代谢丰富化通过功能基因规则
摘要：通过研究人类原发性肿瘤，我们知道来自相同组织的肿瘤具有不同的预后和对治疗的敏感性。近十年来，像癌症基因组图谱 (TCGA) 这样的癌症基因组研究团体已经生成了数千个横断面数据，涵盖了来自不同组织的数千个人类原发性肿瘤。由于这些公共数据库的存在，我们现在能够分析各种相关信息，如基因序列、表达谱或代谢物足迹，以捕捉肿瘤的分子异质性，提高患者分层和临床管理水平。为了达到这个目的，常见的做法是根据临床观察和/或分子特征对数据集进行聚类。然而，仍然存在找到每个聚类具体的特性，并能够有效地通过治疗药物进行靶向的挑战。我们提出了一种根据转录信息为不同患者聚类生成代谢反应活性分数的方法。该方法通过基因-酶和酶-反应规则，将与同一酶催化反应相关的转录信息进行整合，从而将大量基因缩减为少数反应。我们还将这种方法应用于来自结肠直肠癌 (CRC) 患者的244个RNA测序转录谱数据集。CRC样本通常分为两个亚型：(i)微卫星不稳定 (MSI) 的肿瘤，与高突变率和CpG岛甲基化表型相关；(ii)微卫星稳定 (MSS) 的肿瘤，通常具有染色体不稳定性。我们在这两个聚类中发现了一些中心碳代谢的关键差异。我们还展示了如何利用该方法描述个体患者的代谢，并仅基于代谢特征对其进行聚类。
作者：Davide Maspero, Claudio Isella, Marzia Di Filippo, Alex Graudenzi, Sara Erika Bellomo, Marco Antoniotti, Giancarlo Mauri, Enzo Medico, Chiara Damiani
论文ID：1710.06017
分类：Cell Behavior
分类简称：q-bio.CB
提交时间：2017-10-18