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2018年2月9日 讯 /基因宝jiyinbao.com/ –2016年，一名叫做Leland Dunwoodie的本科生跟自己的实验室导师申请做一些”与人相关的”研究，但当时的他可能无法想到自己未来将会发现22个与神经胶质瘤有关的风险基因。相关结果发表在最近一期的《Oncotarget》杂志上。
“与其它肿瘤类似，神经胶质瘤的发生是由一系列遗传以及表观遗传因子共同影响的”， Dunwoodie说道：”如果能够找到一个关键的调控元件的话，我们一定会设计相关的药物，以拯救数以百万计的患者”。
然而，神经胶质瘤的复杂性使得Dunwoodie 所在的Feltus’教授实验室不得不投入全部精力研究。Feltus教授的研究方向是系统遗传学，即利用计算机以及数学的手段对生物系统进行分析，包括基因以及调节通路。
在这一研究中，Dunwoodie首先收集了TCGA以及NCBI的数据库中的相关数据。从TCGA中，Dunwoodie收集了2000多份肿瘤的基因表达数据，每一份都详细介绍了基因水平肿瘤细胞与正常细胞的差异。肿瘤的类型包括膀胱癌、卵巢癌、胸腺癌、良性胶质瘤以及恶性胶质瘤物种。
这2000多份数据总共囊括了75000个基因，作者将其整理为基因表达矩阵（GEM），这个表能够对每一种组织中每一个基因的表达进行定量。此外，作者根据从NCBI获得的数据整理了另外一个独立的表格，包括210000种不同的基因。
利用计算机程序，作者分析得到了基因的协同表达网络，这一图谱能够揭示基因之间的相互作用。
“从这些数据中，我们总共鉴定出了22个存在协同表达特性的基因。由于我们得到的仅仅是相关性的结果，因此难以说明他们一定存在生物学上的因果联系，更有可能的是这些基因会受到同一上游信号的调节”
此外，由于这些基因的协同表达特性在神经胶质瘤中相对更加明显，因此作者认为这些基因可能是揭示肿瘤发生以及设计相关药物的潜在靶点。（生物谷Bioon.com）
资讯出处：Undergraduate student uncovers genes associated with aggressive form of brain cancer
原始出处：Leland J. Dunwoodie et al, Discovery and validation of a glioblastoma co-expressed gene module, Oncotarget (2018). DOI: 10.18632/oncotarget.24228