CorExplorer Web ポータルを用した腫瘍遺伝子発現因子の解析

1. 目的遺伝子を含む因子の探索 Web ブラウザを開き、Http://corex.isi.edu CorExplorer のホーム ページに移動します。 クイックリンクの右側にある[+展開]ボタンをクリックすると、卵巣(TCGA-OV)の横にあるボタンをクリックすると、TCGA卵巣癌データでトレーニングされたCorEx因子グラフの概要が表示されます(図1参照)。必要に応じて、他のユーザーをクリックして比較します。 因子グラフの検査が完了したら、肺 (TCGA-LUAD)肺癌RNA-seqのCorExplorerページにアクセスします。CorExplorer の 「因子グラフ」ウィンドウを使用して、対象遺伝子の CorEx 因子グラフを調べます。 係数グラフ表示ウィンドウの上にマウス カーソルを移動します。マウススクロールホイールまたはトラックパッドを使用して因子グラフをズームインすると、各因子で最も重要な遺伝子や異なるレイヤーのノード間の接続などのグラフの詳細が表示されます。または、クリックしてドラッグして、ビューエリアまたは任意のノードを移動します。 ターゲット遺伝子を見つけるには(ここではBRCA1を使用します)、因子グラフウィンドウの上部にある遺伝子ドロップダウンメニューをクリックします。ドロップダウンリストで選択する「BRCA1」と入力し、「戻る」を押してビューを26倍にすると、BRCA1が最も強く相関している因子を考慮します。 グラフ表示の上にマウスを置き直し、スクロールして縮小すると、レベル 2 ノード、L2_8、および係数 26 に近い因子が表示されます。[Min リンクウェイトスライダ] に示されたしきい値を超える重みを持つ遺伝子のみが表示されます。 因子に関連するすべての遺伝子を表示するには、L1_26ノードをクリックし、ポップアップウィンドウで追加の遺伝子をロードすることを選択します。「完了」という単語が表示されたら、ポップアップ ウィンドウを閉じます。 次に、係数グラフ ウィンドウの上のヘッダー セクションに戻り、[Min リンクウェイトモディファイヤ] を取得してドラッグします。これで、リンクウェイト スライダが 0.05 に下がると、BRCA2 を含む因子 L1_26 の他の遺伝子が重量順に表示されます。必要に応じて、配置を改善するために、取得およびドラッグしてノードの位置を変更します。 因子に関する患者の階層化が生存ウィンドウでクエリを実行して生存に与える影響を決定します。 サバイバルウィンドウで、p-valで並べ替えをオフにし、[単一因子]ドロップダウンメニューで因子26を選択して、因子26の生存曲線を表示します。 生存グラフを下にスクロールして、X 軸に沿って危険にさらされている患者の数を表示します。 [アニテーション] ウィンドウ内でクエリを実行して、生物学的関数との関連付けを検索します。 注釈ウィンドウで、因子ドロップダウンメニューを偽検出率(FDR)ではなく因子数でソートするには、FDR ソートをオフにします。 スクロールしてクリックして、アノテーション ウィンドウドロップダウンで因子 26 を選択して、因子のエンリッチメント アノテーションを表示します。 DNA修復が表示されるまでアノテーションリストを下にスクロールし、それをクリックすると、グラフ表示で黄色で強調表示された関連遺伝子がすぐに表示されます。図 2の中央パネルを参照してください。 選択された注釈を持つ遺伝子に対して濃縮されているかどうかに応じて、異なるGO項が選択されるように見えるか、または異なるGO項として現れる要因(例えば「DNA損傷に応じて固有のアポトーシスシグナル伝達経路」)に従って、因子が消失するか、または現れることに注意してください。 異なる機能を持つウィンドウを追加して、さらに要因を調べます。 上部のメニューバーから、[ウィンドウの追加]ドロップダウンからPPIを選択してタンパク質タンパク質相互作用ネットワーク(PPI)ウィンドウを追加し、[追加]ボタンをクリックしてPPIグラフウィンドウを表示領域に追加します。PPI グラフ ウィンドウで、タンパク質とタンパク質の相互作用を示す因子 ‘Layer1: 26’ を選択します。接続の密度に注意してください。 PPIの代わりにトップ メニュー バーから[ウィンドウの追加]ドロップダウンからヒートマップを選択し、[追加]ボタンをクリックして表示領域にヒートマップ ウィンドウを追加します。ヒートマップ ウィンドウで、因子 ‘Layer1: 26’ を選択して、遺伝子発現パターンを表示します。 サバイバル ウィンドウも表示できるように、ヒートマップ ウィンドウを取得して再配置します。ヒートマップの上部に沿って、オレンジ/ブルー/グレーの色のバーが生存グラフ上の患者リスク層にどのように対応しているかを観察します。結果は図 2 の下部に示されています。 2. 遺伝子重量、生存、ア釈データを用いてCorEx因子をフィルタリング・解釈 生存とクラスター品質を使用して、関心のある要因をフィルター処理します。 上部の [データセット] ドロップダウン メニューから、[TCGA_OVCA]を選択して、TCGA 卵巣癌 RNA-seq の CorExplorer ページに移動します。 ページが読み込まれると、サバイバル ウィンドウから、異なる層の最大の生存差を持つ因子が 114 であることを示します。 因子グラフウィンドウの上部で、因子ドロップダウンから「レイヤー1:114」を選択します。 マウスでリンクウェイトスライダをつかみ、0.5まで移動します。因子114(1609)の多数の遺伝子は、重量>0.35を持たないが、比較的弱いクラスタリングを示す。 次に、生存ウィンドウ内の因子のリストを展開し、生存ウィンドウドロップダウンの次の最適因子(因子39)を選択して、関連する生存曲線を表示します。 アニテーション ウィンドウで因子 39 を選択します。重要な GO および KEGG アノテーションが表示されます。 因子39における遺伝子の生物学的役割をより良く理解するために、近傍アテーション情報を用いて因子を以下のように解釈する。 因子グラフウィンドウの上部で、因子ドロップダウンで因子「レイヤ1:39」を選択します。次に、ファクター グラフ ウィンドウの上にマウスを移動し、縮小して L2_14 クラスター全体を 6 つの因子 (14、32、39、42、52、82)で明らかにします (図 3を参照)。 L2_14 ノードにリンクされている因子の相対的な有意性を理解するには、まず L2_14 因子ごとに生存差を表示します。サバイバルウィンドウでp-valで並べ替えをオフにし、各因子数を連続してクリックします。これを行うと、因子14、32、および39のみが生存関連を示す点に注意してください。 トップメニューバーから、[ウィンドウの追加]ドロップダウンからPPIをもう一度選択します。[追加]を押して、PPI グラフ ウィンドウを表示領域に追加します。PPIグラフウィンドウで、有意なタンパク質相互作用を示すために因子「Layer1:52」を選択します。この時点でのウィンドウのレイアウトの例を図 3 に示します。 PPI ウィンドウの下部にある[StringDB で表示]リンクをクリックして、StringDB オンライン データベースにリンクします。最初の画面から[続行]をクリックし、以前と同様にネットワークグラフの下の[分析]タブを選択して、PPIネットワーク遺伝子のオンラインGO解析を取得します。細胞成分のトップは「MHCクラスIIタンパク質複合体」です。 [CorExplorer] タブと PPI ウィンドウに戻り、ファクタードロップダウンから今度は因子 32 を選択します。StringDBのリンク ビューをクリックして StringDB 分析に送信します。トップ細胞成分は、前のステップの因子52のクラスIIとは対照的に、「MHCクラスIタンパク質複合体」です! 最後に、PPI ウィンドウに戻り、上部の因子ドロップダウンメニューから「Layer1: 39」を選択します。StringDBのリンク ビューをクリックして、StringDB 分析にリンクします。 最初の画面から[続行]をクリックし、ネットワークグラフの下の[分析]タブを選択して、PPIネットワーク遺伝子のオンラインGO解析を取得します。最上位の分子機能が’CXCR3ケモカイン受容体結合’であることを観察してください。 3. 生存とデータベースのアニテーションを使用して、有望な治療の組み合わせを探す [データセット]ドロップダウン メニューからTCGA_SKCM を選択して、TCGA黒色腫 CorExplorer に切り替えます。 最大の生存差を持つ因子は因子171である。スクロールして因子171の注釈を調べ、「免疫応答」と「サイトカイン媒介シグナル伝達経路」が上部付近にあることに注意してください(上の卵巣因子の場合と同様)。 相補的な因子を見つけるには、上位の生存関連因子と上位のア釈項を調べます。これを行うには、トップメニューバーの[データセットの概要]リンクをクリックして、データセット処理の詳細を含むテーブルと、生存差のp値に従ったトップファクターの概要を含む別のタブを開きます。なお、最初の非免疫因子は88である。 [TCGA_SKCM]ブラウザー タブに戻ります。 生存ウィンドウ、ア釈ウィンドウ、グラフ ウィンドウで因子 88 を選択します。上位いくつかのGO用語は「rRNA処理」と「ミトコンドリオン組織」に関連しており、免疫関連因子とは異なることを確認しています。 サバイバルウィンドウで、ペアの因子ドロップダウンで「88_171」を選択して、171と88の発現因子を組み合わせた中間層の患者の生存率がどのように改善されるかを確認します。アヌテーションと生存の比較を図 4 に示します。 4. 検索ページを使用して、腫瘍タイプ間の遺伝子発現変動の共通点と相違点を見つける CorExplorerの見出しをクリックして、フロント ページに戻ります。 CorExplorer サイト上のすべてのデータセットを検索できるページに移動するには、[トップ メニュー バーで検索]をクリックします。 ジーン検索ボックスに「FLT1」(VEGFR1)と入力し、[戻る]または [検索]を押します。FLT1は、OVCA- 76、LUAD – 162、SKCM – 195およびSKCM-184、ならびにCOAD-112およびCOAD-74の比較的高い重量を持つ。 または、すべてのデータセットで関連する GO 用語を検索します。「血管新生」と入力し、Returnキーを押すか、検索を押して、[GO 検索] ボックスでこれを試してみてください。SKCM-195を除くすべてのFLT1因子は、「血管新生」遺伝子に対して統計的に濃縮されたものとしてリストされており、因子195は、実際には、ア釈を持っていますが、デフォルトの10-8閾値を下回っています。この検索結果と前の手順を図 5 に示します。 さらなる例として、GO検索ボックスにおいて、第1型「表皮成長因子受容体」を入力する。この用語ではLUADのみが濃縮され、肺癌のよく知られた層化因子である。次に、検索ボックスに「間葉」と入力します。この用語は、OVCAの遺伝子発現群に富み、そこではよく研究された層化因子である。