌症类型,多个层次的表达谱数据和作者已经做好的差异分析。

图片来源:http://bbcancer.renlab.org/download

要知道这里的差异分析是很方便的,尤其是想进行预实验,探索一下可能的现象,BBCancer 就可实现。
举个小例子:

图片来源:http://amp.pharm.mssm.edu/Enrichr/

利用差异分析结果,可以进行 GO(EnrichR(https://amp.pharm.mssm.edu/Enrichr/)),PPI 等任意可以做的分析,快速得获取可能得研究方向。

总  结
液体活检无创性,这一优点一直吸引科研工作者对液体活检标志物的探索,这个数据库对于挖掘早筛标志物的朋友应该是很不错的一个数据库。
尤其 BBCancer 整合了已经发表的多个血液分子标志物,还对这些标志物进行分类。
另外为了弥补血液样本稀缺的不足,创新性的利用 Meta 的思想对数据表达丰度进行预测,给血液生物标志物提供一个相对准确的认识。
同时,该数据库提供的原始差异分析结果,使用的差异分析流程都是当下常规的操作,因而不需要去 GEO 下载数据。
在进行分析时,无论是会 R 还是不会 R 的人群,都可以直接使用这些差异数据进行后续的研究,极大方便小白使用。


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