基因拷贝数变化和基因表达谱的整合分析
一、介绍
癌症中许多基因表达值的变化和拷贝数变化区域存在一定的关联性。目前在乳腺癌中发现EGFR的过表达和这个基因的复制具有相关性，而DUSP4的低表达和这个基因的缺失相关。目前GEO数据库收集许多由AffymetrixSNP 6.0平台产生的SNP数据,该平台可以检测拷贝数变化（CNV）。而转录组层面的基因表达谱的芯片平台产生癌症方面的基因表达变化的数据。整合这两个层次的数据可以挖掘癌症中特定基因表达变化背后的DNA层面的变化，挖掘癌症中潜在的致癌的通路或者基因。总结基因拷贝数变化和表达谱的变化规律，预测癌症临床指标的变化[1]。
二、分析流程
1: 数据 配对的疾病/正常的SNP6.0数据和基因表达谱
2: 针对每个样本单独初筛CNV区域
3: 针对疾病和正常样本中筛选CNV区域，并结合UCSC数据库获得CNV区域内的基因。
4: 预处理基因表达谱，并筛选疾病vs 正常中差异基因。
5：获取CNV区域内基因和差异基因中重叠的基因。
6: 计算基因表达值和基因拷贝数的pearson 相关系数，筛选CNV变化和表达变化一致的基因定义为CNV-driven基因
7: CNV-driven 基因在癌症经典通路上的分布情况。
8: 应用Cox分析回归模型预测CNV-driven基因拷贝数变化预测癌症疾病的发展趋势。
三、基因拷贝数和表达谱的整合分析在医学上的应用
1: 挖掘疾病中基因表达变化产生的原因，可能在基因组上基因的拷贝数发生变化。
2：挖掘疾病中基因拷贝数变化显著富集的致癌通路，为疾病（癌症）筛选特异关键通路。
3：应用CNV-driven基因作为Cox风险模型的参数预测病人的生存时间。
4: 基因拷贝数异常的关联分析挖掘癌症新的基因结合位点
例2 : 应用基因拷贝数变异分析发现乳腺癌中新的结合位点[2]。
参考文献
1. Lu, T.P., et al., Integrated analyses of copy number variations and gene expression in lung adenocarcinoma. PLoS ONE, 2011. 6(9): p. e24829.
2. Gorringe, K.L., Copy Number Analysis Identifies Novel Interactions Between Genomic Loci in Ovarian Cancer. plos one, 2010. 5(9).
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