Qui presentiamo un protocollo per esplorare il biomarcatore e il predittore di sopravvivenza della base del cancro al seno sull'analisi di una varietà di database accessibili al pubblico. Questo metodo può migliorare la credibilità e la rappresentatività delle conclusioni, fornendo così una prospettiva informativa su un gene di interesse. Il vantaggio di questo metodo è che consente la rapida visualizzazione e interpretazione del potenziale ruolo di un gene nel cancro al seno.
Inoltre, tutti i risultati ottenuti attraverso questa procedura possono essere immediatamente testati e ripetuti semplicemente interrogando i siti web corrispondenti. Abbiamo scelto il cancro al seno nello studio per testare la fattibilità di questo metodo. Poiché il cancro al seno è una malattia eterogenea, la diagnosi, il trattamento e la prognosi di diversi sottotipi molecolari di cancro al seno possono variare.
Pertanto è particolarmente importante trovare uno strumento o una banca dati online efficiente con informazioni che riflettano i diversi sottotipi di cancro al seno. Per iniziare questa procedura, visitare l'interfaccia web ONCOMINE. Digitare ID1 nella casella di ricerca per ottenere i livelli di espressione relativi del gene ID1 in vari tipi di neoplasie maligne.
Nel menu filtri primari selezionare il tipo di analisi, quindi selezionare Cancro vs Analisi normale. Nel menu altre visualizzazioni selezionare la visualizzazione riepilogativo gene.
Impostare la soglia del valore P su 0,01. Impostare la soglia di modifica della piegatura su 2. Impostare la soglia del rango genico su Tutti.
Impostare il tipo di dati su Tutti. Scarica le cifre. Per prima cosa, vai all'interfaccia web di BC Gene-Expression Miner.
Nel menu analisi selezionare la correlazione e quindi premere il pulsante esaustivo. Digitare ID1 nella casella di ricerca e premere il pulsante Invia e il pulsante Avvia analisi. Per l'analisi dei sottogruppi nel minatore gene-espressione BC, passare all'interfaccia BC Gene-Expression Miner.
Nel menu analisi selezionare l'espressione e premere il pulsante esaustivo. Digitare ID1 nella casella di ricerca e premere il pulsante invia e il pulsante avvia analisi. Fare clic sullo stato nodale e sulle miniature dello stato del grado Scarff Bloom Richardson per visualizzare le immagini complete.
Nelle immagini di Scarff Bloom Richardson, premete il pulsante sottostante per visualizzare i valori P delle figure. Quindi, scarica le cifre. Per l'analisi dei sottogruppi tramite l'esito basato sull'espressione genica per il cancro al seno online, vai all'interfaccia web GOBO.
Tipo ID1 per il gene simbolo di interesse e caricare il gene impostato. Impostare l'intervallo di ricerca per definire gli identificatori gene/sonda sul simbolo genico. Impostare il tutto nella selezione del tumore e selezionare lo stato del nodo e il grado stratificato nei parametri multivariati.
Gli altri elementi rimangono predefiniti. Ora, invia la richiesta e scarica le cifre. Per l'analisi di sopravvivenza nel minatore gene-espressione BC, vai all'interfaccia web bc Gene-Expression Miner.
Nel menu analisi selezionare prognostico e quindi premere il pulsante esaustivo. Digitare ID1 nella casella di ricerca e premere il pulsante invia e quindi il pulsante avvia analisi. Nell'analisi prognostica esaustiva, selezionare Nm, ERm, MR nei criteri di popolazione ed eventi e premere il pulsante invia per ottenere ulteriori informazioni.
Successivamente, fate clic sulle miniature della curva Kaplan-Meier per esportare i grafici completi. Per l'analisi della sopravvivenza nell'Atlante delle proteine umane, vai all'interfaccia web dell'Atlante delle proteine umane. Digitare ID1 nella casella di ricerca e fare clic sul pulsante di ricerca.
Selezionare quindi il sotto-atlante della patologia. Fai clic sull'etichetta per il cancro al seno e apparirà una pagina dettagliata che mostra una trama interattiva di dispersione di sopravvivenza e un'analisi di sopravvivenza. Scarica queste cifre.
Per l'analisi di sopravvivenza nella sopravvivenza del plotter Kaplan-Meier, vai all'interfaccia web di Kaplan-Meier Plotter. Nella zona del chip genico mRNA, fare clic su avvia plotter KM per il cancro al seno. Digitare ID1 nella barra di ricerca e selezionare l'elemento verde nel menu candidato.
Quindi, selezionare RFS come tipo di sopravvivenza e lasciare gli altri elementi alle impostazioni predefinite. Fai clic su disegna trama Kaplan-Meier e scarica le figure. In questo studio, un risultato rappresentativo per l'estrazione dei dati e l'analisi integrativa di un biomarcatore del cancro al seno viene eseguito utilizzando ID1, uno dei membri della famiglia che lega il DNA dell'inibitore.
Le differenze di espressione dell'mRNA ID1 tra tumore e tessuti normali vengono analizzate per la prima volta utilizzando il database ONCOMINE, che contiene un totale di 445 analisi uniche. Ci sono solo 5 studi che rivelano un livello di espressione di mRNA di ID1 che è significativamente più alto nei tessuti normali che nei tessuti del cancro al seno, il che indica che c'è una disregolazione dell'espressione di ID1 nel cancro al seno. Il minatore gene-espressione BC viene quindi utilizzato per identificare la correlazione tra l'espressione dell'mRNA di ID1 e i parametri clinicopatologici dei pazienti con cancro al seno.
I livelli di mRNA di ID1 sono visti come significativamente aumentati nei pazienti con cancro al seno senza metastasi linfonodo rispetto a quelli con metastasi linfonodo. L'analisi in GOBO dimostra che l'aumento dei livelli di mRNA di ID1 è correlato al grado tumorale inferiore. Questi risultati implicano che una maggiore espressione di ID1 è legata a un minore potenziale metastatico e a un grado patologico inferiore nel cancro al seno.
L'analisi del database BC Gene-Expression Miner indica che livelli più elevati di mRNA di ID1 sono correlati alla sopravvivenza più lunga e priva di metastasi distante nei pazienti con cancro al seno. L'analisi dell'Atlante delle proteine umane suggerisce anche che elevati livelli proteici di ID1 sono associati a un migliore risultato di sopravvivenza nei pazienti con cancro al seno. L'analisi di sopravvivenza del Kaplan-Meier Plotter è coerente con questi risultati e mostra che livelli più elevati di mRNA di espressione ID1 prevedono una migliore sopravvivenza senza recidiva nei pazienti con cancro al seno.
Sempre più banche dati online saranno disponibili o accessibili ai ricercatori. Il protocollo potrebbe fornire un metodo efficiente per i ricercatori per identificare potenziali geni bersaglio e la relativa via di segnalazione.
