App Chip-05 癌症生物通路特征分析

癌症发育状态是一个复杂的过程，涉及到导致细胞信号通路的多个独立突变的发生使得细胞生长和命运控制失控。使用DNA芯片技术定义癌症亚型，疾病的复发以及针对特异ZL的反应都可从基于芯片表达谱特征数据所构建模型中得到。在该方案中，我们结合基因表达谱和生物通路，利用生物通路中的基因表达情况对疾病的状态进行区分，对疾病的结果进行分子表达谱的提取和定义。

 

优势特点 

 (1) 使用主成份分析PCA算法和聚类Clustering算法从基因表达谱中提取癌症特征基因

 (2) 包含主成份基因特征的Pathway 可区分癌症的不同发展阶段，疾病状态；

 (3) 跨物种研究，可以比较同源差异基因在不同模式动物之间的功能相关性；

 (4) 识别疾病中的通路失调(Pathway disregulation )的模式；

 (5) 配合生存曲线分析, 在通路水平上区分病例人群亚型；

 (6) 受试者对于疾病，癌症的药物敏感性(drug sensitivity)情况可以在生物通路上反应出来，如果敏感性与通路中的因表达特征相关性。

分析内容

1. 预测疾病通路失调的基因表达模式， 对表达谱所有分析样本做single value decomposition分析，然后基于Pathway中基因表达特征的Z前三个主成份对样本分类。圈出来对应标注的不同样本，说明选择出的不同Pathway整体水平可以对样本sample分类。

返回作为诊断(prognosis)或者biomarker 识别标志物的特异性通路(specific pathway)在不同数据集中的显著性。

2. 在独立的外源数据下验证Pathway对疾病状态的分类准确性和可靠性。同时进行跨物种的比较研究(例如，Human vs.Mouse)

3. 在不同疾病数据表达谱中可以运用Pathway 整体表达特征对样本聚类和区分，并可发现不同亚类对应不同的生存曲线。这说明Pathway特征分析可以细致地区分人群疾病亚型。

4. 在Pathway水平上可以用Pathway特征预测药物对受试者的敏感性，计算敏感性实验与Pathway特征表达谱的相关性。

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