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对于公共数据库分析的文章而言。目前传统的差异表达分析的思路而言，已经比较老套了。目前更多的可能是基于某一个热点来进行相关的分析。比如之前我们介绍过的一些和免疫相关的分析。另外比如今天介绍的这个和代谢相关的文献。 这个是20年发表在CCR上面的一篇文章。文章主要是通过了多个公开的测序数据集，来对胰腺癌当中的糖酵解-胆固醇合成轴当中的基因进行了分析。这里就简单的来介绍一下这篇文章吧。 1. 分析数据获取1.1 测序数据使用在这篇文章当中，作者使用了，多个相对公开的测序数据集。其中包括POG、CPMPASS、TCGA当中胰腺癌的数据以及来ICGC当中的一个胰腺癌测序数据集。对于POG和CPMPASS数据，作者上传到了EGA(European Genome-phenome Archive)数据库。这个数据库类似于SRA这类储存基因组测序数据的数据库。有兴趣的可以了解一下。 1.2 相关基因获取由于使用的是糖酵解-胆固醇合成轴相关基因进行分析。因此就需要先知道这类的基因都有哪些。作者使用mSigDB当中的REACTOME_GLYCOLYSIS和REACTOME_CHOLESTEROL_BIOSYNTHESIS的基因集来获得其中的相关基因是什么。关于mSigDB就是开放GSEA算法的组织。由于GSEA也是基于基因集来进行运算的。所以在mSigDB里面就储存了很多分析的基因集。例如通路基因集什么的。 2. 主要分析过程在获得了相关数据和想要分析的基因之后，就可以进行后续的分析了。 2.1 基于相关基因的基因分型分析由于相关通路的基因只是名义上的基因，对于胰腺癌是否适用不是很确定，所以作者通过共识聚类(ConsensusClusterPlus)来确定两组稳定共表达的糖酵解(n= 14)和胆固醇合成(n= 15)通路基因用于代谢亚型。 进一步，基于这些基因的中位值表达表达量来对各个样本进行样本分群。通过表达分群，只要分成四个象限。 同时对于这四个亚群，进行了预后分析。发现这样的亚群和胰腺癌的预后有关。因此了增加了研究价值。 2.1 代谢亚型与肿瘤基因组和已知PDAC亚型的关系由于很多肿瘤发现事件和基因的拷贝数以及突变有关。所以作者分析了代谢亚型和相关基因突变以及拷贝数的变化。通过分析发现，KRAS/MYC拷贝数的变化和代谢亚型有关。 同时在之前的研究当中，以及基于不同的原理进行了多种基因分型。所以作者比较了已知的三个基因分型和现在的代谢分型的关系。 2.3 MPC复合物作为肿瘤糖酵解胆固醇合成轴的潜在调节因子由于MPC复合物调节线粒体丙酮酸通量，抑制癌细胞中MPC1和MPC2的表达可促进肿瘤糖酵解活性和乳酸生成。因此作者就想观察MPC1和MPC2和代谢亚型的关系。 进一步为了了解MPC1/2的潜在机制。作者对和两个基因都相关的其他基因使用 GSEA来进行功能分析。 2.4 糖酵解和胆固醇基因簇在其他癌症类型中的相关性最后，作者使用TCGA的其他癌种来进行了相关的分析。来观察相同的算法在其他疾病当中是否适用。 读后感以上就是这个文章的主要内容了。相较于一些差异表达的文章而言，作者是通过聚类来当作切入点。同时使用了代谢这些相关基因来进行分析。所以其实如果我们把代谢换成别的。其实一样可以进行分析一下试试。 |
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