Oncomine腫瘤芯片數(shù)據(jù)庫的示例分析

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腫瘤作為人類健康的頭號殺手，其研究的重要性不言而喻。隨著芯片和NGS技術(shù)的發(fā)展，發(fā)表了很多的腫瘤相關(guān)數(shù)據(jù)。然而這些數(shù)據(jù)來自不同的組織和團(tuán)隊，由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理和組織，這些數(shù)據(jù)在發(fā)表之后就沒有再利用了，為了提高數(shù)據(jù)利用率，促進(jìn)腫瘤研究的發(fā)展，Oncomine的開發(fā)團(tuán)隊收集了各種來源的腫瘤相關(guān)的芯片數(shù)據(jù)，用標(biāo)準(zhǔn)化的分析流程處理這些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果通過web服務(wù)查詢和可視化，對應(yīng)的文章鏈接如下

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1635162/

數(shù)據(jù)庫的網(wǎng)址如下

https://www.oncomine.org/resource/main.html

該網(wǎng)站只對科研工作者免費開放，需要學(xué)術(shù)郵箱注冊對應(yīng)的賬號。該數(shù)據(jù)庫中主要收錄了以下兩種類型的腫瘤芯片數(shù)據(jù)

1. mRNA  expression

2. DNA copy number

每批芯片數(shù)據(jù)用dataset表示，所有芯片數(shù)據(jù)對應(yīng)的腫瘤類型和樣本數(shù)示意如下

對于芯片數(shù)據(jù)，主要進(jìn)行了以下幾種類型的分析

1. coexpression analyses

2. differential expression analyses

3. outlier analyses

首頁的面板分成了3個部分，示意如下

最左側(cè)的部分用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索或者篩選，中間的面板用于展示所有的數(shù)據(jù)集，最右側(cè)的面板用于顯示數(shù)據(jù)集的詳細(xì)結(jié)果。最基本的展現(xiàn)形式是熱圖，示意如下

1. 共表達(dá)分析

在search框中指定一個感興趣的基因，然后可以查看在特定數(shù)據(jù)集中與該基因存在共表達(dá)的基因結(jié)果，示意如下

correlation從0到1，越接近于0， 說明相關(guān)性越高。

2. 差異分析

有以下兩種差異分析

1. cancer_vs_cancer

2. cancer_vs_normal

   
   

差異分析的熱圖示意如下

給出了差異的pvalue, fold change等統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)，對于多個基因的差異分析，用上述的熱圖形式展現(xiàn)，對于單個基因的差異分析結(jié)果，展現(xiàn)形式如下

用柱狀圖的形式展示基因在每個樣本中的表達(dá)量，每個柱子代表一個樣本。

3. outlier 分析

由于腫瘤樣本的異質(zhì)性，會出現(xiàn)原癌基因只在部分樣本中過表達(dá)的例子，當(dāng)用所有樣本進(jìn)行差異分析時，這部分基因的差異分析結(jié)果并不顯著，為此專門開發(fā)了一種離群值分析的算法，全稱如下

cancer  outlier profile analysis

簡稱COPA, 來識別只在部分腫瘤樣本中高表達(dá)的潛在的原癌基因。結(jié)果示意如下

COPA值越高，說明該基因越可能是一個真實的離群基因。通過Oncomine數(shù)據(jù)庫，可以方便的探究腫瘤相關(guān)的DNA拷貝數(shù)和基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)。

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