BMC Medical Genomics

SCOPUS (2009-2023)SCIE-ISI

  1755-8794

 

 

Cơ quản chủ quản:  BioMed Central Ltd. , BMC

Lĩnh vực:
Genetics (clinical)Genetics

Các bài báo tiêu biểu

Phân tích biểu hiện gen của glioblastomas xác định cơ sở phân tử chính cho lợi ích dự đoán của độ tuổi trẻ Dịch bởi AI
Tập 1 Số 1 - 2008
Yohan Lee, Adrienne C. Scheck, Timothy F. Cloughesy, Albert Lai, Jun Dong, Haumith K Farooqi, Linda M. Liau, Steve Horvath, Paul S. Mischel, Stanley F. Nelson
Tóm tắt Nền tảng

Các glioblastomas là loại khối u não nguyên phát phổ biến nhất ở người lớn. Dù tiên lượng cho bệnh nhân là kém, việc phân tích biểu hiện gen đã phát hiện ra các dấu hiệu có thể phân loại GBMs theo biến thể mô học và các biến số lâm sàng. Một loại GBM được xác định bởi một dấu hiệu biểu hiện gen được gọi là ProNeural (PN), và bệnh nhân có loại này sống lâu hơn đáng kể so với các phân nhóm GBMs dựa trên biểu hiện gen khác. Tuổi khởi phát là một yếu tố dự đoán chính cho thời gian sống sót của bệnh nhân, trong đó bệnh nhân trẻ tuổi sống lâu hơn bệnh nhân lớn tuổi. Nguyên nhân cho lợi thế sống sót này vẫn chưa rõ ràng.

Phương pháp

Chúng tôi đã thu thập 267 tệp CEL của GBM và chuẩn hóa chúng theo các vi mạch khác trên cùng một nền tảng Affymetrix. 377 bộ dò trên các ma trận U133A và U133 Plus 2.0 đã được sử dụng trong một chiến lược bỏ phiếu gen với 177 bộ dò của các gen tương ứng trên các ma trận U95Av2 cũ hơn. Các đường cong Kaplan-Meier và phân tích nguy cơ tỷ lệ Cox đã được áp dụng để phân biệt sự khác biệt về sống sót giữa các phân nhóm biểu hiện và độ tuổi.

Kết quả

Phân tích tổng hợp này của dữ liệu đã công bố cùng với dữ liệu mới xác nhận sự tồn tại của bốn dấu hiệu biểu hiện GBM khác biệt. Hơn nữa, bệnh nhân có GBM phân nhóm PN đã có thời gian sống sót lâu hơn, như mong đợi. Tuy nhiên, độ tuổi của bệnh nhân tại thời điểm chẩn đoán không phải là yếu tố dự đoán thời gian sống sót khi kiểm soát theo phân nhóm PN.

Kết luận

Lợi ích sống sót của tuổi trẻ bị triệt tiêu khi bệnh nhân được phân tầng theo nhóm biểu hiện gen. Do đó, nguyên nhân chính của ảnh hưởng tuổi tác trong các GBM là sự xuất hiện thường xuyên hơn của các GBM PN ở bệnh nhân trẻ hơn so với bệnh nhân lớn tuổi.

Nghiên cứu kết hợp toàn bộ gen về bệnh Alzheimer khởi phát muộn bằng phương pháp tập hợp DNA Dịch bởi AI
- 2008
Richard Abraham, Valentina Moskvina, Rebecca Sims, Paul Hollingworth, Angharad R. Morgan, Lyudmila Georgieva, Kimberley Dowzell, Sven Cichon, Axel M. Hillmer, Michael O’Donovan, Julie Williams, George Kirov
Tóm tắt Thông tin nền

Bệnh Alzheimer khởi phát muộn (LOAD) là một bệnh thần kinh thoái hóa liên quan đến tuổi tác với tỷ lệ mắc cao, tạo ra áp lực lớn đối với nguồn lực chăm sóc sức khỏe trong các xã hội có dân số già đi. Yếu tố di truyền có nguy cơ xác định duy nhất cho LOAD là gen apolipoprotein E. Để xác định các locus di truyền nguy cơ bổ sung, chúng tôi đã thực hiện một nghiên cứu liên kết toàn bộ gen (GWA) trên một mẫu case – control lớn của LOAD, giảm chi phí thông qua việc sử dụng phương pháp hòa trộn DNA.

Phương pháp

Mẫu DNA được thu thập từ 1.082 cá nhân mắc LOAD và 1.239 chủ thể đối chứng. Độ tuổi khởi phát dao động từ 60 đến 95 và các đối chứng được ghép đôi theo tuổi tác (trung bình = 76,53 năm, SD = 33), giới tính và chủng tộc. Số lượng DNA bằng nhau từ mỗi mẫu được thêm vào hoặc một nhóm trường hợp hoặc nhóm đối chứng. Các nhóm này được genotyped bằng cách sử dụng các mảng Illumina HumanHap300 và Illumina Sentrix HumanHap240S nhằm kiểm tra 561.494 SNP. 114 SNP tốt nhất từ dữ liệu hòa trộn của chúng tôi đã được xác định và sau đó được genotyped riêng lẻ trong mẫu case – control được sử dụng để cấu trúc các nhóm.

#Bệnh Alzheimer khởi phát muộn #gien apolipoprotein E #nghiên cứu liên kết toàn bộ gen #phương pháp hòa trộn DNA #SNP #LRAT
Các nguyên bào sợi liên quan đến ung thư vú ở người thể hiện các biểu hiện gen đặc trưng theo kiểu phân loại Dịch bởi AI
Tập 5 - Trang 1-13 - 2012
Julia Tchou, Andrew V Kossenkov, Lisa Chang, Celine Satija, Meenhard Herlyn, Louise C Showe, Ellen Puré
Ung thư vú là một bệnh không đồng nhất, trong đó tiên lượng và các chiến lược điều trị chủ yếu được xác định bởi trạng thái thụ thể (estrogen, progesterone và Her2) của các tế bào khối u. Phân tích biểu hiện gen của các khối u vú toàn bộ còn phân loại ung thư vú thành nhiều kiểu phân tử khác nhau, cũng như thường đi cùng với trạng thái thụ thể của các tế bào khối u. Chúng tôi đã giả thuyết rằng các nguyên bào sợi liên quan đến ung thư (CAFs) trong stroma của khối u có thể thể hiện các biểu hiện gen đặc trưng cho từng kiểu và do đó góp phần vào sinh học của bệnh theo cách đặc trưng theo kiểu. Một số nghiên cứu đã báo cáo sự khác biệt về biểu hiện gen giữa CAFs và các nguyên bào sợi vú bình thường, nhưng trong không nghiên cứu nào, các kết quả được phân loại dựa trên các kiểu khối u. Để xem liệu biểu hiện gen trong các nguyên bào sợi liên quan đến ung thư vú có thay đổi giữa các kiểu ung thư vú hay không, chúng tôi đã so sánh các biểu hiện gen của các CAFs nguyên phát từ 20 mẫu ung thư vú của con người đại diện cho ba kiểu chính; bảy ER+, bảy tam tiêu cực (TNBC) và sáu Her2+. Chúng tôi quan sát thấy sự khác biệt biểu hiện đáng kể giữa CAFs có nguồn gốc từ ung thư vú Her2+ và CAFs từ các bệnh ung thư TNBC và ER+, đặc biệt trong các con đường liên quan đến hệ thống trục và tín hiệu integrin. Trong trường hợp ung thư vú Her2+, các con đường tín hiệu được tìm thấy là được điều chỉnh một cách chọn lọc trong CAFs có thể góp phần vào sự di cư gia tăng của các tế bào ung thư vú trong các thí nghiệm transwell và có thể góp phần vào tiên lượng xấu của ung thư vú Her2+. Dữ liệu này cho thấy rằng bên cạnh các hồ sơ phân tử khác biệt đặc trưng cho các tế bào tăng sinh, biểu hiện gen của CAF cũng được điều chỉnh khác nhau trong các kiểu ung thư vú khác nhau.
#ung thư vú #nguyên bào sợi liên quan đến ung thư #biểu hiện gen #Her2 #ER+ #TNBC
Saliva samples are a viable alternative to blood samples as a source of DNA for high throughput genotyping
Tập 5 Số 1 - 2012
Jean Abraham, Mel Maranian, Inmaculada Spiteri, Roslin Russell, Susan Ingle, Craig Luccarini, Helena Earl, Paul Pharoah, Alison M. Dunning, Carlos Caldas
Một dấu hiệu biểu hiện gen của sự phụ thuộc vào đường dẫn RAS dự đoán phản ứng với các chất ức chế PI3K và RAS và mở rộng quần thể các khối u được kích hoạt đường dẫn RAS Dịch bởi AI
- 2010
Andrey Loboda, Michael Nebozhyn, Rich A. Klinghoffer, Jason P. Frazier, Michael Chastain, William T. Arthur, Brian R. Roberts, Theresa Zhang, Mélissa Chénard, Brian B. Haines, Jannik N. Andersen, Kumiko Nagashima, Cloud P. Paweletz, Bethany Lynch, Igor Feldman, Hongyue Dai, Pearl S. Huang, James Watters
Tóm tắt Đặt vấn đề

Sự kích hoạt quá mức của con đường tín hiệu Ras là nguyên nhân dẫn đến nhiều loại ung thư, và sự kích hoạt con đường RAS có thể dự đoán phản ứng với các liệu pháp nhắm mục tiêu. Do đó, các phương pháp tối ưu để đo lường sự kích hoạt đường dẫn Ras là rất quan trọng. Mục tiêu chính của công việc của chúng tôi là phát triển một dấu hiệu biểu hiện gen có thể dự đoán sự phụ thuộc vào con đường RAS.

Phương pháp

Chúng tôi đã sử dụng biểu hiện đồng nhất của các gen liên quan đến con đường RAS qua nhiều tập dữ liệu để suy ra một dấu hiệu biểu hiện gen của con đường RAS và tạo ra điểm số kích hoạt con đường RAS trong các mô hình ung thư tiền lâm sàng và khối u ở người. Sau đó, chúng tôi liên kết dấu hiệu này với trạng thái đột biến KRAS và dữ liệu phản ứng với thuốc trong các tập dữ liệu tiền lâm sàng và lâm sàng.

Kết quả

Điểm số dấu hiệu RAS dự đoán trạng thái đột biến KRAS trong các khối u phổi và dòng tế bào với độ nhạy cao (> 90%) nhưng độ đặc hiệu tương đối thấp (50%) do có những mẫu có sự kích hoạt rõ ràng của con đường RAS mà không có đột biến KRAS. Trong các bảng dòng tế bào ung thư phổi và vú, điểm số dấu hiệu con đường RAS tương quan với biểu hiện pMEK và pERK, và dự đoán sự kháng thuốc đối với sự ức chế AKT và độ nhạy với sự ức chế MEK trong cả hai nhóm có và không có đột biến KRAS. Dấu hiệu con đường RAS được tăng cường trong các dòng tế bào ung thư vú đã thu được sự kháng thuốc đối với sự ức chế AKT và bị giảm biểu hiện khi ức chế MEK. Trong các dòng tế bào ung thư phổi, việc giảm biểu hiện KRAS bằng siRNA cho thấy rằng dấu hiệu con đường RAS là một chỉ số tốt hơn về sự phụ thuộc vào RAS so với trạng thái đột biến KRAS. Trong các khối u ở người, dấu hiệu con đường RAS tăng cao trong các khối u vú âm tính với ER và các loại adenocarcinoma phổi, và dự đoán sự kháng thuốc với cetuximab trong ung thư đại trực tràng di căn.

#RAS pathway #gene expression signature #KRAS mutation #cancer therapies #targeted therapies
Xác định ứng viên vaccine của Mycobacterium tuberculosis toàn bộ gen thông qua khai thác dữ liệu toàn diện và phân tích tin sinh học Dịch bởi AI
Tập 1 Số 1 - 2008
Anat Zvi, Naomi Ariel, John P. Fulkerson, Jerald Sadoff, Avigdor Shafferman
Tóm tắt Đặt vấn đề

Mycobacterium tuberculosis, tác nhân gây bệnh lao (TB), lây nhiễm khoảng 8 triệu người mỗi năm, dẫn đến khoảng 2 triệu trường hợp tử vong. Hơn nữa, khoảng một phần ba dân số bị nhiễm tiềm ẩn, trong đó 10% sẽ phát triển thành bệnh trong suốt cuộc đời. Các vaccine phòng ngừa lao hiện đang được phê duyệt (BCG và các dẫn xuất của nó) có hiệu quả bảo vệ ở người lớn chống lại bệnh lao phổi khác nhau (0%–80%) và chủ yếu nhắm vào giai đoạn nhiễm trùng đầu tiên.

Phương pháp

Một tập dữ liệu quy mô gen đã được xây dựng bằng cách phân tích dữ liệu đã công bố từ: (1) các nghiên cứu biểu hiện gen toàn cầu trong các điều kiện mô phỏng stress trong tế bào đại thực bào, trạng thái ngủ, sự tồn tại và/hoặc tái hoạt động; (2) miễn dịch tế bào và miễn dịch dịch thể, và tiềm năng vaccine. Thông tin này được biên soạn cùng với chú thích/bioinformatic đã được chỉnh sửa của các sản phẩm gen được chọn và lập bản đồ in silico các epitop T-cell. Các quy trình để chấm điểm, xếp hạng và ưu tiên các kháng nguyên đã được phát triển và áp dụng.

Kết quả

Sự đối chiếu giữa tài liệu và dữ liệu in silico, kết hợp với kế hoạch ưu tiên và lý do sinh học, đã cho phép lựa chọn 189 ứng viên vaccine có thể từ toàn bộ bộ gen. Trong tập hợp 189, sự phân bố tương đối của các kháng nguyên trong 3 danh mục chức năng khác biệt đáng kể so với phân bố của chúng trong toàn bộ bộ gen, với sự giảm thiểu trong danh mục Giả thuyết bảo tồn (do chú thích được cải thiện) và sự phong phú trong danh mục Lipid và Độc lực. Các đại diện nổi bật khác trong bộ 189 là các protein PE/PPE; phức hợp sắt, nitroreductases và proteases, tất cả đều nằm trong danh mục Chuyển hóa trung gian và hô hấp; hệ thống tiết ESX, các yếu tố thúc đẩy hồi phục và lipoproteins, tất cả đều nằm trong danh mục Vách tế bào. Việc áp dụng một kế hoạch xếp hạng dựa trên điểm số định tính và định lượng đã dẫn đến một danh sách gồm 45 kháng nguyên có điểm số tốt nhất, trong đó: 74% thuộc về các lớp ngủ/tái hoạt động/hồi phục; 30% thuộc về danh mục Vách tế bào; 13% là các ứng viên vaccine cổ điển; 9% thuộc loại Giả thuyết bảo tồn, tất cả đều có thể là những kháng nguyên T-cell rất mạnh mẽ.

Kết luận

Các phân tích dựa trên tài liệu và in silico toàn diện đã cho phép lựa chọn một tập hợp 189 ứng viên vaccine, từ tổng số 3989 sản phẩm ORF của bộ gen. Tập hợp này, đã được xếp hạng để tạo ra danh sách 45 kháng nguyên hàng đầu, là một nền tảng cho việc lựa chọn các gen bao phủ tất cả các giai đoạn nhiễm trùng M. tuberculosis, để được đưa vào các vaccine rBCG hoặc dựa trên đơn vị.

Một phương pháp genom tích hợp tiết lộ sự biểu hiện phối hợp của miR-335, miR-342 và miR-561 nội gen với các gen chủ bị rối loạn trong đa u tủy Dịch bởi AI
- 2008
Domenica Ronchetti, Marta Lionetti, Laura Mosca, Luca Agnelli, Adrian Andronache, Sonia Fabris, Giorgio Lambertenghi Deliliers, Antonino Neri
Tóm tắt Thông tin nền

Vai trò của microRNA (miRNA) trong đa u tủy (MM) vẫn chưa được làm sáng tỏ hoàn toàn. Để xác định các miRNA có khả năng bị rối loạn trong MM, chúng tôi đã điều tra những miRNA nằm trong các đơn vị phiên mã, dựa trên bằng chứng rằng miRNA trong intron thường được đồng biểu hiện với các gen chủ của chúng. Để đạt được điều này, chúng tôi đã theo dõi giá trị biểu hiện của các bản sao gen chủ trong một tập hợp 20 dòng tế bào đa u tủy người (HMCLs) và tập trung vào các bản sao có biểu hiện thay đổi đáng kể trong toàn bộ tập dữ liệu.

#miRNA #đa u tủy #gen chủ #biểu hiện đồng bộ #sinh học phân tử
Challenges and strategies for implementing genomic services in diverse settings: experiences from the Implementing GeNomics In pracTicE (IGNITE) network
Tập 10 Số 1 - 2017
Nina Sperber, Janet S. Carpenter, Larisa H. Cavallari, Laura J. Damschroder, Rhonda M. Cooper‐DeHoff, Joshua C. Denny, Geoffrey S. Ginsburg, Yue Guan, Barbara R. Migeon, Kenneth D. Levy, Mia A. Levy, Ebony Madden, Michael E. Matheny, Toni I. Pollin, Victoria M. Pratt, Marc B. Rosenman, Corrine I. Voils, Kristen W. Weitzel, Russell A. Wilke, R. Ryanne Wu, Lori A. Orlando
Đánh giá toàn bộ bộ gen về phản ứng của võng mạc đối với bệnh tiểu đường cho thấy phản ứng viêm thần kinh mạch máu tiến triển Dịch bởi AI
Tập 1 Số 1 - 2008
Robert M. Brucklacher, Kruti M. Patel, Heather D. VanGuilder, Georgina V. Bixler, Alistair J. Barber, David A. Antonetti, Cheng‐mao Lin, Kathryn F. LaNoue, Thomas W. Gardner, Sarah K. Bronson, Willard M. Freeman
Tóm tắtBối cảnh

Mặc dù đã có những tiến bộ trong việc hiểu biết về bệnh võng mạc tiểu đường, nhưng bản chất và quá trình thay đổi phân tử trong võng mạc do bệnh tiểu đường vẫn chưa được mô tả đầy đủ. Nghiên cứu này đã xác định kiểu hình chức năng và phân tử của võng mạc khi thời gian mắc bệnh tiểu đường tăng lên.

Kết quả

Sử dụng mô hình chuột gây bệnh tiểu đường bằng streptozotocin, các mức độ thẩm thấu võng mạc, hoạt tính caspase, và biểu hiện gen đã được kiểm tra sau 1 và 3 tháng mắc bệnh tiểu đường. Các thay đổi trong biểu hiện gen đã được xác định bằng vi mạch toàn bộ hệ gen và xác nhận bằng qPCR trong cùng một tập hợp động vật như đã sử dụng trong phân tích vi mạch, và sau đó được xác thực trên các tập hợp động vật độc lập. Mức độ thẩm thấu mạch máu và hoạt tính caspase-3 tăng lên đã được quan sát thấy ở 3 tháng mắc bệnh tiểu đường, nhưng không ở 1 tháng. Sự thay đổi biểu hiện gen có ý nghĩa hơn và với độ lớn lớn hơn đã được quan sát thấy sau 3 tháng so với sau 1 tháng mắc bệnh tiểu đường. Việc xác thực qPCR cho các gen được chọn liên quan đến viêm, microvasculature và chức năng thần kinh đã xác nhận các thay đổi trong biểu hiện gen ở nhiều tập hợp động vật độc lập.

Kết luận

Các thay đổi này về thẩm thấu, quá trình apoptosis, và biểu hiện gen cung cấp thêm bằng chứng về sự suy giảm chức năng võng mạc tiến triển khi thời gian mắc bệnh tiểu đường tăng lên. Những thay đổi cụ thể trong biểu hiện gen được xác nhận trong nhiều tập hợp động vật cho thấy rằng các thay đổi viêm, chống hàng rào mạch máu, và thoái hóa thần kinh xảy ra song song với những gia tăng chức năng trong apoptosis và thẩm thấu mạch máu. Những phản ứng này được chia sẻ với phản ứng viêm đã được ghi nhận lâm sàng trong bệnh võng mạc tiểu đường, cho thấy rằng mô hình này có thể được sử dụng để kiểm tra các liệu pháp chống viêm.

Mô hình lọc cộng tác dựa trên xác suất để dự đoán mối liên hệ gene–bệnh Dịch bởi AI
Tập 10 - Trang 45-53 - 2017
Xiangxiang Zeng, Ningxiang Ding, Alfonso Rodríguez-Patón, Quan Zou
Việc dự đoán chính xác các gene gây bệnh ở người đã gặp nhiều thách thức trong các nghiên cứu gần đây. Với việc xem xét dữ liệu gene–bệnh phong phú được xác minh qua các thí nghiệm sinh học, chúng ta có thể áp dụng các phương pháp tính toán để thực hiện các dự đoán chính xác với thời gian và chi phí giảm thiểu. Chúng tôi đề xuất một mô hình lọc cộng tác dựa trên xác suất (PCFM) để dự đoán các gene gây bệnh ở người. Nhiều loại dữ liệu, bao gồm dữ liệu của con người và dữ liệu của các loài phi nhân, được tích hợp trong mô hình của chúng tôi. Đầu tiên, dựa trên một mô hình phân tích ẩn điển hình, chúng tôi đề xuất mô hình I với các điều chỉnh không đồng nhất trung bình. Thứ hai, chúng tôi phát triển mô hình II đã được chỉnh sửa với các điều chỉnh không đồng nhất cá nhân để nâng cao độ chính xác của các mô hình đã đề cập. Trong mô hình này, các chỉ số tương đồng không gian vector hoặc hệ số tương quan Pearson cũng như dữ liệu trên các loài có liên quan cũng được sử dụng. Chúng tôi so sánh kết quả của PCFM với kết quả của bốn phương pháp tiên tiến khác. Kết quả cho thấy rằng PCFM hoạt động tốt hơn so với các phương pháp tiên tiến khác. Mô hình PCFM có thể được tận dụng cho việc dự đoán các gene gây bệnh, đặc biệt là cho các gene mới ở người hoặc các bệnh không có mối quan hệ đã biết.
#gene #bệnh #mô hình lọc cộng tác #dự đoán #xác suất