XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTCGA
癌症微生物组信号的鲁棒性在广泛的方法学变化上
在2020年，我们鉴定了癌症基因组图集（TCGA）中的癌症特异性微生物信号[1]。多个同行评审的论文独立验证或扩展了我们的发现[2-12]。鉴于这种影响，我们仔细考虑了Gihawi等人的关注。[13]批处理校正和数据库污染具有人工的宿主序列，从而产生了癌症类型特异性微生物组的外观。（1）我们通过比较了每批次的原始和VOOM-SNM校正数据，测试了批处理校正，发现了预测等效性和显着性相似的功能。我们发现了使用现代微生物组特异性方法（Conqur [14]）的一致结果，并且在限制在独立的，高度污染的队列中发现的分类单元时。（2）使用conterminator [15]，我们发现原始数据库中的人类污染水平较低（基因组的约1％）。我们证明了Gihawi等人对人类读物的发现增加。[13]是由于使用了较新的人类基因组参考。（3）我们开发了详尽的方法，这是清洁repseq的敏感性两倍的方法。我们全面拥有许多人类（PAN）基因组参考的宿主数据。我们对此重复了所有分析和Gihawi等。[13]管道，发现癌症类型的微生物组。这些广泛的重新分析和更新的方法验证了我们最初的结论，即TCGA中存在癌症类型的微生物特异性标志，并表明它们对方法论很强。
pold1是细胞周期进展所必需的
摘要。背景/目标：由于缺乏有效的治疗靶标，恶性胸皮瘤（MPM）患者的预后仍然很差。长期暴露于石棉纤维引起的DNA损伤与MPM的发展有关，在编码DNA损伤修复（DDR）相关的分子的基因上发生突变，在MPM患者中经常表达。本研究旨在使用大型公共数据库（例如Cancer Genome Atlas（TCGA）（TCGA）和基因型组织表达项目（GTEX）鉴定MPM中的新型治疗靶标（GTEX）。材料和方法：在TCGA间皮瘤（TCGA-MESO）数据集中，在间皮瘤患者中分析了与DDR相关基因的mRNA表达水平与总生存率（OS）之间的相关性。随后在MPM细胞系中测试了小型干扰RNA（siRNA）对与OS相关的DDR相关基因的抗肿瘤作用。结果：高水平编码DNA聚合酶三角洲1，催化亚基（POLD1）的mRNA与MPM患者的OS降低显着相关（P <0.001，对数秩检验）。此外，靶向POLD1（SIPOLD1）的siRNA在G 1 /S检查点引起细胞周期停滞，并诱导凋亡，涉及MPM细胞系中DNA损伤积累的凋亡。结论：POLD1在MPM细胞中G 1 /S检查点上克服DNA损伤和细胞周期进程中起着至关重要的作用。这些发现表明Pold1可能是MPM中新型的治疗靶标。
在线访问http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v23i12.19原始研究文章治疗和临床生物学意义
目的：研究CREB3L4表达在原发性前列腺癌（PCA）中的治疗，临床病理学和生物学相关性，并确定PCA中CREB3L4表达放松管制的机制。方法：CREB3L4表达在两个同类群体中的治疗，临床病理学和生物学意义，以及使用TCGA数据对CREB3L4表达进行放松的机制，该机制使用TCGA数据确定了使用综合计算的临床基因组和DEUTSCHES KREBS KREBS KREBS KRES KRES KRES KRES KRES KRES KRES KRES KRES kRE的综合计算分析来确定的CREB3L4表达（DFKZ）。结果：基因集富集分析（GSEA）显示了基因组的富集，这些基因集预测了对CREB3L4表达较低的PCA亚群中对一系列认可的抑制剂的生物学反应，分别在p <0.05和p <0.25的标称和错误发现率下。此外，TCGA PCA队列中的CREB3L4表达较低，在雄激素剥夺治疗后显示出较差的结果。此外，GSEA表明细胞增殖，上皮 - 间质转变，血管生成，炎症反应和凋亡基因集富含CREB3L4表达较低的PCA子集。低CREB3L4表达与PCA的不良临床病理特征有关，以调整后的P <0.05。CREB3L4的甲基化，microRNA表达和拷贝数数据的多元回归分析鉴定了甲基化基因座和miRNA表达，这些表达独立地预测了CREB3L4在PCA中的表达。结论：这项研究证明了CREB3L4在原代PCA中的潜在治疗相关性和临床生物学意义。关键词：前列腺癌，CREB3L4表达，基因集富集分析，药物签名数据库（DSIGDB），肿瘤生物学
质量量化蛋白质 -
肿瘤内异质性和肿瘤进化导致癌症患者的治疗衰竭1。在疾病过程中，这些过程受到细胞突变性的影响和增强，包括整体基因组的相互作用和癌细胞存活2，代谢和稳态机制，微环境因素（例如，缺氧）和药物选择压力（包括适应性突变性3、4）的分布和特征的细胞和典型的特征，这些因素和药物选择压力的范围是tamor的范围和流体，这些细胞和典型的特征是均无作用的细胞，并且是造成的，这些因素和药物选择压力均为变化的范围，这些均受范围的细胞和流体，这些细胞是造成的。时间5。通过大型协作努力使用不同的OMICS技术来阐明肿瘤内和肿瘤间异质性，用于原始和转移性肿瘤分析，包括国际癌症基因组联盟（ICGC）6，癌症基因组基因组ATLAS（TCGA）（TCGA）7的分析，全基因组
发现选择性BRM（SMARCA2）ATPase抑制剂...
注意： *EP300损失可以通过以下任何遗传改变来弥补：深层缺失，杂合性丧失，高影响力的高影响突变，多重影响突变，一个中等影响突变和一个或多个中等或高影响突变，中度或高影响突变，中等影响突变，伴有杂合性丧失，杂合性损失或低基因表达。来源：DRG流行病学数据，TCGA分析
原创文章 根据差异表达基因识别肝细胞癌候选药物
摘要：晚期肝细胞癌 (HCC) 患者的预后极差，主要是由于病情进展迅速和有效药物匮乏。全基因组分析允许基于差异表达基因 (DEG) 探索潜在药物。然而，HCC 中的候选药物和 DEG 在很大程度上是未知的。在本研究中，我们使用癌症基因组图谱 (TCGA)、国际癌症基因组联盟 (ICGC)、基因表达综合 (GEO) 和免疫组织化学染色研究了 DEG 和预后。还分析了 DEG 之间的蛋白质-蛋白质相互作用网络，以阐明 12 个枢纽基因并查询在线数据库以寻找潜在的 HCC 治疗药物。我们发现 TCGA 数据集中的 3219 个 DEG 中有 885 个与预后相关。我们阐明了在肿瘤样本中过表达的 12 个枢纽基因，它们与 HCC 患者的总体生存率 (OS) 较差显着相关。这些发现已通过 GEO 和 ICGC 队列得到验证。此外，还使用在线数据库预测了针对 HCC 的有希望的候选药物。总的来说，12 个中心基因的上调与 HCC 患者的预后不良有关，关注它们的表达可能会推动针对 HCC 的治疗努力。
AGO2蛋白：miRNA途径中的关键酶是肾上腺皮质癌中的一种新生物标志物
肾上腺皮质癌（ACC）是一种罕见且侵略性的恶性肿瘤，其特征是诊断挑战，高复发率和预后不良。这项研究探讨了miRNA加工基因在ACC中的作用及其作为诊断和预后生物标志物的潜在作用。我们分析了使用癌症基因组图（TCGA）和基因型 - 型 - 型 - 基因组表达（GTEX）项目的mRNA-SEQ数据，分析了miRNA机械组件（Drosha，DGCR8，XPO5，RAN，DICER，DICER，TARBP2和AGO2）的mRNA表达水平。此外，在科林医学研究所的肿瘤库的组织样品中量化了蛋白质水平。我们的结果表明，与正常的肾上腺皮质和良性肾上腺腺瘤相比，AGO2在所有miRNA加工成分中均表现出明显的过表达（P <0.001）。kaplan – Meier生存分析表明，ACC患者的总体生存率明显较差（HR：7.07，p <0.001）。在TCGA的32种癌症类型中，AGO2的预后意义在ACC中最为突出。这项研究是第一个在ACC中报道AGO2作为诊断和预后生物标志物的潜力，强调了其在ACC发病机理和潜在应用中作为无创液体活检生物标志物的重要性。
胃癌的分子分类
摘要：胃癌 (GC) 是一种异质性疾病，通常在晚期才被诊断出来，5 年生存率约为 20%。尽管过去几十年来癌症研究取得了显著的技术进步，但它们对 GC 管理和结果的影响却有限。在 GC 中已经发现了许多分子改变，从而产生了各种分子分类，例如由癌症基因组图谱 (TCGA) 和亚洲癌症研究组 (ACRG) 开发的分类。其他作者提出了其他观点，包括基于免疫、蛋白质组学或表观遗传学的分类。然而，分子分层尚未转变为 GC 的临床实践，而且很少有人关注替代分子分类。在本综述中，我们从实用的角度探讨了胃癌的各种分子分类，强调了它们与临床病理因素、预后和治疗方法的关系。我们重点关注了 TCGA 和 ACRG 以外的分类，这些分类以前没有得到广泛的审查。此外，我们还讨论了必须克服的挑战，以确保它们对患者治疗和预后的影响。本综述旨在作为一个实用框架，以了解胃癌的分子格局，促进共识分子类别的发展，并指导该领域创新分子研究的设计。
引用发布版本（APA）：van den Berg，I.，Smid，M.，Coebergh van den Braak，R。R. R. J.，van de Wiel，M.A.，van Deurzen，C.H.M.，de
共有的分子亚型（CMS）可以指导结直肠癌（CRC）的精确治疗。我们旨在确定CRC患者中CMS2和CMS3之间的甲基化标志物，目前缺乏简单的测试。为此，分析了239例I-III CRC患者的新鲜冻结肿瘤组织。使用中甲基化的甲基化450珠奇普获得了甲基化蛋白。我们通过事后组加权弹性网标记物选择了自适应群体调查的逻辑脊回归，以构建用于CMS2和CMS3分类的预测模型。使用癌症基因组图集（TCGA）数据进行验证。探针的组正则化是根据其位置相对于CPG岛或相对于CMS分类中存在的基因进行的，从而产生了两个不同的预测模型，随后进行了不同的标记面板。对于两个面板，即使仅使用五个标记，我们的队列和TCGA验证集中的精度也> 90％。我们的甲基化标记面板可准确区分CMS2和CMS3。这使得有针对性的测定能够为CRC患者提供稳健且与临床相关的分类工具。
使用 PRISM 重新审视癌症微生物组
1 罗格斯大学系统与计算生物学中心，罗格斯癌症研究所；195 Albany St.，新泽西新不伦瑞克 08901 2 罗格斯大学先进生物技术与医学中心；679 Hoes Lane West，皮斯卡塔韦，新泽西州 08854 *通讯作者。电子邮件：bassel.ghaddar@gmail.com 摘要 围绕癌症微生物组的最新争议凸显了改进人类基因组数据微生物分析方法的必要性。我们开发了 PRISM，一种用于精确识别微生物和从低生物量测序数据中净化的计算方法。PRISM 可消除杂散信号，并在对 62,006 个已知真阳性和假阳性分类群的精选数据集进行基准测试时获得出色的性能。然后，我们使用 PRISM 从 CPTAC 和 TCGA 数据集中检测 8 种癌症类型中的微生物。我们在 CPTAC 中鉴定出胃肠道肿瘤中丰富的微生物组，并在胰腺肿瘤亚群中鉴定出与改变的糖蛋白质组、更广泛的吸烟史和更高的肿瘤复发风险相关的细菌。我们发现其他癌症类型和 TCGA 中的微生物相对稀疏，我们证明这可能反映了不同的测序参数。总体而言，PRISM 并不能取代黄金标准对照，但它可以实现更高置信度的分析，并揭示具有潜在分子和临床意义的肿瘤相关微生物。简介