時(shí)間序列表達(dá)矩陣揭示腫瘤轉(zhuǎn)移的動(dòng)態(tài)過(guò)程

肝癌很可怕，尤其是轉(zhuǎn)移后，很多關(guān)于其轉(zhuǎn)移前后對(duì)比的研究，但是缺乏中間過(guò)程數(shù)據(jù)，特別是轉(zhuǎn)移臨界點(diǎn)。

作者通過(guò)肝癌模型，在不同時(shí)間點(diǎn)取樣做芯片轉(zhuǎn)錄組，試圖分析 non-metastatic (or normal) and pre-metastatic (or critical) 這兩種狀態(tài)區(qū)別。順利找到了臨界點(diǎn)及其相關(guān)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，而且還重點(diǎn)分析了其中一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的最重要的節(jié)點(diǎn)基因：CALML3

To discover early warning signals of pulmonary metastasis in HCC, we analysed time-series gene expression data in the spontaneous pulmonary metastasis mouse HCCLM3-RFP model with our novel dynamic network biomarker (DNB) method.

構(gòu)建了 xenograft HCCLM3-RFP mice ， 20只小鼠分成4組，即4個(gè)時(shí)間點(diǎn)(W2, W3, W4, W5)取樣。

找差異基因

使用的是傳統(tǒng)的T檢驗(yàn)，對(duì)任意兩組的組合找差異，最后合并成13,247 個(gè)差異基因列表，并且繪制熱圖如下：

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個(gè)人覺(jué)得這個(gè)分析有點(diǎn)懸，有時(shí)間的朋友可以下載他們公布的表達(dá)矩陣試試看，怎么樣可以做成這樣的熱圖。

時(shí)間序列基因集

使用的是R包Mfuzz把差異分析得到的13,247 個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著差異基因根據(jù)表達(dá)模式分成了6組，如下：

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這6組基因集特性是：

• Genes in Clusters 1 and 2 were continuously and monotonically downregulated and upregulated from the second to fourth weeks after orthotropic implantation, respectively.
• Genes in Clusters 3 and 4 were significantly downregulated and upregulated only during the second and third weeks, respectively,
• whereas genes in Clusters 5 and 6 were significantly downregulated and upregulated only during the third and fourth weeks, respectively.

所以作者合理的得出第3周這個(gè)時(shí)間點(diǎn)是 腫瘤轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵時(shí)刻。

而且順理成章的可以對(duì)這些基因集做各種數(shù)據(jù)庫(kù)的功能富集分析

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臨界點(diǎn)理論

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關(guān)于 dynamical network biomarkers

同樣的一個(gè)方法， dynamical network biomarkers ，使用了十幾次 ，都是在探索各種生命活動(dòng)的臨界值。

而且只需要表達(dá)矩陣，性價(jià)比很高

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挑出一個(gè)biomarker

這個(gè)時(shí)候需要理解作者的那個(gè)使用了十幾次的 dynamical network biomarkers方法，才能理解為什么能定位到CALML3這個(gè)基因來(lái)做下游分析。

（文章轉(zhuǎn)自jimmy的2018年閱讀文獻(xiàn)筆記）

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