l14107cb 发表于 2024-6-26 00:34:22

癌症科研资源保举 | Nature子刊：基本和转化癌症科研中的大数据


    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">近期</span>，《Nature Reviews Cancer》<span style="color: black;">发布</span>了一篇综述<span style="color: black;">文案</span>，全面回顾了利用大数据推进癌症<span style="color: black;">科研</span>和治疗的技术<span style="color: black;">状况</span>和<span style="color: black;">将来</span>挑战，其中<span style="color: black;">包括</span>超实用的癌症<span style="color: black;">科研</span>数据库、分析平台、<span style="color: black;">科研</span>策略等信息。</p>

    <div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-9718d6e61c7681aaf5ce63b358dd8b29_720w.webp" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>
    <h2 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">癌症<span style="color: black;">科研</span>常用资源</h2>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">平常</span>的数据类型</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">癌症<span style="color: black;">科研</span>中有五种基本数据类型：分子组学数据、微扰表型数据、分子相互<span style="color: black;">功效</span>数据、<span style="color: black;">影像</span>数据和文本数据。分子组学数据描述细胞系统和组织样本中分子的丰度或状态。这些数据是癌症<span style="color: black;">科研</span>中从<span style="color: black;">病人</span>或临床前样本中产生的最丰富类型：</p>
    <div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://pic3.zhimg.com/80/v2-76671b52a58a27268b697508ef0df0ba_720w.webp" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>癌症<span style="color: black;">科研</span>中<span style="color: black;">平常</span>的分子组学数据类型<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">扰动表型数据描述了细胞表型，如细胞增殖或标记蛋白丰度，在基因水平或<span style="color: black;">药品</span>治疗的<span style="color: black;">控制</span>或扩增后<span style="color: black;">怎样</span>改变。<span style="color: black;">平常</span>的表型实验<span style="color: black;">包含</span><span style="color: black;">运用</span>CRISPR敲除、干扰或激活的扰动筛选；RNA干扰；开放阅读框的过度表达；<span style="color: black;">或</span>用<span style="color: black;">药品</span>库进行治疗。<span style="color: black;">做为</span>一种限制，<span style="color: black;">因为</span><span style="color: black;">必须</span>可遗传操作的活细胞，从临床样本中产生扰动表型数据仍然是一种挑战。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">分子相互<span style="color: black;">功效</span>数据描述了分子<span style="color: black;">经过</span>与不同“伙伴”相互<span style="color: black;">功效</span>的潜在功能。<span style="color: black;">平常</span>的分子相互<span style="color: black;">功效</span>数据类型<span style="color: black;">包含</span>蛋白质-DNA相互<span style="color: black;">功效</span>、蛋白质-RNA相互作用、蛋白质-蛋白质相互<span style="color: black;">功效</span>和三维染色体相互<span style="color: black;">功效</span>的数据。与扰动表型数据类似，分子相互<span style="color: black;">功效</span>数据集<span style="color: black;">一般</span><span style="color: black;">运用</span>细胞系生成，<span style="color: black;">由于</span>它们的生成<span style="color: black;">必须</span><span style="color: black;">海量</span>的材料，<span style="color: black;">常常</span>超过了临床样本的数量。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">诸如健康记录、组织病理学图像和放射学图像等临床数据<span style="color: black;">亦</span><span style="color: black;">拥有</span>相当大的价值。分子组学和图像数据之间的边界不是绝对的，<span style="color: black;">由于</span>两者都<span style="color: black;">能够</span><span style="color: black;">包含</span>其他类型的信息。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">数据库和分析平台</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">癌症<span style="color: black;">科研</span>的<span style="color: black;">重要</span>数据资源概述：1）<span style="color: black;">第1</span>类<span style="color: black;">包含</span>来自系统地产生数据的项目的资源。例如，TCGA产生了超过10,000个癌症基因组和匹配的正常样本的转录组、蛋白质组、基因组和表观基因组数据，横跨33种癌症类型。</p>
    <div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://pic2.zhimg.com/80/v2-25f133665f1b9d84b1dc582e69033c49_720w.webp" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>生成癌症基因组数据集的大型项目<p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">第二类描述了展示来自<span style="color: black;">以上</span>项目的已处理数据的存储库，如Genomic Data Commons，托管TCGA数据供下载。</p>




流星的美 发表于 2024-9-9 05:18:47

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nqkk58 发表于 2024-9-30 14:39:08

你的见解独到，让我受益匪浅，期待更多交流。

m5k1umn 发表于 2024-11-12 18:14:42

你的见解独到，让我受益匪浅，非常感谢。

7wu1wm0 发表于 2024-11-13 04:48:31

我深受你的启发，你的话语是我前进的动力。
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