你現在看到的是生信技能樹聯盟創始人jimmy組織的逆向收費讀文獻社群的成果展:詳情見:https:// vip.biotrainee.com/d/19 8- -
多組學探索不同器官的小細胞癌症起源
發表於 Science 05 Oct 2018 , 文章是:Reprogramming normal human epithelial tissues to a common, lethal neuroendocrine cancer lineage 小細胞癌症裡面最出名的應該是小細胞肺癌(SCLC)了,惡性度高,預後差,治療上進展也比較少。小細胞肺癌大約佔所有肺癌的15%,每年全國有十幾萬新發的小細胞肺癌患者,其中絕大多數患者診斷的時候就已經是晚期。所以針對它的研究,就有點類似於乳腺癌裡面的TNBC一樣。
有趣的是,大部分公眾號解讀這篇文章的標題都側重於指出:Science:如何將健康細胞癌化?只需五個基因
一些名詞:
small cell neuroendocrine carcinoma (SCNC)
reprogrammed prostate and lung SCNCs
small cell prostate cancer (SCPC)
small cell lung cancer (SCLC)
euroendocrine prostate cancer (NEPC)
poorly differentiated prostate adenocarcinoma (PrAd)
large cell prostate carcinoma
很多不同器官的癌症會發展成具有很強侵略性的小細胞癌 ,也稱為小細胞神經內分泌癌(SCNC)來抵制治療。不同器官的癌症類型是否通過相同途徑轉變成SCNC細胞還不清楚。肺癌、前列腺癌、膀胱癌和其他組織的小細胞癌在名稱上是相似的, 但是臨床醫生通常把它們當作不同的實體來治療,然而,在過去的幾年裡,研究者們逐漸開始認識到癌症有相似之處。
關鍵發現: 前列腺和肺細胞在健康時有著非常不同的基因表達模式,但是當它們轉化成小細胞癌時,幾乎具有相同的模式。研究表明,不同類型的小細胞瘤的演變相似,即使它們來自不同的器官。
3種ngs組學測序數據
通過將帶有五個基因 的人類前列腺細胞(統稱為PARCB )移植到小鼠體內,探索了癌症類型之間的潛在相似之處。當這些細胞在小鼠體內生長時,它們顯示出人類小細胞神經內分泌癌的獨特特徵,基因如下;
不同基因的組合的分組就可以通過NGS手段來探索他們的差異。
GSE118204 包含另外3個GSE數據集,分別是RNA-seq,Whole Exome-seq,ATAC-seq 所以完全看懂這篇文獻需要會的數據分析能力要求有點高。
gseinfo GSE118204Reprogramming normal human epithelial tissues to a common, lethal neuroendocrine cancer lineage (ATAC-seq)GSE118205Reprogramming normal human epithelial tissues to a common, lethal neuroendocrine cancer lineage (Whole Exome-seq)GSE118206Reprogramming normal human epithelial tissues to a common, lethal neuroendocrine cancer lineage (RNA-seq)GSE118207PARCB Project: Reprogramming normal human epithelial tissues to a common, lethal neuroendocrine cancer lineage
但是作者的分析結果主要集中於 RNA-seq和ATAC-seq,看了看應該是Whole Exome-seq數據是沒有配對正常組織測序結果來輔助尋找somatic的mutation信息。
首先看 RNA-seq數據分析結果
轉錄組的分析流程是:
通過上面的分析流程得到表達量矩陣 後,作者最重要的分析點是強調這些不同組別的細胞系的相關性,如下:
攜帶著PARCB的SCNC細胞(PARCB-SCNC細胞)與來自人體的小細胞前列腺癌(small cell prostate cancer, SCPC)細胞存非常相似,,如下圖,SCLC和PARCB聚集在一起。
這些分析都需要比較強的背景知識,還有對公共數據的把控能力。
然後看ATAC-seq數據分析結果
同樣也是先看看其數據分析流程:
因為數據都是公布出來的,所以可以比較輕鬆的下載下來,走一波我的教程:https://www. jianshu.com/p/5bce43a53 7fd 看看能不能得到同樣的分析結果圖表。
主要也是根據信號值來進行PCA等看看不同組的相關性如何,如下圖:
文章關於ATAC-seq數據獨特的分析點不多,就:
聯合分析
對於RNA-seq和ATAC-seq數據的聯合分析,作者做得並不多,流程描述如下:
能放在正文的分析結果也不多,如下;
分析沒啥難點,解讀就這樣吧。
如果需要組裝自己的伺服器;代辦生物信息學伺服器
如果需要幫忙下載海外數據(GEO/TCGA/GTEx等等),點我?
如果需要線下輔導及培訓,看招學徒
如果需要個人電腦:個人計算機推薦
如果需要置辦生物信息學書籍,看:生信人必備書單
如果需要實習崗位:實習職位發布
如果需要售後:點我
我的博客:生信菜鳥團:http://www. bio-info-trainee.com/
我們的論壇:生信技能樹:http://www. biotrainee.com/thread-1 376-1-1.html
我們的VIP社區:https:// vip.biotrainee.com/d/31 1-
我們的微信公眾號:https:// mp.weixin.qq.com/s/egAn Rfr3etccU_RsN-zIlg
我們的知識星球:https:// t.zsxq.com/VjmQZNn
我們的網易雲課堂:https:// study.163.com/provider/ 400000000562025/index.htm
請善用搜索功能:http:// weixin.sogou.com/
我們的b站:https://www. bilibili.com/video/av26 731585/
YouTube鏈接:https:// m.youtube.com/channel/U C67sImqK7V8tSWHMG8azIVA/playlists
常年招收周末班(每月一期)學員,小班教學,名額有限,歡迎預定,常年招收學徒!點擊了解:https:// mp.weixin.qq.com/s/gzyC RNnfgYkSsnjPSr-MGw
推薦閱讀: