Name: analyzing tumor gene expression factors with the corexplorer web portal
Uploaded: 2019-10-11T15:00:00
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जीवी DARPA पुरस्कार W911NF-16-0575 द्वारा समर्थित किया गया था.

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	<li>Petryszak, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+RNASeq-er+API-a+gateway+to+systematically+updated+analysis+of+public+RNA-seq+data.">The RNASeq-er API-a gateway to systematically updated analysis of public RNA-seq data.</a> Bioinformatics. 33, 2218-2220 (2017).</li><li>Steeg, G. 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B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mitochondrial+respiration-an+important+therapeutic+target+in+melanoma.">Mitochondrial respiration-an important therapeutic target in melanoma.</a> PLoS One. 7, 40690 (2012).</li><li>Folkman, J., Merler, E., Abernathy, C., Williams, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Isolation+of+a+tumor+factor+responsible+for+angiogenesis.">Isolation of a tumor factor responsible for angiogenesis.</a> Journal of Experimental Medicine. 133, 275-288 (1971).</li><li>Takahashi, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Vascular+endothelial+growth+factor+(VEGF),+VEGF+receptors+and+their+inhibitors+for+antiangiogenic+tumor+therapy.">Vascular endothelial growth factor (VEGF), VEGF receptors and their inhibitors for antiangiogenic tumor therapy.</a> Biological and Pharmaceutical Bulletin. 34, 1785-1788 (2011).</li><li>Subramanian, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gene+set+enrichment+analysis:+a+knowledge-based+approach+for+interpreting+genome-wide+expression+profiles.">Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 102, 15545-15550 (2005).</li><li>Cerami, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+cBio+Cancer+Genomics+Portal:+An+Open+Platform+for+Exploring+Multidimensional+Cancer+Genomics+Data.">The cBio Cancer Genomics Portal: An Open Platform for Exploring Multidimensional Cancer Genomics Data.</a> Cancer Discovery. 2, 401-404 (2012).</li><li>Gao, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Integrative+Analysis+of+Complex+Cancer+Genomics+and+Clinical+Profiles+Using+the+cBioPortal.">Integrative Analysis of Complex Cancer Genomics and Clinical Profiles Using the cBioPortal.</a> Science Signalling. 6, 1 (2013).</li><li>Reich, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GenePattern+2.0.">GenePattern 2.0.</a> Nature Genetics. 38, 500 (2006).</li><li>Wang, Y. E., Kutnetsov, L., Partensky, A., Farid, J., Quackenbush, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=WebMeV:+A+Cloud+Platform+for+Analyzing+and+Visualizing+Cancer+Genomic+Data.">WebMeV: A Cloud Platform for Analyzing and Visualizing Cancer Genomic Data.</a> Cancer Research. 77, 11-14 (2017).</li><li>. Morpheus Available from: <a target="_blank" href="https://software.broadinstitute.org/morpheus">https://software.broadinstitute.org/morpheus</a> (2019)</li><li>Weitschek, E., Lauro, S. D., Cappelli, E., Bertolazzi, P., Felici, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CamurWeb:+a+classification+software+and+a+large+knowledge+base+for+gene+expression+data+of+cancer.">CamurWeb: a classification software and a large knowledge base for gene expression data of cancer.</a> BMC Bioinformatics. 19, 354 (2018).</li><li>Chou, P. -. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=tACCo,+a+Database+Connecting+transcriptome+Alterations,+pathway+Alterations+and+Clinical+outcomes+in+Cancers.">tACCo, a Database Connecting transcriptome Alterations, pathway Alterations and Clinical outcomes in Cancers.</a> Scientific Reports. 9, 3877 (2019).</li></ol>

लेखक घोषणा करते हैं कि उनका कोई प्रतिस्पर्धी वित्तीय हित नहीं है।

हम CorExplorer साइट प्रस्तुत किया है, अधिक से अधिक सहसंबद्ध जीन अभिव्यक्ति कारकों के इंटरैक्टिव अन्वेषण के लिए एक सार्वजनिक रूप से सुलभ वेब सर्वर CorEx एल्गोरिथ्म द्वारा ट्यूमर आरएनए-सेक से सीखा. हमने दिखाया है कि कैसे वेबसाइट ट्यूमर जीन अभिव्यक्ति के अनुसार रोगियों को स्तरित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, और कैसे इस तरह के स्तरीकरण जैविक समारोह और अस्तित्व से मेल खाती है.
आरएनए-सेक विश्लेषण के लिए अन्य वेबसर्वर का निर्माण किया गया है। ट्यूमर के लिए विभेदऔर और सह-अभिव्यक्ति विश्लेषण की जांच की जा सकती है और cbioPortal19,20में अन्य डेटा प्रकार के साथ एकीकृत किया जा सकता है। सर्वर GenePattern21, Mev22, और Morpheus23, इस तरह के प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए), kmeans, या स्वयं संगठित नक्शे (SOMs) के रूप में स्थापित क्लस्टरिंग तकनीकों को शामिल. अधिक अभिनव प्रयासों CamurWeb24शामिल हैं, एक स्वचालित नियम पैदा वर्गीकर पर आधारित है, और TACCO25,जो यादृच्छिक वन वर्गीकर और lassos लागू करता है. यहाँ उपयोग किए गए CorEx एल्गोरिथ्म डेटा में प्रतिमानों की व्याख्या करने वाले कारकों के पदानुक्रम को ढूँढने के लिए बहुचर जानकारी ऑप्टिमाइज़ करता है. अरैखिक और पदानुक्रमिक कारक अधिगम पीसीए4के माध्यम से पाए गए रैखिक वैश्विक कारकों के सापेक्ष बेहतर व्याख्यात्मकता प्राप्त करता प्रतीत होता है। इसके अतिरिक्त, नमूना संकेतों की तकनीक के ठीक अनाज पार्सिंग सटीक ट्यूमर तुलना की तुलना में अनुमति देता है-जेड-की तुलना में अधिक सामान्यतः व्यापक उपप्रकारों का इस्तेमाल किया. ओवरलैपिंग और पदानुक्रमिक कारक विश्लेषण का यह संयोजन CorExplorer को अधिकांश अन्य दृष्टिकोणों से अलग करता है और दृश्य और सारांशन के लिए नए उपकरणों की आवश्यकता होती है.
CorExplorer कारक विश्लेषण का एक महत्वपूर्ण हिस्सा न सिर्फ कई का पता लगाने की क्षमता है, लेकिन जानकारीपूर्ण जीन पैटर्न है कि एक ओवरलैपिंग पदानुक्रम के भीतर रखा जाता है के साथ 100 से अधिक कारकों. CorExplorer जैविक और नैदानिक संघों के लिए इन असंख्य कारकों के खनन की सुविधा और व्यक्तिगत ट्यूमर के असाधारण विस्तृत लक्षण के लिए अनुमति देता है. इतनी बड़ी संख्या में कारकों की अनिगरानीित शिक्षा का अर्थ है कि सभी रोग जीव विज्ञान के लिए प्रासंगिक नहीं होंगे। ऐसे मामले में, ब्याज के कारकों को बाहर निकालने या जीवित रहने जैसे नैदानिक डेटा से जुड़े कारकों की खोज करने के लिए एनोटेशन या ज्ञात जीन का उपयोग करना आवश्यक है। इस प्रकार, CorExplorer उपयोगकर्ताओं को यह बहुत महत्वपूर्ण फ़िल्टरिंग चरण को कार्यान्वित करने के लिए अनुमति देता है। एक ट्यूमर में कारक जीन पैटर्न की उपस्थिति भी व्यक्तिगत ऑन्कोलॉजी उपचार के लिए एक दृष्टिकोण का सुझाव दे सकते हैं। इसके अलावा, संभावित उपयोगी चिकित्सीय संयोजन की खोज के लिए अनुमति देता है कि प्रत्येक ट्यूमर के लिए कारक स्कोर की बहुलता.
यह कभी कभी मामला है कि कोई महत्वपूर्ण जाओ एनोटेशन कारकों अत्यधिक अस्तित्व के साथ सहसंबद्ध के लिए दिखाई देते हैं. हालांकि यह शोर के कारण या नमूना डेटा के तहत हो सकता है, वहाँ इस तरह के एक क्लस्टर आकार है कि महत्वपूर्ण संवर्धन स्कोर रजिस्टर करने के लिए बहुत छोटा है या समूह जैविक सुसंगत बिना विविध रास्ते से एकल जीन की एक 'बास्केट' होने के रूप में अन्य संभावित कारण हैं संघ. इसके अतिरिक्त, केजीजी और गो जैविक प्रक्रिया से अलग एनोटेशन की एक श्रेणी, जैसे सेलुलर डिब्बे, उपयुक्त हो सकता है। प्रोटोकॉल में प्रदर्शित के रूप में StringDB को बाहर जोड़ने के द्वारा इन पहुँचा जा सकता है. CorExplorer साइट पर जीन आंटलजी संवर्धन विश्लेषण वर्तमान में एक कारक में जीन भार के लिए खाता नहीं है, हालांकि यह संभावना निकट भविष्य में उपाय किया जाएगा. नोट एक जीन सूची विकल्प 'विंडो जोड़ें' के अंतर्गत उपलब्ध है जो बाहरी उपकरणों के साथ आगे विश्लेषण के लिए पूर्ण कारक जीन सूची को डाउनलोड करने की अनुमति देता है.
वेबसाइट के उद्देश्यों के लिए, CorEx प्रत्येक डेटासेट पर पाँच बार चलाया गया था और सबसे बड़ी कुल सहसंबंध के परिणामस्वरूप चलाया गया था। कई रन के परिणामों के एक सांख्यिकीय प्रतिनिधित्व होने और अधिक जानकारीपूर्ण हो सकता है और भविष्य के काम के लिए एक लक्ष्य है. इसके अतिरिक्त, सर्वर पर उपलब्ध ट्यूमर प्रकार के सेट बल्कि छोटा है, लेकिन हम इस उपयोगकर्ता हित के अनुसार समय के साथ विस्तार करने की उम्मीद है.
जैसा कि ऊपर उल्लिखित, CorExplorer नैदानिक और डेटाबेस जानकारी के साथ CorEx आरएनए-सेक कारक संबंधों visualizes, इस प्रकार पूछताछ के विभिन्न तरीकों की एक किस्म को सक्षम करने. हमें उम्मीद है कि इस उपकरण को आगे काम करने के लिए खोज और ऑन्कोलॉजी में नैदानिक आवेदन के लिए आरएनए-सेक विश्लेषण की शक्ति का उपयोग करने के लिए नेतृत्व करेंगे।

बस एक दशक पहले से अधिक अपने परिचय के बाद से, आरएनए-सेक जीन अभिव्यक्ति1को मापने के लिए एक सर्वव्यापी उपकरण बन गया है। यह है क्योंकि यह एक नमूना के पूरे ट्रांस्पोम की तेजी से और सस्ते डी नोवो प्रोफाइलिंग सक्षम बनाता है. हालांकि, आरएनए-सेक ट्यूमर डेटा एक अंतर्निहित जीव विज्ञान को दर्शाता है जो आंतरिक रूप से जटिल है और अक्सर कम नमूना होता है, जबकि डेटा स्वयं उच्च आयामी और शोर होता है। यह विश्वसनीय संकेतों को निकालने के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती प्रस्तुत करता है. CorEx एल्गोरिथ्म ऐसी स्थितियों में सूक्ष्म पैटर्न खोजने के लिए बहुचर आपसी जानकारी का लाभ उठाताहै 2,3 . इस तकनीक को पहले कैंसर जीनोम एटलस (TCGA) से डिम्बग्रंथि ट्यूमर आरएनए-सेक नमूनों का विश्लेषण करने के लिए अनुकूलित किया गया था और इस संदर्भ में यह अधिक सामान्य रूप से इस्तेमाल किया विश्लेषण तरीकों4पर महत्वपूर्ण लाभ है दिखाई दिया।
हालांकि आर.एन.ए.-सेक का उपयोग ऑन्कोलॉजी सहित अनुसंधान अनुप्रयोगों में अत्यधिक व्यापक है, उन प्रयासों से नैदानिक हस्तक्षेपों के प्रयोजनों के लिए व्यापक उपयोग नहीं हुआहै 5। इस के लिए कारण का एक हिस्सा उपयोगकर्ता के अनुकूल एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर इन विशिष्ट समस्याओं के लिए लक्षित की कमी है. इस अंतर को पाटने में मदद करने के लिए, हमने CorExplorer वेब पोर्टल तैयार किया है ताकि CorEx मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म द्वारा पाए गए ट्यूमर आरएनए-सेक नमूनों के जीन अभिव्यक्ति कारकों का अध्ययन करने के लिए विभिन्न पृष्ठभूमि के शोधकर्ताओं को सक्षम किया जा सके। CorExplorer पोर्टल इंटरैक्टिव दृश्य और फेफड़ों, बृहदान्त्र, मेलेनोमा, और डिम्बग्रंथि6,7,8,9 , सहित कई अलग अलग ट्यूमर प्रकार से कारकों की क्वेरी का समर्थन करता है 10, शोधकर्ताओं की मदद करने के इरादे से डेटा सहसंबंध के माध्यम से झारना और चिकित्सकीय प्रयोजनों के लिए रोगियों को स्तरित करने के लिए उम्मीदवार रास्ते की पहचान.
हम CorExplorer पोर्टल उपयोगकर्ताओं के कई प्रकार के लिए उपयोगी हो सकता है की अपेक्षा है। पोर्टल मन में उपयोगकर्ता के साथ डिजाइन किया गया था जो व्यापक कारकों सार्वजनिक डेटाबेस में tumoral जीन अभिव्यक्ति मतभेद ड्राइविंग समझने के लिए और संभवतः भी इसी तरह के साथ ट्यूमर के संदर्भ में व्यक्तिगत जीन अभिव्यक्ति प्रोफाइल जगह चाहता है लक्षण. यहाँ उल्लिखित प्रतिनिधि प्रोटोकॉल के अलावा, CorExplorer जाँच आगे परीक्षण के लिए hypotheses सुझाव देने के लिए एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में कार्य कर सकते हैं, CorExplorer के बाहर डेटासेट पर CorEx निष्कर्षों की तुलना करने और इसके विपरीत, और कनेक्ट करने के लिए एक व्यक्ति के ट्यूमर में एक या कुछ जीनों के रोगात्मक अभिव्यक्ति हस्ताक्षर बड़े समूहों के लिए जो समन्वित रूप से प्रभावित हो सकते हैं। अंत में, यह क्षेत्र में शुरू हो रही उन लोगों के लिए आरएनए-सेक के लिए मशीन सीखने के आवेदन के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल परिचय के रूप में सेवा कर सकते हैं.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Public server for CorExplorer website</td>
			<td>USC</td>
			<td>http://corex.isi.edu</td>
			<td>Intel Xeon E5-2690 4-core 2.6 GHz, 8GB RAM. Backend architecture is LAMP: Linux, Apache, MySQL, PHP.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Web browser</td>
			<td>Google/Apple</td>
			<td>Chrome/Safari</td>
			<td>Verified web browsers.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

analyzing tumor gene expression factors with the corexplorer web portal

विभेदक जीन अभिव्यक्ति विश्लेषण रोग राज्यों को समझने के लिए एक महत्वपूर्ण तकनीक है। मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म CorEx एक तरीका है कि सटीक ऑन्कोलॉजी को आगे बढ़ाने के लिए सहायक हो सकता है में ट्यूमर आरएनए-सेक में जीन के समूहों के अंतर अभिव्यक्ति का विश्लेषण करने में उपयोगिता दिखाया गया है। हालांकि, CorEx कई कारकों है कि विश्लेषण और मौजूदा समझ से कनेक्ट करने के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकता है पैदा करता है. ऐसे कनेक्शन की सुविधा के लिए, हमने एक वेबसाइट, CorExplorer का निर्माण किया है, जो उपयोगकर्ताओं को डेटा का पता लगाने और इसके विश्लेषण से संबंधित सामान्य प्रश्नों के उत्तर देने की अनुमति देता है। डिम्बग्रंथि, फेफड़े, मेलेनोमा, और कोलोरेक्टल: हम चार ट्यूमर प्रकार के लिए आरएनए-सेक जीन अभिव्यक्ति डेटा पर CorEx प्रशिक्षित किया। हम तो इसी अस्तित्व, प्रोटीन प्रोटीन बातचीत, जीन आंटलजी (GO) और क्योटो विश्वकोश जीन और जीनोम्स (KEGG) मार्ग संवर्धन, और कारक ग्राफ दृश्य के साथ सहयोग के लिए वेबसाइट में heatmaps शामिल. यहाँ हम उदाहरण प्रोटोकॉल को रोजगार के लिए इस बाहरी डेटा के संदर्भ में सीखा ट्यूमर कारकों के महत्व को समझने के लिए डेटाबेस का उपयोग वर्णन.

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Analyzing Tumor Gene Expression Factors with the CorExplorer Web Portal

हम CorExplorer वेब पोर्टल, मशीन सीखने एल्गोरिथ्म CorEx (सहसंबंध स्पष्टीकरण) द्वारा पाया ट्यूमर आरएनए अनुक्रमण कारकों की खोज के लिए एक संसाधन परिचय, और दिखाने के कैसे कारकों अस्तित्व के सापेक्ष विश्लेषण किया जा सकता है, डेटाबेस एनोटेशन, प्रोटीन प्रोटीन बातचीत, और एक दूसरे ट्यूमर जीव विज्ञान और चिकित्सीय हस्तक्षेप में अंतर्दृष्टि हासिल करने के लिए.

CorExplorer वेब पोर्टल के साथ ट्यूमर जीन अभिव्यक्ति कारकों का विश्लेषण

Differential gene expression analysis is an important technique for understanding disease states. The machine learning algorithm CorEx has shown utility ...

CorExplorer ट्यूमर से जुड़े जीन अभिव्यक्ति कारकों को एक तरह से ढूंढता है जो इंटरैक्टिव दृश्यों का उपयोग करके गणितीय रूप से सैद्धांतिक है, साथ ही जैविक खोज के लिए नैदानिक और डेटाबेस जानकारी भी देता है। CorEx एक तरह से जानकारी अधिकतमीकरण करता है जिसके लिए उच्च आयामी डेटा में समूहों को खोजने के लिए अपेक्षाकृत कुछ नमूनों की आवश्यकता होती है। अव्यक्त कारकों का पदानुक्रम जो यह पैदा करता है, जैविक समझ को सुविधाजनक बनाता है।कैंसर जीव विज्ञान के लिए लागू होने पर यह विधि पहले से ही दिलचस्प साबित हो चुकी है। इसकी जानकारी सिद्धांतवादी नींव यह कई चर और उनके रिश्तों के बारे में थोड़ा पूर्व ज्ञान के साथ किसी भी प्रणाली के लिए लागू करते हैं । कॉर्एक्सप्लोरर होमपेज पर नेविगेट करके शुरू करें।क्विक लिंक के तहत, रुचि के कैंसर डेटा पर प्रशिक्षित किए गए कॉर्रेक्स फैक्टर ग्राफ का सारांश देखने के लिए प्लस विस्तार बटन पर क्लिक करें। उदाहरण के लिए, यहां, टीसीजीए ओवेरियन कैंसर डेटा के लिए कारक रेखांकन दिखाए जाते हैं। कारक रेखांकन का निरीक्षण करने के बाद, फेफड़ों के कैंसर आरएनए अनुक्रमण के लिए CorExplorer पृष्ठ का उपयोग करने के लिए फेफड़ों TCGA-LUAD क्लिक करें और ब्याज की एक जीन के लिए CorEx कारक ग्राफ का पता लगाने के लिए CorExplorer फैक्टर ग्राफ खिड़की का उपयोग करें ।कारक ग्राफ डिस्प्ले विंडो पर माउस कर्सर को ले जाते समय, ग्राफ के विवरण को देखने के लिए माउस ट्रैकपैड का उपयोग करके कारक ग्राफ में ज़ूम करें, जैसे कि प्रत्येक कारक में सबसे महत्वपूर्ण जीन और विभिन्न परतों पर नोड्स के बीच कनेक्शन। एक लक्ष्य जीन का पता लगाने के लिए, जीन मेनू पर क्लिक करें और इसे ड्रॉप-डाउन सूची में चुनने के लिए जीन नाम टाइप करें । कीबोर्ड पर प्रेस रिटर्न उस कारक को देखने को ज़ूम करने के लिए जो कारक है जिसके साथ ब्याज की जीन सबसे दृढ़ता से सहसंबद्ध है।ग्राफ डिस्प्ले पर माउस को फिर से स्थान दें और नोड के स्तर और उससे जुड़े कारकों को देखने के लिए ज़ूम आउट करने के लिए स्क्रॉल करें जो सबसे निकटता से जुड़े जीन कारक के पड़ोसी हैं। ध्यान दें कि केवल न्यूनतम लिंक वजन स्लाइडर पर इंगित सीमा से अधिक वजन वाले जीन दिखाए जाते हैं। कारक से जुड़े सभी जीन को देखने के लिए, उपयुक्त नोड पर क्लिक करें और पॉप-अप विंडो में लोड अतिरिक्त जीन का चयन करें।जब किया जाता है, पॉप अप खिड़की बंद करो । हेडर सेक्शन में, जीन को वजन क्रम में प्रदर्शित करने की अनुमति देने के लिए न्यूनतम लिंक वेट मोडिफायर को 0.05 पर क्लिक करें और खींचें। एक जैविक समारोह के साथ संघों की पहचान करने के लिए, एनोटेशन विंडो में गलत खोज दर के बजाय कारक संख्या द्वारा फैक्टर ड्रॉप-डाउन मेनू को सॉर्ट करने के लिए गलत खोज दर को अनियंत्रित करें।कारक के लिए संवर्धन एनोटेशन प्रकट करने के लिए एनोटेशन विंडो ड्रॉप-डाउन मेनू में रुचि के कारक का चयन करने के लिए स्क्रॉल करें और क्लिक करें। फिर ग्राफ डिस्प्ले पर पीले रंग में हाइलाइट किए गए संबंधित जीन को तुरंत देखने के लिए एक संवर्धन कारक पर क्लिक करें। ध्यान दें कि कारक है कि गायब हो या अलग जाओ शब्दों के रूप में दिखाई के अनुसार चुना जाता है या नहीं, वे चयनित एनोटेशन के साथ जीन के लिए समृद्ध कर रहे हैं ।ब्याज के फ़िल्टर कारकों के लिए, अस्तित्व और क्लस्टर गुणवत्ता का उपयोग करके, डेटासेट ड्रॉप-डाउन मेनू से टीसीजीए ओवेरियन कैंसर आरएनए अनुक्रमण के लिए कॉर्एक्सप्लोरर पेज पर जाने के लिए TCGA_OVCA का चयन करें। सर्वाइवल विंडो से ध्यान दें सबसे बड़ा अस्तित्व अंतर के साथ कारक और फैक्टर ड्रॉप-डाउन मेनू से फैक्टर ग्राफ विंडो में इस कारक का चयन करें। लिंक वेट स्लाइडर को 0.5 पर क्लिक करें और फैक्टर में जीन की संख्या नोट करें।सर्वाइवल विंडो में कारकों की सूची का विस्तार करें और अपने संबंधित अस्तित्व घटता देखने के लिए सर्वाइवल विंडो ड्रॉप-डाउन में अगले सबसे अच्छे कारक पर क्लिक करें। महत्वपूर्ण जाओ और Kegg एनोटेशन दिखाया जाएगा । इस कारक में जीन की जैविक भूमिका की बेहतर समझ हासिल करने के लिए, फैक्टर ग्राफ विंडो के शीर्ष पर फैक्टर परत का चयन करें और पूरे क्लस्टर और संबंधित कारकों को प्रकट करने के लिए ज़ूम आउट करते हुए माउस को खिड़की पर ले जाएं।सर्वाइवल विंडो में पी-वैल द्वारा क्लस्टर नोड अनचेक सॉर्ट से जुड़े कारकों के सापेक्ष महत्व को समझने के लिए और उन्हें देखने के लिए उत्तराधिकार में प्रत्येक कारक संख्या पर क्लिक करें, उन कारकों को ध्यान में रखते हुए जो एक अस्तित्व संघ प्रदर्शित करते हैं। ऐड विंडो मेन्यू में पीपीआई चुनें और डिस्प्ले एरिया में पीपीआई ग्राफ विंडो जोड़ने के लिए ऐड पर क्लिक करें। पीपीआई ग्राफ विंडो में प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन प्रदर्शित करने के लिए ब्याज की एक कारक परत का चयन करें जो महत्वपूर्ण हैं।STRINGdb ऑनलाइन डेटाबेस से कनेक्ट करने के लिए स्ट्रिंगडीबी लिंक पर व्यू पर क्लिक करें और जारी रखें क्लिक करें। फिर पीपीआई नेटवर्क जीन के लिए एक ऑनलाइन GO विश्लेषण प्राप्त करने के लिए Anaylsis टैब खोलें। शीर्ष सेलुलर घटक प्रदर्शित किया जाएगा।कॉर्एक्सप्लोरर टैब और पीपीआई विंडो पर लौटें और एक और कारक का चयन करें। स्ट्रिंगडीबी लिंक पर व्यू पर फिर से क्लिक करें। एक अलग शीर्ष सेलुलर घटक प्रदर्शित किया जाएगा।फिर, पीपीआई विंडो में, स्ट्रिंग डेटाबेस विश्लेषण के लिए एक और कारक का चयन करें। ट्यूमर प्रकार में जीन अभिव्यक्ति भिन्नता की समानताएं और अंतर खोजने के लिए कॉर्एक्सप्लोरर पर क्लिक करें फ्रंट पेज पर लौटने के लिए शीर्षक और कॉर्एक्सप्लोरर साइट पर सभी डेटासेट की खोज की अनुमति देने वाले पृष्ठ तक पहुंचने के लिए खोज पर क्लिक करें। जीन खोज बॉक्स में ब्याज का एक जीन नाम दर्ज करें और खोज पर क्लिक करें ।उदाहरण के लिए, जैसा कि प्रदर्शन FLT1 अपेक्षाकृत अधिक वजन और कई अलग-अलग कारकों के साथ पाया जाता है। फेफड़ों के कैंसर डेटासेट में BRCA1 जीन के लिए खोज जीन सबसे दृढ़ता से CorEx कारक 26 के साथ जुड़े होने का पता चलता है । इस कारक के लिए जाओ शब्द संवर्धन बहुत अधिक है, डीएनए की मरम्मत के साथ केवल एक बार 10 की एक झूठी खोज दर का प्रदर्शन नकारात्मक 19 के लिए ।चयन भी दूसरे स्तर के क्लस्टर L2_8 है कि बच्चों के रूप में छह बारीकी से संबंधित कारक है की ओर ध्यान खींचता है । डीएनए मरम्मत प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन नेटवर्क दृढ़ता से जुड़ा हुआ है, आगे कारक 26 में जीन की कसकर जुड़े कार्यक्षमता का समर्थन करता है । संबद्ध अस्तित्व रेखांकन रोगी के अस्तित्व के साथ एक संभावित संबंध का सुझाव देते हैं जिसकी पुष्टि एक बड़े डेटासेट में की जानी चाहिए।अस्तित्व के आकलन के साथ शुरू कारकों है कि विशेष जीन अभिव्यक्ति समूहों के साथ जुड़े के रूप में एक बेहतर अस्तित्व के साथ सहसंबंधित के विच्छेदन की अनुमति कर सकते हैं । बदले में प्रत्येक कारक के लिए एक प्रोटीन प्रोटीन इंटरैक्शन विंडो जोड़ना अस्तित्व के साथ उनके संघों के लिए संभावित स्पष्टीकरण के निर्धारण की सुविधा प्रदान करता है। यह पुष्टि करने के लिए प्रत्येक कारक के लिए गर्मी के नक्शे की जांच करने के लिए महत्वपूर्ण है कि जीन अभिव्यक्ति पैटर्न जैविक व्याख्याओं का समर्थन करने के लिए एक पर्याप्त गुणवत्ता का है ।जीन अभिव्यक्ति पैटर्न में मजबूत, स्पष्ट विविधताओं को दिखाने वाले हीट मैप्स या तो कारक जीन की समन्वित अभिव्यक्ति प्रदर्शित कर सकते हैं, उच्च से लेकर कम, या अधिक जटिल पैटर्न, कुछ जीन के साथ उच्च अभिव्यक्ति के साथ अन्य जीनों के साथ कम अभिव्यक्ति हो सकती है। इस प्रक्रिया का व्यापक लक्ष्य संभावित ट्यूमर-विशिष्ट उपचारों की पहचान करने के लिए कॉर्एक्सप्लोरर कारकों पर नमूना ट्यूमर से बाहर मानचित्रण करके एक व्यक्तिगत चिकित्सा सेट करना है।

Research

JoVE Journal

Cancer Research

The Drosophila Imaginal Disc Tumor Model: Visualization and Quantification of Gene Expression and Tumor Invasiveness Using Genetic Mosaics

The Drosophila Imaginal Disc Tumor Model: Visualization and Quantification of Gene Expression and Tumor Invasiveness Using Genetic Mosaics

<em&gt; ड्रोसोफिला</em&gt; Imaginal डिस्क ट्यूमर आदर्श: दृश्य और जीन अभिव्यक्ति और ट्यूमर invasiveness की मात्रा जेनेटिक मोज़ाइक का प्रयोग

Drosophila melanogaster has emerged as a powerful experimental system for functional and mechanistic studies of tumor development and progression in the ...

Identification and Characterization of Metastatic Factors by Gene Transfer into the Novel RIP-Tag; RIP-tva Murine Model

Identification and Characterization of Metastatic Factors by Gene Transfer into the Novel RIP-Tag; RIP-tva Murine Model

पहचान और उपंयास चीर-टैग में जीन हस्तांतरण द्वारा मेटास्टेटिक कारकों के लक्षण वर्णन ; चीर-tva Murine मॉडल

Metastatic cancer accounts for 90% of deaths in patients with solid tumors. There is an urgent need to better understand the drivers of cancer metastasis ...

Conditional Knockdown of Gene Expression in Cancer Cell Lines to Study the Recruitment of Monocytes/Macrophages to the Tumor Microenvironment

कैंसर कोशिका लाइनों में जीन अभिव्यक्ति की सशर्त पछाड़ना के लिए Monocytes/मैक्रोफेज की भर्ती का अध्ययन करने के लिए ट्यूमर Microenvironment

siRNA and shRNA-mediated knock down (KD) methods of regulating gene expression are invaluable tools for understanding gene and protein function. However, ...

Immunofluorescence Microscopy of &#947;H2AX and 53BP1 for Analyzing the Formation and Repair of DNA Double-strand Breaks

Immunofluorescence Microscopy of ÃƒÆ’Ã…Â½Ãƒâ€šÃ‚Â³H2AX and 53BP1 for Analyzing the Formation and Repair of DNA Double-strand Breaks

डीएनए डबल-किनारा टूट के गठन और मरंमत के विश्लेषण के लिए γH2AX और 53BP1 की इम्यूनोफ्लोरेसेंस माइक्रोस्कोपी

DNA double-strand breaks (DSB) are serious DNA lesions. Analysis of the formation and repair of DSB is relevant in a broad spectrum of research areas ...

Radionuclide-fluorescence Reporter Gene Imaging to Track Tumor Progression in Rodent Tumor Models

रेडियोन्यूक्लाइड-प्रतिदीप्ति रिपोर्टर जीन इमेजिंग कुतर ट्यूमर मॉडल में ट्यूमर प्रगति को ट्रैक करने के लिए

Metastasis is responsible for most cancer deaths. Despite extensive research, the mechanistic understanding of the complex processes governing metastasis ...

Fabrication of Tongue Extracellular Matrix and Reconstitution of Tongue Squamous Cell Carcinoma In Vitro

Fabrication of Tongue Extracellular Matrix and Reconstitution of Tongue Squamous Cell Carcinoma In Vitro

जीभ Extracellular मैट्रिक्स के निर्माण और जीभ स्क्वैमस सेल कार्सिनोमा में से पुनर्गठन इन विट्रो

In order to construct an effective and realistic model for tongue squamous cell carcinoma (TSCC) in vitro, the methods were created to produce ...

Digital Polymerase Chain Reaction Assay for the Genetic Variation in a Sporadic Familial Adenomatous Polyposis Patient Using the Chip-in-a-tube Format

डिजिटल पोलीमरेज़ एक छिटपुट पारिवारिक एडिनोमेटस पोलीपोसिस रोगी में आनुवंशिक भिंनता के लिए श्रृंखला प्रतिक्रिया परख चिप का उपयोग कर-a-ट्यूब प्रारूप

The quantitative analysis of human genetic variation is crucial for understanding the molecular characteristics of serious medical conditions, such as ...

Analyzing Tumor and Tissue Distribution of Target Antigen Specific Therapeutic Antibody

लक्ष्य एंटीजन विशिष्ट चिकित्सीय एंटीबॉडी के ट्यूमर और ऊतक वितरण का विश्लेषण

Monoclonal antibodies are high affinity multifunctional drugs that work by variable independent mechanisms to eliminate cancer cells. Over the last few ...

Mapping the Structure-Function Relationships of Disordered Oncogenic Transcription Factors Using Transcriptomic Analysis

ट्रांसक्रिप्टोमिक विश्लेषण का उपयोग करके अव्यवस्थित ओंकोजेनिक ट्रांसक्रिप्शन कारकों के संरचना-फ़ंक्शन संबंधों का मानचित्रण

Many cancers are characterized by chromosomal translocations which result in the expression of oncogenic fusion transcription factors. Typically, these ...

Generation of Zebrafish Larval Xenografts and Tumor Behavior Analysis

जेब्राफिश लार्वाल Xenografts और ट्यूमर व्यवहार विश्लेषण की पीढ़ी

Zebrafish larval xenografts are being widely used for cancer research to perform in vivo and real-time studies of human cancer. The possibility of rapidly ...