Gene Expression Patterns in Human Tumors Identified Using Transcript Sequencing
使用转录测序鉴定人类肿瘤中的基因表达模式
基本信息
- 批准号:7788556
- 负责人:
- 金额:$ 369.95万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2009
- 资助国家:美国
- 起止时间:2009-09-29 至 2014-07-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:AtlasesBiological AssayBreastChromatinChromatin StructureClinicalCodeCoupledDNA MethylationDNA Microarray ChipDNA SequenceDNA copy numberDataDevelopmentDistantEpigenetic ProcessEventFormaldehydeGene ExpressionGene Expression ProfilingGenesGenomicsGlioblastomaHead and neck structureHumanLeadLinkMalignant NeoplasmsMalignant neoplasm of lungMapsMethodsMicroRNAsMutationNucleosomesOutcomeOutputPaintPatientsPatternPhasePortraitsProteinsRegulationRegulatory ElementRoleSNP genotypingSolidTestingTissuesTranscriptTumor SubtypeTumor Suppressor Genesbasecancer genomechromatin remodelingcostdisorder subtypeexperiencegenome wide association studyhistone modificationnext generationnoveltooltumor
项目摘要
DESCRIPTION (provided by applicant): Gene expression provides a snapshot of the cellular changes that promote tumor malignancy. Quantitative gene expression analysis, especially as implemented by DNA microarrays, has proven to be an extremely valuable tool for cancer genome characterization, and has lead to the development of new genomic-based clinical tests. Our own experience with DNA microarrays to study gene expression patterns for breast, head & neck, and lung cancers has lead to the identification of novel subtypes of tumors with distinct patient outcomes and has identified new tumor suppressor genes. In the pilot phase of The Cancer Genome Atlas (TCGA) project, multiple platforms were used including tools to study gene expression (our role), tumor genomic DNA copy number alterations, SNP genotypes, DNA methylation and gene mutational analyses. Our collaborative efforts identified new tumor subtypes of glioblastoma and painted an integrated picture linking mutations to copy number changes to expression patterns, which identified biologically distinct subtypes of disease with differences in patient outcomes. For the second phase of TCGA project, we propose to continue to perform quantitative gene expression profiling of all protein-coding genes, non-protein coding mRNAs(ncRNAs) and microRNAs, on -2000 tumors per year. This approach has proven to be one of the most informative and comprehensive cancer genome characterization tools available. In addition, we propose to generate global chromatin organization profiles of cancer to identify regions of "open" chromatin domains (nucleosome-depleted regions). We will use FAIRE (Formaldehyde-Assisted isolation of Regulatory Elements), a simple, low-cost method amenable to use on small quantities of solid tissue, coupled to next-generation DNA sequencing. Since the function of most histone modifications and chromatin remodeling activities is to regulate nucleosome occupancy, FAIRE effectively summarizes the functional output of such epigenetic mechanisms in a single robust assay. Lastly, we propose to perform integrated analyses of transcript levels with chromatin structure to map important regulatory elements, which can be distant to the transcript(s) that they regulate. Our study of genome-wide transcript regulation with chromatin organization will provide a critical portrait of the cancer genome that can be integrated with (and indeed can sometimes generate) other important data, including mutations and copy number events.
描述(由申请人提供):基因表达提供了促进肿瘤恶性肿瘤的细胞变化的快照。定量基因表达分析,尤其是通过 DNA 微阵列实现的分析,已被证明是癌症基因组表征的极其有价值的工具,并导致了新的基于基因组的临床测试的发展。我们利用 DNA 微阵列研究乳腺癌、头颈癌和肺癌的基因表达模式的经验,已导致鉴定出具有不同患者结果的新型肿瘤亚型,并鉴定出新的肿瘤抑制基因。在癌症基因组图谱 (TCGA) 项目的试点阶段,使用了多个平台,包括研究基因表达(我们的角色)、肿瘤基因组 DNA 拷贝数改变、SNP 基因型、DNA 甲基化和基因突变分析的工具。我们的合作确定了胶质母细胞瘤的新肿瘤亚型,并描绘了一幅将突变、拷贝数变化和表达模式联系起来的综合图景,从而确定了具有不同患者结果的生物学上不同的疾病亚型。对于TCGA项目的第二阶段,我们建议继续每年对-2000个肿瘤进行所有蛋白质编码基因、非蛋白质编码mRNA(ncRNA)和microRNA的定量基因表达谱分析。这种方法已被证明是信息最丰富、最全面的癌症基因组表征工具之一。此外,我们建议生成癌症的全局染色质组织概况,以识别“开放”染色质结构域的区域(核小体耗尽区域)。我们将使用 FAIRE(甲醛辅助调节元件分离),这是一种简单、低成本的方法,适用于少量固体组织,并与下一代 DNA 测序相结合。由于大多数组蛋白修饰和染色质重塑活动的功能是调节核小体占据,因此 FAIRE 在单一稳健测定中有效总结了此类表观遗传机制的功能输出。最后,我们建议对转录本水平与染色质结构进行综合分析,以绘制重要的调控元件图谱,这些元件可能远离它们所调控的转录本。我们对染色质组织的全基因组转录调控的研究将提供癌症基因组的关键肖像,该肖像可以与其他重要数据(有时甚至可以生成)整合,包括突变和拷贝数事件。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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