Pan-cancer network analysis identifies combinations of rare somatic mutations across pathways and protein complexes
2014-12-17
org.kosen.entty.User@514c9ab
김수진(mauvepale)
분야
개최일
2014.12
신청자
김수진(mauvepale)
개최장소
URL
첨부파일
행사&학회소개
1. Abstract
2. Introduction
3. Results
3-1. HotNet2 identifies significantly mutated subnetworks
3-2. Co-occurrence and mutual exclusivity of mutations in subnetworks
3-3. TP53, PIK3CA and NOTCH networks
3-4. SWI/SNF complex
3-5. BAP1 1 complex and interactors
3-6. Cohesin and condensin
4. Discussion
2. Introduction
3. Results
3-1. HotNet2 identifies significantly mutated subnetworks
3-2. Co-occurrence and mutual exclusivity of mutations in subnetworks
3-3. TP53, PIK3CA and NOTCH networks
3-4. SWI/SNF complex
3-5. BAP1 1 complex and interactors
3-6. Cohesin and condensin
4. Discussion
보고서작성신청
암은 광범위한 돌연변이적 이질성을 보이고, 이러한 현상은 암에서 유의하게 변이된 유전자와 패스웨이의 발견을 복잡하게 한다. 본 논문에서는 암에서 변이된 서브네트워크를 찾기 위한 새로운 알고리즘, HotNet2를 이용하여 TCGA (The Cancer Genome Atlas)로부터 12가지 유형의 암의 3,281 샘플에서 Pan-cancer 분석을 수행한다. Pan-cancer 분석은 전세계 최대 규모 암 연구 프로젝트 TCGA 데이터를 기반으로 다양한 유형의 암에서 발견되는 유전적 및 세포적 변화 사이의 유사점과 차이점 연구를 목표로 한다. 이에 본 논문에서는 기존 하나의 유전자, 패스웨이, 네트워크 접근법의 한계를 극복하는 알고리즘을 이용하여 Pan-caner 분석을 수행, 유의하게 16개 변이된 서브네트워크를 발견하였다. 찾은 서브네트워크의 다수는 전체 샘플에 걸쳐 동시에 발생하는 돌연변이로 나타났으며, 일부분은 잘 알려진 암 신호 패스웨이를 구성하는 서브네트워크를 포함하였다. 또한 여러 암에서 드문 체세포 돌연변이 유전자 수십 개를 포함하여 서브네트워크의 다수 유전자들의 암에서의 기능을 지지하는 추가적 증거를 보여주었다. 이러한 Pan-cancer 네트워크 분석은 암에서 광범위하게 돌연변이의 드문 조합을 조명함으로써 다양한 암 유형에 걸쳐진 새로운 진단 및 치료법 연구를 위한 지침을 제공 할 수 있다. 이에 본 논문은 TCGA 데이터 분석의 최근 동향 및 연구기법을 소개하고, 이는 유전체 기반 암을 연구하는 연구자들을 포함한 관련 연구자들에게 유용한 자료가 될 것으로 여겨진다.