Oncomine肿瘤芯片数据库的示例分析

引言

随着高通量测序技术的快速发展，肿瘤研究领域积累了大量的基因表达数据。Oncomine数据库综合性的肿瘤芯片数据库，为研究人员提供了丰富的基因表达谱数据和分析工具。本文将介绍Oncomine数据库的基本功能，并通过一个示例分析展示如何利用该数据库进行肿瘤研究。

Oncomine数据库简介

Oncomine是一个基于网络的肿瘤基因表达数据库，整合了来自多个研究机构和公共数据库的肿瘤芯片数据。其主要功能包括：

1. 数据检索：用户可以通过基因、肿瘤类型、研究类型等条件检索相关数据。
2. 差异表达分析：比较不同肿瘤类型或不同分期的基因表达差异。
3. 生存分析：评估基因表达与患者预后的关系。
4. 共表达分析：研究基因之间的共表达关系。
5. 数据可视化：提供多种图表展示分析结果。

示例分析：乳腺癌中HER2基因的表达分析

1. 数据检索

首先，我们以乳腺癌为例，检索HER2基因在不同乳腺癌亚型中的表达情况。

1. 登录Oncomine数据库（https://www.oncomine.org/）。
2. 在搜索框中输入“HER2”，选择“Gene”作为搜索类型。
3. 在结果页面中，选择“Breast Cancer”作为肿瘤类型。
4. 选择“Subtype Analysis”作为分析类型。

2. 差异表达分析

在检索结果中，我们可以看到HER2基因在不同乳腺癌亚型中的表达情况。通常，乳腺癌可以分为以下几种亚型：

• Luminal A
• Luminal B
• HER2-enriched
• Basal-like

通过差异表达分析，我们可以发现HER2基因在HER2-enriched亚型中显著高表达。这一结果与已知的HER2基因在乳腺癌中的作用一致，即HER2基因的过表达与HER2-enriched亚型乳腺癌的发生和发展密切相关。

3. 生存分析

接下来，我们进行生存分析，评估HER2基因表达与乳腺癌患者预后的关系。

1. 在Oncomine中，选择“Survival Analysis”作为分析类型。
2. 选择“HER2”作为目标基因。
3. 选择“Breast Cancer”作为肿瘤类型。
4. 选择“Overall Survival”作为生存终点。

分析结果显示，HER2高表达的患者总体生存率显著低于HER2低表达的患者。这一结果表明，HER2基因的高表达可能与乳腺癌患者的不良预后相关。

4. 共表达分析

为了进一步研究HER2基因的功能，我们进行共表达分析，寻找与HER2基因共表达的其他基因。

1. 在Oncomine中，选择“Co-expression Analysis”作为分析类型。
2. 选择“HER2”作为目标基因。
3. 选择“Breast Cancer”作为肿瘤类型。

分析结果显示，多个基因与HER2基因显著共表达，包括GRB7、STARD3等。这些基因可能参与HER2信号通路的调控，进一步研究这些基因的功能可能有助于揭示HER2在乳腺癌中的作用机制。

5. 数据可视化

Oncomine提供了多种数据可视化工具，帮助研究人员更直观地理解分析结果。

1. 热图：展示HER2基因在不同乳腺癌亚型中的表达水平。
2. 箱线图：比较HER2基因在不同亚型中的表达差异。
3. 生存曲线：展示HER2高表达和低表达患者的生存率差异。
4. 共表达网络图：展示与HER2基因共表达的其他基因及其相互关系。

通过这些可视化工具，研究人员可以更直观地理解HER2基因在乳腺癌中的表达模式及其与患者预后的关系。

结论

Oncomine数据库为肿瘤研究提供了强大的数据支持和分析工具。通过本文的示例分析，我们展示了如何利用Oncomine进行基因表达差异分析、生存分析和共表达分析。这些分析结果不仅有助于理解HER2基因在乳腺癌中的作用，还为后续的实验研究和临床治疗提供了重要的参考依据。

参考文献

1. Rhodes DR, Yu J, Shanker K, et al. ONCOMINE: a cancer microarray database and integrated data-mining platform. Neoplasia. 2004;6(1):1-6.
2. Tomlins SA, Rhodes DR, Perner S, et al. Recurrent fusion of TMPRSS2 and ETS transcription factor genes in prostate cancer. Science. 2005;310(5748):644-648.
3. Curtis C, Shah SP, Chin SF, et al. The genomic and transcriptomic architecture of 2,000 breast tumours reveals novel subgroups. Nature. 2012;486(7403):346-352.

通过以上步骤，我们展示了如何利用Oncomine数据库进行肿瘤基因表达分析。希望本文能为肿瘤研究人员提供有价值的参考，并促进更多基于Oncomine的肿瘤研究。