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암 유전체 빅데이터

본 post는 LAIAD에서 제공하는 가톨릭의과대학 홍동완 교수님의 암 유전체 빅데이터를 정리한 내용입니다.

Intro


  • cBioPortal, USCS XenaBrowser, GDC Data Portal 사용법을 학습합니다.

  • 암 정밀 의료 실현을 위한 인간 암 유전체 데이터의 특징과 데이터베이스를 이해합니다.

  • 국제 암 컨소시움 TCGA 프로젝트에서 생산, 구축한 빅 데이터베이스 사용법을 습득하고 통합 분석법을 이해합니다.

cBioPortal


Central dogma는 DNA → RNA → Protein으로 이어지는 사람의 유전정보 전달 체계입니다. DNA, RNA, Protein 모두 유전정보를 담고 있으며 각 물질에 대한 연구를 오믹스 연구라고 합니다.

Post-Image Central Dogma
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오믹스 분석에 대한 시초는 NGS 기술에 있습니다. NGS로 사람 유전체에 대한 bigdata를 생산하는데 현재 Illumina사의 NovaSeq6000은 WGS 30x 기준 1년에 약 4,500명의 유전체 정보를 생산할 수 있습니다.

Post-Image NGS Sequencer
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한 명의 환자에 대한 다양한 시퀀싱 데이터를 생산한다고 가정했을 때 나올 수 있는 데이터 종류와 사이즈 입니다. 암 패널 데이터, WGS, WES, RNA seq 데이터 생산이 가능합니다. 생산된 데이터로부터 암 환자의 유전체 특징을 파악하고 적절한 치료를 시도할 수 있습니다.

Post-Image Sequencing Data Size
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암 환자에게서 나타날 수 있는 다양한 somatic 변이 종류입니다. SNV, CNV, SV, Gene fusion 등 다양한 somatic 변이가 존재합니다.

Post-Image Types of Somatic Variants in Cancer
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TCGA(The Cancer Genome Atlas) 프로젝트의 첫 번째 버전 데이터는 20 peta 정도이며 TCGA data portal, cBioPortal, CGHub를 통해 제한적으로 제공하고 있습니다. 이렇게 공개된 데이터는 CEDAR, ClinGen, ClinVar 등의 프로젝트와 연구그룹과 연계되어 연구가 진행되고 있습니다.

Post-Image Toward a Shared Vision for Cancer Genomic Data
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cBioPortal은 데이터의 visualization에 특화되어 있습니다. 20가지 cancer type에 대하여 총 292개 study, 107,299개 샘플 데이터를 포함하고 있습니다.

Post-Image cBioPortal
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Post-Image cBioPortal
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Prostate cancer 관련 유전자의 발현량 기반으로 검출된 변이를 살펴보는 예시입니다.

Post-Image Prostate Cancer in cBioPortal
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Post-Image Prostate Cancer in cBioPortal
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Post-Image Prostate Cancer in cBioPortal
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Post-Image Prostate Cancer in cBioPortal
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Post-Image Prostate Cancer in cBioPortal
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Xena Browser


Xena Browser는 TCGA 등에서 나온 데이터를 기반으로 비교적 쉽게 분석을 진행할 수 있는 사이트입니다.

Post-Image Xena Browser
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두 개의 study에서 KRAS 유전자의 발현량을 비교한 그래프입니다.

Post-Image Xena Browser
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GDC Data Portal


GDC Data Portal은 TCGA 등의 대형 프로젝트 데이터를 확인, 다운로드, 분석할 수 있는 사이트입니다.

다음과 같이 TCGA, ICGC, PCAWG 등과 같은 국제 project에서 나온 다량의 데이터가 존재합니다.

Post-Image TCGA, ICGC, PCAWG
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Cancer research와 관련된 genomic databases와 주요 project에 투입된 인력, 비용입니다.

Post-Image Genomic Databases in Cancer Research
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Post-Image Projects
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Take Home Message


  • cBioPortal, USCS XenaBrowser, GDC Data Portal과 사용법을 알아보았습니다.

  • 암 유전체 데이터의 특징과 데이터베이스를 학습했습니다.

This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.