Здесь мы представляем протокол для изучения биомаркера и предсказателя выживаемости рака молочной железы на основе анализа различных общедоступных баз данных. Этот метод может повысить достоверность и репрезентативность выводов, тем самым представить информативный взгляд на ген интереса. Преимущество этого метода в том, что он позволяет быстро визуализировать и интерпретацию потенциальную роль гена в раке молочной железы.
Более того, все результаты, полученные в рамках этой процедуры, могут быть немедленно протестированы и повторены, просто запросив соответствующие веб-сайты. Мы выбрали рак молочной железы в исследовании, чтобы проверить осуществимость этого метода. Поскольку рак молочной железы является неоднородным заболеванием, диагноз, лечение и прогноз различных молекулярных подтипов рака молочной железы могут варьироваться.
Поэтому особенно важно найти эффективный онлайн-инструмент или базу данных с информацией, отражающей разрозненные подтипы рака молочной железы. Для начала этой процедуры перейдите на веб-интерфейс ONCOMINE. Ввись ID1 в поле поиска, чтобы получить относительные уровни экспрессии гена ID1 при различных типах злокачественных новообразований.
В меню первичных фильтров выберите тип анализа, а затем выберите Cancer vs. Normal Analysis. В меню других представлений выберите краткое представление гена.
Установите порог P-значения на уровне 0,01. Установите порог изменения раза до 2. Установите порог ранга гена для всех.
Установите тип данных для всех. Скачать цифры. Во-первых, перейдите на веб-интерфейс BC Gene-Expression Miner.
В меню анализа выберите корреляцию, а затем нажмите на исчерпывающую кнопку. Ввемите ID1 в поле поиска и нажмите кнопку отправки и кнопку «Анализ старта». Для анализа подгрупп в до н.э. Ген-Экспрессия Майнер, перейдите на до н.э. Ген-Экспрессия Майнер интерфейс.
В меню анализа выберите выражение и нажмите исчерпывающую кнопку. Ввести ID1 в поле поиска и нажмите кнопку отправки и кнопку анализа старта. Нажмите на статус нодала и Scarff Блум Ричардсон класса статус эскизы для просмотра полных изображений.
На снимках Scarff Bloom Richardson нажмите кнопку ниже, чтобы визуализировать P-значения фигур. Затем загрузите цифры. Для анализа подгруппы с помощью анализа экспрессии генов Outcome for Breast Cancer Online перейдите на веб-интерфейс GOBO.
Ввись ID1 для символа гена, представляющий интерес, и загрузите набор генов. Установите диапазон поиска для определения идентификаторов генов/зондов для генного символа. Установите все в выборе опухоли, и выберите статус узла и класс стратифицированных в многовариантных параметров.
Остальные элементы остаются по умолчанию. Теперь, представить запрос и скачать цифры. Для анализа выживаемости в до н.э. Ген-Экспрессия Майнер, перейдите на до н.э. Ген-Экспрессия Miner веб-интерфейс.
В меню анализа выберите прогноз, а затем нажмите на исчерпывающую кнопку. Ввести ID1 в поле поиска и нажмите кнопку отправки, а затем кнопку анализа старта. В исчерпывающем прогностический анализ, выберите Нм, ERm, MR в популяции и события критерии, и нажмите кнопку представить, чтобы получить больше информации.
После этого нажмите на эскизы кривой Каплан-Мейер, чтобы экспортировать полные графики. Для анализа выживаемости в атласе белков человека перейдите на веб-интерфейс Human Protein Atlas. Ввените ID1 в поле поиска и нажмите кнопку поиска.
Далее выберите подаборт патологии. Нажмите на этикетку для рака молочной железы и подробная страница появится с указанием интерактивного участка рассеяния выживания и анализа выживания. Скачать эти цифры.
Для анализа выживаемости в Kaplan-Meier Plotter Survival перейдите на веб-интерфейс Kaplan-Meier Plotter. В зоне чипа гена мРНК нажмите кнопку «Начать КМ плоттер» для лечения рака молочной железы. Ввемит ID1 в планку поиска и выберите зеленый элемент в меню кандидата.
Затем выберите RFS в качестве типа выживания и оставьте другие элементы в настройках по умолчанию. Нажмите нарисовать Каплан-Мейер сюжет и скачать цифры. В этом исследовании, репрезентативный результат для анализа данных и интегративного анализа биомаркера рака молочной железы выполняется с помощью ID1, один из ингибитора ДНК-связывающих членов семьи.
Различия экспрессии ID1 mRNA между опухолью и нормальными тканями сначала анализируются с помощью базы данных ONCOMINE, которая содержит в общей сложности 445 уникальных анализов. Есть только 5 исследований, показывающих уровень экспрессии мРНК ID1, который значительно выше в нормальных тканях, чем в тканях рака молочной железы, что указывает на то, что есть выражение дисрегуляции ID1 при раке молочной железы. Bc Gene-Expression Miner затем используется для определения корреляции между экспрессией мРНК ID1 и клиникопатологическими параметрами больных раком молочной железы.
Уровни мРНК ID1, как видно, значительно увеличилось у больных раком молочной железы без метастазов лимфатических узлов по сравнению с теми, с метастазами лимфатических узлов. Анализ в GOBO показывает, что повышенные уровни мРНК ID1 коррелируют с более низким уровнем опухоли. Эти результаты подразумевают, что увеличение экспрессии ID1 связано с более низким метастатическим потенциалом и более низким патологическим сортом при раке молочной железы.
Анализ, проведенный в базе данных до н.э. Gene-Expression Miner, показывает, что более высокие уровни мРНК ID1 коррелируют с более длительным выживанием больных раком молочной железы без метастазов. Анализ, проведенный Атласом белков человека, также показывает, что повышенный уровень белка ID1 связан с лучшим исходом выживания у больных раком молочной железы. Анализ выживаемости от Kaplan-Meier Plotter согласуется с этими выводами, и показывает, что более высокие уровни мРНК экспрессии ID1 предсказывает лучшее выживание без рецидивов у больных раком молочной железы.
Все больше и больше онлайновых баз данных будут доступны или доступны для исследователей. Протокол может обеспечить эффективный метод для исследователей для выявления потенциальных генов-мишеней и связанных с ними сигнальных путей.
