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因为早期测序费用高昂,所以绝大部分测序队列其实都是小队列 10~100人的多组学(2010附近)数据仅仅是描述性分析即可,就算是尝到了新技术的福利。(有点类似于2019附近的10x单细胞文章)
但是伴随着TCGA计划的圆满谢幕,多组学测序队列很难有“出头之日”(发表见刊),因为TCGA计划的多种癌症都是好几百人的队列。大家自己的队列相比起来通常只能说是小队列,很难有新颖之处,大家喜欢抓的一个可以发表的点就是中国人群队列。另外一个点就是临床预后意义,只要你当初收集病人样品的时候有比较好的临床随访,数据分析就很容易跟临床各个性状去关联,虽然样品数量小但是有结论总比没有好。
比如 Ye et al. Exp Hematol Oncol 的文章 《Correlation of mutational landscape and survival outcome of peripheral T-cell lymphomas》,就是针对 peripheral T-cell lymphoma (PTCL). 这个疾病收集了他们医院从November 2011 to December 2017的时期的53个病人。值得注意是的,这个时候研究者并没有采取肿瘤全外显子哦,而是 659-gene panel ,它这个捕获芯片信息在 approximately 2.4 Mb from 659 genes (see Additional file 1: Table S1)
其实肿瘤全外显子和肿瘤基因panel测序数据分析大同小异,我们生信入门马拉松授课团队的教学队长(nickier)在《生信技能树》和《生信菜鸟团》公众号都有相关知识整理专辑,比如《肿瘤外显子》专栏的**目录(节选)**如下:
目前绝大部分医院的肿瘤相关突变数据的上游测序fastq文件处理都是公司代劳,流程是经典的GATK套装,主要是耗费计算机资源而已,如下所示:
从上游测序fastq文件拿到每个病人的somatic突变信息,包括snv和cnv,就可以进行后续统计可视化啦。如果研究者在文献里面公开了测序fastq文件也可以走流程自己拿到somatic突变位点。
只需要公司给出来了每个病人的somatic突变信息,包括snv和cnv,这个文章就是在文献附件给出来了突变信息。We identified 856 non-dbSNP variants (750 SNVs and 106 Indels) within the coding regions of 334 genes, includ- ing 176 genes mutated in ≥ 2 cases (see Additional file 2: Table S2).
自己很容易走一下maftools包进行各种各样的统计可视化的,最常见的就是突变全景图:
突变全景图很容易看到哪些基因在我们的小队列群体里面突变次数最多:TET2 was the most frequently mutated gene (64%), followed by RHOA (43%), PCLO (23%), DNMT3A (19%), IDH2 (17%), PIEZO1 (17%) and TP53 (15%).
然后突变次数比较多的基因也可以富集到通路,不过这时候通常是并不会去进行go和kegg的超几何分布检验,往往是看生物学背景知识,挑选自己的感兴趣的疾病的最出名的通路。
前面的肿瘤突变全景图只需要你有每个病人的somatic突变信息,包括snv和cnv,就很容易制作。但是这样的信息其实十年前的各种文章早就发表了几十次了,实在是很难有新颖。不过,这个文章针对 peripheral T-cell lymphoma (PTCL). 这个疾病算是比较小众,竞争应该是没有那么激烈啦。它也有一下亚型:
不过,这样的小队列的肿瘤外显子数据分析结果想发表,错过了第一波测序红利的今天,就需要引入临床信息关联,大家很容易想到的临床预后意义就是最简单的临床信息关联啦。
如下所示,针对 AITL: Angioimmunoblastic T-cell lymphoma; 这个肿瘤亚型的生存分析 :
毫无疑问,生存分析肯定是挑选有统计学意义的,我在生信技能树多次分享过生存分析的细节;
生存分析是目前肿瘤等疾病研究领域的点睛之笔!
阅读文献《Correlation of mutational landscape and survival outcome of peripheral T-cell lymphomas》,认真理解突变全景图和临床信息关联分析的结论。
然后查看附件,并且依据附件信息绘制文章的图表:
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