小伙伴們大家好,，今天帶給大家一篇高大上的純生信文章,，2020年2月發(fā)表在Nature子刊上，影響因子12.121,，題目為“Pathway and network analysis of more than 2500 whole cancer genomes”,。是一篇基于原發(fā)腫瘤的WGS數(shù)據(jù)整合分析——PCAWG計(jì)劃的文章，大家也不必上來(lái)就對(duì)這種高端的整合分析望而生畏,，即便是10分+的生信文章同樣有套路,，而且類似的文章在這個(gè)團(tuán)隊(duì)的成果種也是一發(fā)一大把,。掌握其中一點(diǎn)精髓就夠我們這些科研界的小朋（菜）友（雞）填飽肚子了。

早在2013年,，大家超級(jí)熟悉的TCGA的Pan-Cancer數(shù)據(jù)庫(kù)就系統(tǒng)性的規(guī)劃好了,。因?yàn)門CGA計(jì)劃涉及到數(shù)據(jù)類型比較多，僅僅是DNA層面就有WGS,WES,SNP6.0芯片的數(shù)據(jù),，在收錄的一萬(wàn)多樣本種有WGS數(shù)據(jù)的有兩千多個(gè),，PCAWG計(jì)劃就。是整合這其中所有的WGS數(shù)據(jù)結(jié)果,。下面我們就來(lái)分析一下這篇10分+純生信文章的研究套路吧,，帶大家發(fā)現(xiàn)即便是10分+生信文章也逃不過(guò)酸菜校長(zhǎng)總結(jié)的“挑、圈,、聯(lián),、靠”四字訣,！

研究背景

有一些觀點(diǎn)認(rèn)為癌癥發(fā)生的根本原因是基因突變,。從表現(xiàn)形式上來(lái)講是腫瘤細(xì)胞不可控制的增長(zhǎng)，主要是腫瘤驅(qū)動(dòng)基因突變導(dǎo)致,，這些基因發(fā)生突變后,，特別是某些基因發(fā)生重大突變，腫瘤的發(fā)生可能就成為了一種必然,。絕大多數(shù)已知的驅(qū)動(dòng)突變影響蛋白質(zhì)編碼區(qū)域,。

但在許多癌癥中，相當(dāng)比例的患者在蛋白質(zhì)編碼區(qū)沒有已知的驅(qū)動(dòng)突變,，這表明另有一部分驅(qū)動(dòng)突變?nèi)晕幢话l(fā)現(xiàn),。因此，探索更多蛋白質(zhì)編碼基因的癌癥驅(qū)動(dòng)突變成了當(dāng)代腫瘤診療的硬性需求,。目前蛋白質(zhì)編碼基因的癌癥驅(qū)動(dòng)突變已經(jīng)研究的很充分了,。然而，對(duì)非編碼癌癥驅(qū)動(dòng)突變的研究尚待開發(fā),，只有少數(shù)復(fù)發(fā)性非編碼突變,，最顯著的是TERT啟動(dòng)子突變。

PCAWG,，是全基因組泛癌分析（Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes）的簡(jiǎn)稱,。

與以前主要集中于癌癥基因組的蛋白編碼區(qū)域的研究不同，PCAWG聯(lián)盟總共針對(duì)38個(gè)癌種,，綜合分析了整個(gè)基因組,，是迄今為止最全面的癌癥基因組薈萃分析。這項(xiàng)研究有6篇Nature及十余篇Nature子刊支撐,，分別對(duì)PCAWG數(shù)據(jù)集的廣度和深度進(jìn)行了詳細(xì)的探討,。2019年10月,，發(fā)表于《Nature》上的文章《Pan-cancer whole-genome analyses of metastatic solid tumours》，描述了目前已知的最大的轉(zhuǎn)移性實(shí)體瘤基因組的泛癌種研究,。分析了2520對(duì)腫瘤和正常組織的全基因組測(cè)序數(shù)據(jù),，平均測(cè)序深度分別為106X和38X，共鑒定出7000萬(wàn)個(gè)體細(xì)胞突變,。

據(jù)報(bào)道所論述,，每個(gè)癌癥基因組均攜帶4或5個(gè)驅(qū)動(dòng)突變，這為腫瘤細(xì)胞提供了選擇性優(yōu)勢(shì),。在所研究的38類腫瘤中,，僅5%沒有發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)突變。相比之下,，許多癌種表現(xiàn)出復(fù)雜的染色體重排,、碎裂等特征，從而導(dǎo)致基因組發(fā)生重大的結(jié)構(gòu)變化,。

研究成果包括揭示了新的非編碼驅(qū)動(dòng)因子,，如抑癌基因TP53非編碼區(qū)中發(fā)生的復(fù)發(fā)突變；端粒酶基因TERT的非編碼區(qū)中相對(duì)頻繁發(fā)生的突變導(dǎo)致端粒酶的過(guò)度表達(dá),；完善已知的突變標(biāo)簽并發(fā)現(xiàn)新的突變標(biāo)簽等等,。有興趣的小伙伴可以自行學(xué)習(xí)，文末會(huì)提供給大家這項(xiàng)研究相關(guān)的所有文章,，是所有哦~(●'?'●)

研究思路與結(jié)果概述

話不多說(shuō),，我們來(lái)看看今天的范文講述了一個(gè)怎樣的Story，又得到了什么樣的創(chuàng)新結(jié)果呢,？

先來(lái)帶大家了解一下整體的思路框架,，這樣更有助于我們理解數(shù)據(jù)圖表。

本篇范文中,，作者通過(guò)PCAWG對(duì)ICGC / TCGA Pan-Cancer的全基因組測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行多方面的通路及網(wǎng)絡(luò)分析非蛋白編碼基因的突變,。作者團(tuán)隊(duì)對(duì)27種腫瘤類型的2583個(gè)腫瘤的編碼和非編碼體細(xì)胞突變進(jìn)行了通路和網(wǎng)絡(luò)分析，并在38個(gè)癌種中進(jìn)行多方面的途徑和網(wǎng)絡(luò)分析,。從中確定了93個(gè)包含非編碼突變的基因,，這些基因聚集成幾個(gè)相互作用蛋白模塊。其中啟動(dòng)子突變與TP53,、TLE4和TCF4 mRNA表達(dá)降低有關(guān),。

并且作者團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，生物過(guò)程中編碼和非編碼突變的比例是可變的,，染色質(zhì)重塑和增殖途徑主要是編碼突變引起的,。而發(fā)育途徑，包括Wnt和Notch,，則是編碼和非編碼突變引起的,。RNA剪接主要是由非編碼突變引起的,，含有已知RNA剪接因子非編碼突變的樣本與含有編碼突變的樣本具有相似的基因表達(dá)特征。這些分析結(jié)果提供了一些可能存在的新癌癥基因及機(jī)制,，為腫瘤非編碼突變的臨床意義提供了新思路,，提示了能夠進(jìn)一步研究探索的潛在機(jī)制和療法。

數(shù)據(jù)解讀

接下來(lái),，我?guī)Т蠹抑鸩椒治龇段闹械臄?shù)據(jù)圖表,，深入領(lǐng)悟癌癥編碼與非編碼基因組驅(qū)動(dòng)突變的內(nèi)涵。

“挑”——篩選有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的蛋白編碼驅(qū)動(dòng)基因

作者通過(guò)PCAWG驅(qū)動(dòng)因素和功能注釋工作組分析了單一蛋白編碼和非編碼元件的泛癌癥驅(qū)動(dòng)因素p值,，包括外顯子,、啟動(dòng)子、未翻譯區(qū)(5 ' UTR和3 ' UTR)和增強(qiáng)子,。該分析使用16種驅(qū)動(dòng)研究方法進(jìn)行預(yù)測(cè),，根據(jù)正向選擇、突變的功能影響,、區(qū)域突變率,、突變過(guò)程和簽名的不同方法，整合得到編碼和非編碼元素的一致驅(qū)動(dòng)p值,。根據(jù)這個(gè)p值在泛癌隊(duì)列的蛋白編碼驅(qū)動(dòng)因子中篩選了75個(gè)基因以及另外7個(gè)基因在近顯著水平(0.1≤FDR < 0.25)被觀察到,。驅(qū)動(dòng)基因很少發(fā)生高度突變，而很多基因在癌癥類型中發(fā)生罕見突變,。并且觀察到顯著突變的編碼和/或非編碼元素之間存在大量的相互作用，這表明通路和網(wǎng)絡(luò)方法可能有助于優(yōu)先處理單元素分析中不顯著的罕見驅(qū)動(dòng)事件,。

Fig.1展示了通路和網(wǎng)絡(luò)分析的流程圖,。利用多個(gè)通路/基因片段的數(shù)據(jù)庫(kù)定義了一種非編碼增值(NCVA)程序來(lái)確定那些非編碼得分對(duì)編碼和非編碼分析結(jié)果有顯著影響的基因，其中NCVA的結(jié)果增強(qiáng)了非編碼數(shù)據(jù)的結(jié)果,。并最終定義了一個(gè)共識(shí)程序,，以結(jié)合重要的路徑和網(wǎng)絡(luò)識(shí)別這七個(gè)算法。編碼變異的87個(gè)通路牽連驅(qū)動(dòng)基因(PID-C)是大多數(shù)(≥4/7)編碼數(shù)據(jù)方法報(bào)道的基因集合,。93個(gè)具有非編碼變異的通路牽連驅(qū)動(dòng)基因(PID-N)是大多數(shù)方法在非編碼數(shù)據(jù)或NCVA結(jié)果中報(bào)道的一組基因,。只有5個(gè)基因(CTNNB1, DDX3X, SF3B1, TGFBR2, and TP53)同時(shí)是PID-C和PID-N基因。

▲ Fig.1

“圈”,、“聯(lián)”——交互作用及相關(guān)性分析

1.潛在驅(qū)動(dòng)突變的通路和網(wǎng)絡(luò)分析

接下來(lái),作者就對(duì)潛在的驅(qū)動(dòng)突變進(jìn)行通路和網(wǎng)絡(luò)分析,。他們同時(shí)使用了兩種通路算法:ActivePathways和一種超幾何分析算法——Vazquez；以及五種網(wǎng)絡(luò)方法:CanIsoNet,、Hierarchical HotNet,、誘導(dǎo)子網(wǎng)絡(luò)分析、NBDI22和SSA-ME23,。利用以上途徑和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù),，作者對(duì)GS-C,、GS-N和GS-CN基因評(píng)分運(yùn)行每種方法，確定了三個(gè)相應(yīng)的基因列表,。每種方法對(duì)其結(jié)果在每個(gè)數(shù)據(jù)集上的統(tǒng)計(jì)顯著性進(jìn)行評(píng)估,。

作者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)互作分析觀察到顯著突變的編碼和/或非編碼元素之間存在大量交互，這表明通路和網(wǎng)絡(luò)方法可能有助于優(yōu)先處理單一元素分析中不顯著的罕見驅(qū)動(dòng)事件,。這也是這篇研究文獻(xiàn)的意義所在,。

在具體的通路和驅(qū)動(dòng)分析，以確定驅(qū)動(dòng)基因在長(zhǎng)尾的驅(qū)動(dòng)p值編碼和非編碼突變中,，僅使用編碼突變可以識(shí)別出87個(gè)帶有編碼變異的通路牽連驅(qū)動(dòng)基因(PID-C基因),，其中包括68個(gè)以前被COSMIC 癌癥基因普查(CGC)數(shù)據(jù)庫(kù)編目的癌癥基因。并且其中的31個(gè)基因在PCAWG分析中無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,。說(shuō)明以上網(wǎng)絡(luò)分析可以篩選到具有罕見突變的基因,，即那些在“長(zhǎng)尾”分布的，可能是驅(qū)動(dòng)基因,。作者還發(fā)現(xiàn)根據(jù)CGC數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比,，這31個(gè)FDR > 0.1的基因中有13個(gè)是已知的驅(qū)動(dòng)因素。與非PID-C基因相比,，PID-C基因的編碼基因得分明顯較高,。

▲ Fig.2a

▲ Fig.2c

僅使用非編碼突變，作者確定了62個(gè)基因,，發(fā)現(xiàn)編碼突變中較強(qiáng)的信號(hào)在編碼和非編碼突變中占主導(dǎo)地位,。因?yàn)榉蔷幋a突變檢測(cè)的敏感性較差，作者團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種“非編碼增值”(NCVA)程序,。該程序詢問(wèn)了編碼突變是否增強(qiáng)潛在非編碼驅(qū)動(dòng)基因的發(fā)現(xiàn)率,，而非只有非編碼突變時(shí)才被檢測(cè)到。于是又識(shí)別了另外31個(gè)基因,，與62個(gè)單基因非編碼突變合并后得到93個(gè)帶有非編碼突變的通路牽連驅(qū)動(dòng)基因(PID-N),。包括了19個(gè)先前根據(jù)COSMIC癌癥基因普查(CGC)數(shù)據(jù)庫(kù)確定的癌癥基因，顯著高于預(yù)期的基因,。在排除PCAWG分析中具有個(gè)體顯著非編碼元件的8個(gè)基因,，19個(gè)基因同時(shí)為PID-N基因和CGC基因，顯著富集于預(yù)期的基因,。

這表明,，非編碼突變可能會(huì)改變某些樣本的基因，使其具有周期性編碼或結(jié)構(gòu)變異,。PID-N基因的非編碼基因得分顯著高于非PID-N基因,。絕大多數(shù)PID-N基因與PCAWG驅(qū)動(dòng)因素和功能解釋工作組分析不同(圖2b)，只有三個(gè)基因相同:TERT, HES1和TOB1,。在這三個(gè)基因中,，只有TERT在CGC數(shù)據(jù)庫(kù)中被記錄為已知的癌癥基因,。因此，作者對(duì)通路和網(wǎng)絡(luò)分析的共識(shí)程序顯著增強(qiáng)了PCAWG驅(qū)動(dòng)因素和功能解釋工作組結(jié)果中的顯著突變因素,。

▲ Fig.2b

▲ Fig.2d

總的來(lái)說(shuō),，PID-C和PID-N基因在PCAWG驅(qū)動(dòng)因素和功能解釋工作組分析中發(fā)現(xiàn)了另外121個(gè)基因，包括90個(gè)新的可能的非編碼驅(qū)動(dòng)因素,。此外,，絕大多數(shù)PID-N基因與PID-C基因不同，僅有5個(gè)基因相同:CTNNB1,、DDX3X,、SF3B1、TGFBR2,、TP53,。雖然這表明編碼和非編碼驅(qū)動(dòng)突變發(fā)生在很大程度上不同的癌癥基因集合中，但這兩種類型的突變影響著許多相同的標(biāo)志性癌癥進(jìn)程背后的基因,。

2.非編碼突變對(duì)基因表達(dá)的影響

非編碼突變可能通過(guò)改變轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)或其他類型的調(diào)控位點(diǎn)發(fā)揮作用,。

因此，作者評(píng)估了PID-N基因的非編碼突變是否與同一基因的cis表達(dá)變化有關(guān),。我們發(fā)現(xiàn),，在可以利用RNA-Seq數(shù)據(jù)檢測(cè)的90個(gè)PID-N基因中，有5個(gè)(FDR < 0.3)的cis表達(dá)相關(guān)性顯著(圖3),。發(fā)現(xiàn)其他四個(gè)PID-N基因:TP53,、TLE4、TCF4和DUSP22的cis表達(dá)相關(guān)性顯著(圖3,、補(bǔ)充圖10),。

▲ Fig.3

接下來(lái)，作者對(duì)6種不同腫瘤類型的TP53啟動(dòng)子突變的6個(gè)腫瘤進(jìn)行分析,，TP53表達(dá)明顯降低(圖3a)。TP53啟動(dòng)子甲基化和表達(dá)之間的聯(lián)系之前已經(jīng)被研究過(guò),，突變樣本的減少表達(dá)與TP53作為腫瘤抑制基因的眾所周知的作用是一致的,。PCAWG驅(qū)動(dòng)因素和功能解釋的研究也描述了一致的表達(dá)變化。TLE4是一種轉(zhuǎn)錄輔助抑制因子,，在三個(gè)具有TLE4啟動(dòng)子突變的肝-肝癌腫瘤中分析,，TLE4表達(dá)明顯減少(圖3b)。在三個(gè)TCF4啟動(dòng)子突變的肺鱗癌中,，TCF4顯著低表達(dá)(圖3c),。DUSP22編碼一種磷酸酶信號(hào)蛋白，最近被認(rèn)為是淋巴細(xì)胞中的腫瘤抑制因子,，DUSP22表達(dá)同樣顯著降低,。在5例肺腺瘤患者中,，存在DUSP22 3′UTR突變且明顯過(guò)表達(dá)；在三個(gè)肺腺瘤患者中存在DUSP22 5 ' UTR突變,，然而這些UTR突變是相互排斥的,。

雖然這些基因表達(dá)相關(guān)性為一類PID-N基因提供支持，但突變的變異等位基因頻率和基因的拷貝數(shù)是基因表達(dá)的附加協(xié)變量,。這些協(xié)變量在作者發(fā)現(xiàn)的相關(guān)性中沒有發(fā)揮作用,，拷貝數(shù)的變化不影響上述五個(gè)PID- N基因的表達(dá)相關(guān)性。

此外,，出現(xiàn)相關(guān)基因表達(dá)變化的PID-N基因數(shù)量少,，可以解釋為PID-N基因突變的樣本數(shù)量少，表達(dá)數(shù)據(jù)在不同腫瘤類型間的可用性不均勻,，以及啟動(dòng)子區(qū)域的序列覆蓋率降低等,。這些問(wèn)題進(jìn)一步減少了非編碼突變和RNA表達(dá)的樣本數(shù)量，限制了cis基因表達(dá)相關(guān)性分析的能力,。

3.編碼和非編碼突變的模塊化

在確定了編碼突變,、非編碼突變或兩種突變組合改變的特定蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)互作亞網(wǎng)絡(luò)和生物通路后。作者又發(fā)現(xiàn)PID-C基因間的交互作用顯著增加,，以及PID-C和PID-N基因間的互作顯著增加,。

證明了物理層面的蛋白-蛋白互作網(wǎng)絡(luò)中編碼和非編碼突變之間的相互作用。涉及PI-C和PI-N基因的互作子網(wǎng)絡(luò)組織為五個(gè)生物學(xué)過(guò)程:核心驅(qū)動(dòng),、染色質(zhì)組織,、細(xì)胞增殖、發(fā)育和RNA剪接(圖4a),。

▲ Fig.4a

由于PID-C和PID-N基因之間的分子相互作用被用作通路和網(wǎng)絡(luò)方法的信號(hào),，因此作者預(yù)計(jì)PID-C和PID-N基因之間的分子相互作用頻率較高，這些相互作用的組織說(shuō)明了單個(gè)子網(wǎng)絡(luò)中編碼和非編碼突變的相對(duì)貢獻(xiàn),。接下來(lái)作者使用g:Profiler web server進(jìn)一步表征了PID-C和PID-N中富集的分子通路,。并將模塊和PID基因分成四個(gè)生物過(guò)程:染色質(zhì)組織、細(xì)胞增殖,、發(fā)育和RNA剪接(圖4b).,、

▲ Fig.4b

同樣，模式規(guī)范過(guò)程也受到編碼和非編碼突變的影響,，包括PI-N基因ASCL1,、SUFU和RELN以及PI-C基因ATM和SMAD4。在這些情況下,，非編碼突變補(bǔ)充了破壞這些通路的編碼突變,，覆蓋了更多的患者。并且作者驚喜的發(fā)現(xiàn)RNA剪接途徑主要受到非編碼突變的影響。根據(jù)PCAWG驅(qū)動(dòng)程序的單一元素測(cè)試和功能解釋工作組分析,，這些PI-N基因均未發(fā)生顯著突變,。由于進(jìn)一步的分析中沒有發(fā)現(xiàn)剪接相關(guān)的PI-N基因非編碼突變和表達(dá)改變之間存在顯著的順式關(guān)聯(lián)，因此作者繼續(xù)探索這些基因非編碼突變和其他基因表達(dá)之間的潛在反式效應(yīng),。最終確定了三個(gè)集群的RNA剪接基因突變(C1, C2, C3;圖5a, b)使用跨這些途徑的差異表達(dá)模式的分級(jí)聚類,。

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除了上述模塊,，我們還發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)錄因子在PI-C和PI-N基因中都有很好的表達(dá),。共有9個(gè)PI-C基因是轉(zhuǎn)錄因子(ARHGAP35、ARID2,、FOXA1,、GATA3、NFE2L2,、SMAD4,、SOX9、TCF7L2,、TP53);19個(gè)PI-N基因?yàn)檗D(zhuǎn)錄因子(ASCL1,、BHLHE40、ESRRG,、HES1,、HNF1A、HNF1B,、HOXA10,、HOXB5、KLF4,、MEF2C,、MYC、NFE2,、NR2F1,、SOX2、SOX4,、TCF4,、TP53、ZNF521,、ZNF595;FDR= 4.1×10?20)。

這一觀察結(jié)果表明,，非編碼突變可能影響轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò),。

▲ Fig.5a

▲ Fig.5b

全文思路總結(jié)

范文提出了一種綜合途徑和網(wǎng)絡(luò)分析，將可能發(fā)生非編碼驅(qū)動(dòng)突變的基因列表擴(kuò)展為很少突變的元素的“長(zhǎng)尾”，而單一元素分析并不顯著,。通過(guò)對(duì)非編碼突變數(shù)據(jù)的單一元素測(cè)試,，90個(gè)PI-N基因在統(tǒng)計(jì)學(xué)上不顯著(FDR > 0.1)，而這些基因是未來(lái)實(shí)驗(yàn)表征的關(guān)鍵候選基因,。并發(fā)現(xiàn)其中TP53,、TLE4、TCF4啟動(dòng)子突變與這些基因表達(dá)降低有關(guān),。隨后的通路分析中,，作者又發(fā)現(xiàn)了多個(gè)基因的非編碼突變，這些突變的樣本表現(xiàn)出的基因表達(dá)特征與編碼突變剪接因子樣本的基因表達(dá)變化一致,。表明罕見的非編碼突變可能導(dǎo)致共同的和互補(bǔ)的生物學(xué)過(guò)程相似的干擾,。

同時(shí)作者指出，進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證這些預(yù)測(cè)是必要的,，以確定PID基因列表的真實(shí)性,。由于單個(gè)癌癥類型的作用有限，通路和互作網(wǎng)絡(luò)分析更加側(cè)重于癌癥和組織類型之間的關(guān)聯(lián),。

每種細(xì)胞類型都有不同的表觀遺傳連接和調(diào)控機(jī)制,，非編碼突變可能針對(duì)細(xì)胞類型相關(guān)的漏洞。將組織特異性,、癌癥特異性或患者特異性基因-基因調(diào)控信息結(jié)合起來(lái)的方法,，可能會(huì)揭示出目前的方法還沒有探索過(guò)的一類新的驅(qū)動(dòng)因素。這篇文章提出了一種綜合途徑和網(wǎng)絡(luò)分析,，可以很好的解釋腫瘤基因組的編碼和非編碼景觀,，從而發(fā)現(xiàn)相互關(guān)聯(lián)的基因系統(tǒng)中的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。通過(guò)擴(kuò)展突變分析,，從單個(gè)基因組元素到多個(gè)基因的通路和網(wǎng)絡(luò),，從中確定了已知癌癥通路中的新成分，這些成分因被編碼和非編碼突變反復(fù)改變,，從而可能在癌癥中起到重要作用,。

并且作者團(tuán)隊(duì)還確定了新的路徑和子網(wǎng)絡(luò)。對(duì)干擾這些通路和網(wǎng)絡(luò)的編碼和非編碼突變的研究能夠?qū)⒒颊叻謱硬呗愿_,，以通路為重點(diǎn)的生物標(biāo)志物和治療方法成為可能,。

套路總結(jié)

總之，生信文章如何能發(fā)高分,？必須具有臨床意義,！

能夠?yàn)榛A(chǔ)及臨床試驗(yàn)提供可靠的數(shù)據(jù)支持，預(yù)測(cè)可能存在的具有臨床意義的結(jié)果是生信分析的意義所在和終極目標(biāo),。本篇范文就是在先前研究的龐大且精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,，從通路和蛋白互作網(wǎng)絡(luò)的角度分析可能存在的腫瘤驅(qū)動(dòng)突變發(fā)病的臨床意義和機(jī)制,。鑒定出的基因變異可用于將患者分類，便于接受已批準(zhǔn)的或正在臨床試驗(yàn)的治療,，體現(xiàn)了腫瘤全基因組圖譜對(duì)癌癥精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的重要性,。

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