Tag Archives: Krebs

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Freitag SNPpets

This week we’ve got DNA in the gig economy and for sports fans (?), new software resources for virus and lipids, a handy collection of cancer genomics papers, microbiomes, biosecurity, Schaf, pearl millet, and de-extinction. My favorite read this week, obwohl, was the mosquito and gene drive review paper. I am so on board to gene-drive those things….


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And why I want gene drive mosquitoes:

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Freitag SNPpets

This week I left the “call to action” tweet at the top–you could vote for GenBank every day until the end of the competition. Heute ist der letzte Tag,,en,Abstimmen erneut,,en,Und merke dir,,en,Und denken Sie daran, wie Ressourcen wie GenBank uns Grundlagen für andere wichtige Ressourcen lassen und,,en,Es gibt neue Ressourcen in dieser SNPpets Woche, die auf jeden Fall sind,,en. Vote once more. And remember how resources like GenBank let us have foundations for other important resources as well. There are new resources in this week’s SNPpets that are definitely descendants of GenBank. Auch, more tit-for-tat on the Venter paper privacy issue drama. A very personal genome story from a personal genome researcher. Makes you think about the policy issues in new ways. Auch, policy on gene editing in plants. The first species to have every members’ Genom-Daten. Gene counts via RNAseq in a new resource, and a new cancer gene repository.


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Diese Woche war eine arbeitsreiches und vielfältige Woche,,en,Von Bioinformatics als Vergnügungspark,,en,auf die sehr ernste FDA-Zulassung von 23andMe Berichte,,en,Von Lenski Aprilscherzes Beitrag zu Krebs,,en,Von Lenski Aprilscherzes Post an Krebs Datenbanken,,en,Von Kindern mit Genomik Details Diagnose,,en,zu CRISPR Sci-Fi,,en,Wir leben in interessanten Zeiten,,en,Aber zumindest jetzt werden wir in der Lage sein zu sehen,,,en. From Bioinformatics as an Amusement Park, to the very serious FDA approval of 23andMe’s reports. From Lenski’s April Fool’s post to cancer databases. From diagnosing children with genomics details, to CRISPR sci-fi. We live in interesting times. Aber zumindest jetzt werden wir in der Lage sein, alle unter Berufung auf alle anderen zu sehen,,en,Es ist recht ordentlich,,en,„Ihre Gene,,en.


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This week’s SNPpets offer a rather eclectic collection. Visualization with PanViz, LepBase for lepidopterans, a simulated data generator, and a new collection of community-curated phylogenetic estimates. But the big noise was the cancer “moonshot” data commons and the clinical trial for NCI-MATCH and precision medicine. Also newborn genome sequencing. Funniest thing: passive-aggresive bioinformatics. Coolest thing: Paul Simon and CRISPR (scroll to the bottom of the list).


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one query type from: genomeportal.stanford.edu/pan-tcga/

Tipp der Woche: The Cancer Genome Atlas Clinical Explorer

Zugreifen TCGA cancer data has been approached in a variety of ways. This week’s tip of the week highlights a web-based portal for improved access to the data in different ways. The Stanford Cancer Genome Atlas Clinical Explorer is aimed at helping identify clinically relevant genes in the cancer data sets.

They note that the data is available in other places and tools, from tools we’ve talked about before such as cBioPortal, UCSC Cancer Genomics Browser, and interacting with the StratomeX Features. But this portal helps peoplt to quickly focus on clinical parameters in ways that aren’t as straightforward in the other tools.

You can learn more about the project on their site from their Overview auf der Baustelle, and you can see their publication about it (unten). The paper also covers some issues they had with the downloaded data that might be worth noting. And they also supplemented their analysis and information with COSMIC und TARGET (tumor einlterations relevant for genomics-driven therapy) Daten sowie.

one query type from: genomeportal.stanford.edu/pan-tcga/

One query type from: genomeportal.stanford.edu/pan-tcga/

The interface offers several quick ways to dive into the data.

Es gibt 3 main query types: genes associated with certain clinical parameters; query directly by gene/protein/miR; and a two-hit hypothesis test. The first query is the image I’ve shown here. When you get to the the results, you can explore them in more detail with sortable tabular outputs, and on gene pages tabs for copy number changes, Mutationen, and RNA-seq values.

They give you some “example queries” that you can use as a way to get started and see what’s available underneath. And although we usually like to highlight a video, the tutorial that they provide is a slide embed.

So have a look at this interface if you’d like to explore TCGA data with a handy and quick query strategy. It might offer some hunting license on genes you are interested in, or some ideas for other investigations in tumor types you study.

 

Quick-Link:

Stanford-TCGA-CE: http://genomeportal.stanford.edu/pan-tcga

Referenz:
Lee, H., Palm, J., Grimes, S., & Ihr, H. (2015). The Cancer Genome Atlas Clinical Explorer: a web and mobile interface for identifying clinical–genomic driver associations Genome Medicine, 7 (1) DOI: 10.1186/s13073-015-0226-3

Comparison of cancer genomics tools, via: Swiss Med Wkly. 2015;145:w14183

Video Tipp der Woche: UCSC Xena System for functional and cancer genomics

When we go out and do workshops, we get a lot of requests from researchers who would like some guidance on cancer genomics tools. Our particular mission has been to aim more broadly at tools that are of wide interest and not to focus on a particular disease or condition area. But certainly the cancer genomics arena is going to be one of the ones that’s got so much opportunity for great bioinformatics-based outcomes in the near term. So I keep an eye out for tools researchers may want to explore.

Wenn der “Genomik” twitter column in my Tweetdeck dropped this new mini-review of cancer genomics tools on my desktop, I went to look right away: Data mining The Cancer Genome Atlas in the era of precision cancer medicine. TCGA is the focus of the data source they are talking about, but the tools included may have more data sets and wider utility, natürlich. Most of the tools described were familiar to me (cBioPortal, GDAC Firehose, UCSC Cancer Genomics Browser, canEvolve), but a couple of them were new. I had never explored the ProGeneV2 tools before. Und der UZH Cancer Browser was also new to me.

Comparison of cancer genomics tools, via: Swiss Med Wkly. 2015;145:w14183

Comparison of cancer genomics tools, durch: Swiss Med Wkly. 2015;145:w14183

One thing that’s very helpful to me is the kind of table they provided as Table 2. It’s a comparison of the main tools they are discussing, with different features of each compared. That’s handy for choosing the tool to spend time on, depending on your own research needs.

But they also referred to another tool that was new to me, Xena. “The UCSC cancer browser will be updated in the future, with the new Xena platform for visualisation and integration with Galaxy“. I can never resist new genomics visualization tools, and as a giant fan of Galaxy, I certainly need to know more about this.

So I went to look around for some information on it, and their introductory video is this week’s Tip of the Week.

So Xena is designed to let you combine your own data with large public resource collection data, without leaving your firewall or without being too onerous to pull down all the public data and manage it locally. You can explore functional genomics data and related phenotype and clinical data. It uses the “Naben” strategy that is becoming increasingly adopted as a way to integrate across data collections. We were just talking about hubs in another recent tip if these are new to you. It supports a wide range of data types to examine and visualize. If you want to go deeper, there’s a lot more information over at the Xena homepage. They have documentation, presentation slides, and a step-by-step demo available from a recent workshop.

Certainly one of the key features appears to be that you can integrate your own research data–which might be subject to strict privacy regulations–on your own computer with all the other key information from public data providers. Increasingly researchers I talk to at workshops need this aspect very much.

So try out Xena, and explore the other tools in the cancer genomics space, to see what’s right for your research.


Hat tip to Oscar:

And you can follow Xena on twitter for news and updates: https://twitter.com/UCSCXena

Quick-Links:

Xena: http://xena.ucsc.edu/

Referenzen:

Cline, M., Craft, B., Swatloski, T., Goldman, M., Aber, S., Haussler, D., & Zhu, J. (2013). Exploring TCGA Pan-Cancer Data at the UCSC Cancer Genomics Browser Wissenschaftliche Berichte, 3 DOI: 10.1038/srep02652

Cheng PF, Dummer R, & Levesque MP (2015). Data mining The Cancer Genome Atlas in the era of precision cancer medicine. Swiss Med Wkly. (145) : 10.4414/smw.2015.14183

Biostars

Was ist die Antwort? (cancer data visualization tools)

This week’s highlighted question was less of a question than a notice about a new tool. And because I’m always interested in exploring new visualization tools, I was interested to have a look. Darüber hinaus, we are frequently asked about tools specific for cancer genomics, and I like to be able to tell people about what I’ve found.


Biostars ist ein Ort für die Nachfrage, Beantwortung und Diskussion Bioinformatik Fragen und Probleme. Wir sind Mitglieder der Biostars_logo Gemeinde und finde es sehr nützlich. Oft Fragen und Antworten ergeben sich bei Biostars, die relevant für unsere Leser (Endanwender von Genomik Ressourcen). Thursdays we will be highlighting one of those items or discussions here in this thread. Sie können Fragen in diesem Thread fragen, oder kann man immer mitmachen bei Biostars.


So here’s this week’s highlighted question (gut, the question mark was edited out later, but this is what it said when I grabbed it):

Werkzeug: A new tool for cancer researcher developed by UCSC?

Another tool XENA that comes to the world of Bioinforamatics designed by UCSC. I am not sure if people are aware of it. It is developed recently and I got the notification last evening. Seems to be having a lot of potential for both data visualization and also producing quality images for publication. The paper is not yet out but the mention of the tool was done last year when the update paper of the UCSC Cancer Genomics browser was made for 2015.

The tool has got data from both TCGA and ICGC and is a powerful resource not only for public data comparing and viewing but also one can upload its own data or download the tool locally to a desktop app version and visualize it. The tool is available at the below link

http://xena.ucsc.edu/

The technical doc is hier . Am sure it will be a great resource for the researchers and bioinformaticians across the globe. For analysis it also integrates the galaxy as well and if you format your data in a version as mentioned in help docs one can view their data as well. Enjoy and appreciate the work. Hope people would like it.

PS:

I am not involved in the work. I liked the tool a lot so thought of informing it to the community

vchris_ngs

It also generated a bit of discussion about the challenges of developing visualizations. Go einen Blick.

Video Tipp der Woche: COSMIC, Katalog von somatischen Mutationen in Krebs

Wenn wir Workshops an medizinischen Zentren, eine der häufigsten Fragen, die ich erhalte, ist über die Ansiedlung gute Ressourcen für die Krebsdaten. Und wir über einige der gesprochen Großprojekte, wie der ICGC. Wir haben über die Möglichkeiten gesprochen Schichtung Datensätze, und ein Beispiel dafür ist in der Krebs, Verwendung von Daten aus Die Cancer Genome Atlas. Zukünftig, die Fähigkeit, schnell zu sequenzieren normalen vs Tumor Paare sollten uns helfen, noch schneller zu verstehen und Zieltumoren. Und das wird auf andere Fälle völlig neuer Leitungen in einigen Situationen führen.

Aber einer der wirklich solide Werkzeuge, Ich mag, um sicher sein, für Menschen hervorzuheben ist die COSMIC Sammlung. Es ist nicht neu–es ist schon seit einem Jahrzehnt gewesen. Aber es ist eine dieser Arten von Stammdaten Ressourcen, die Menschen wirklich brauchen, um zu wissen,. Ihre langjährige Erfahrung, ihre hohe Qualität Kuration, und deren Anpassung an neue Zustrom von Datenmengen und Datentypen, machen sie eine wirklich wertvolle Informationsquelle.

Lesen ihrer Aktualisierung Papier in die 2015 NAR-Datenbank Problem, Ich wollte hingehen und erneuern sie mein gedächtnis der Funktionen, die ich wusste,, und erkunden Sie einige der neueren Features zu. Es gibt wirklich einige ernsthafte Tiefe drüben, und ich kann nicht auf alle Aspekte berühren, dass sie in einem Blog-Eintrag wie folgt aus. Aber ich entdeckte auch, dass sie vor kurzem gab es eine Reihe von Videos, Menschen zu helfen, über die verschiedenen Tools und Optionen erfahren.

Für diese Woche Video-Tipp der Woche, Ich werde gehören ihren “Überblick” Stück. Aber Sie sollten überprüfen, ihre Tutorials Seite für weitere Themen sowie.

Ein Merkmal, das ich nicht erkannt hatte, ist, dass sie ein Genome Browser mit der JBrowse Rahmen. Es gibt eine separate Video mit etwas Anleitung, wie man das nutzen.

Ihre Zukunft Abschnitt Richtungen in der Zeitung ist es klar, dass sie sich darauf vorbereiten, in der Lage, die eingehenden Daten zu diesem Thema zu behandeln. Und sie sind Evaluierung neuer Tools und Analysen, die angemessen sein. Aber sie zur Aufrechterhaltung ihrer starken Betonung auf Kuration begehen–Das ist Musik in meinen Ohren. Ich denke, die Qualität Hand Kuration gleichzeitig von Endanwendern unterbewertet (und leider von Geldgebern), während sie ganz entscheidend für die Behandlung aller die große Daten, die kommt. So erhalten Sie mit COSMIC zur Krebsgenomdaten vertraut. Es wird Ihnen Zeit wert.

Quick-Link:

COSMIC: http://cancer.sanger.ac.uk/

Referenz:

Forbes S.A., D. Beare, P. Gunasekaran, C. Leung, N. Bindal, H. Boutselakis, M. Sache, S. Bamford, C. Cole, S. Station & C. Y. Federball & (2014). COSMIC: das Wissen der Welt der somatische Mutationen in menschlichen Krebs erkunden, Nucleic Acids Research, 43 (D1) D805-D811. DOI: http://dx.doi.org/10.1093/nar/gku1075

Was ist die Antwort? (Krebs Diskrepanzen zwischen Daten)

Biostar ist ein Ort für die Nachfrage, Beantwortung und Diskussion Bioinformatik Fragen und Probleme. Wir sind Mitglieder der Gemeinde und finde es sehr nützlich. Oft Fragen und Antworten ergeben sich bei BioStar dass Germane an unsere Leser sind (Endanwender von Genomik Ressourcen). Jeden Donnerstag werden wir Hervorhebung einer dieser Artikel oder Diskussionen hier in diesem Thread. Sie können Fragen in diesem Thread fragen, oder kann man immer mitmachen bei BioStar.

Frage der Woche hebt die Krebs Daten Fragen, und da habe ich ein Krebs-Datenbank als “Tipp der Woche” das hat ein paar anständige Zinsen, Ich dachte, ich würde mit dem Thema halten. Vielleicht sind einige Forscher, die mehr vertraut mit den Krebs-Datensätze sind haben einige Einblicke.

Frage: CBio Portal vs. Oncomine: Unterschied in den Proben-und Meinungsfreiheit Daten

Ich war auf der Suche nach Expression zweier Gene in serösen Ovarialkarzinom Daten aus TCGA beteiligt über CBio Portal. Basierend auf einer Z-score Schwelle von 2.0, Ich fand die folgenden Prozentsatz der Proben (Fälle) haben Expression betroffen (UP oder Down-)

Case Set: Tumoren mit mRNA-Daten (Agilent Microarray): Alle Proben mit mRNA-Expression Daten (489 Proben) CCNE1 – 11% CDK12 – 7%

Für denselben Datensatz in Oncomine (Ich verwende die kostenlose Version):

TCGA Eierstockkrebs (517 Proben <- diese Anzahl höher ist als das, was in berichtet TCGA Eierstockkrebs Veröffentlichung) Ausdruck Daten als log-2 mittlere Intensität vorgesehen ist und die in Oncomine zeigt, dass höhere Expression von CCNE1 und CDK12 Expression mit verschiedenen Graden korreliert – beispielsweise Grade 3 Tumor (Grade 3 (431 Proben) höhere Expression beider Gene.

Ich habe auch bemerkt, dass die Datenmenge 517 Proben wurden wie keine zugehörige Papier zugeordnet 2011/03/24. Ich frage mich, ob die Daten zu diesem Papier reffering auf TCGA Eierstockkrebs Datensatz. http://www.nature.com/nature/journal/v474/n7353/full/nature10166.html

Ich frage mich, warum eine solche Diskrepanz oder bin ich etwas fehlt hier.

PS. Ich habe diese Frage sowohl Oncomine und CBio Liste geschrieben, aber nicht erhalten alle Antworten noch. Ich frage mich, ob hier jemand mit Erfahrung auf einem der Plattform könnte Einblick in diese bieten.

Die andere Frage, die mich interessierten war die Unterstützung Problem. Dies ist ein erfahrener Super-User bemüht, es richtig zu machen–Kontakt mit den Support-Teams von den Standorten, und bekomme keine Antwort. Ich denke, das ist einer der am meisten frustrierenden Dinge über dieses arena. Einige Projekte sind gut für Anwender-Support Ressourcen. Einige sind nicht. Aber wenn intelligente Benutzer kann nicht herausfinden, was los ist mit Ihrer Website Daten, Ihre Ressource ist nicht so nützlich, wie Sie denken, es ist. Ich wünschte, mehr Unterstützung geschätzt wurde. Aber wenn Sie wissen, was los ist–gehen über und bieten eine Antwort.

Video Tipp der Woche: My Cancer Genome

computer_docEs gibt eine Menge von Krebs Datenbank Ressourcen gibt. Die meisten von denen haben wir auf waren die Daten-Repository-Typen konzentriert. TCGA, ICGC, CaBIG, COSMIC, Cancer Genome Workbench, UCSC Cancer Genomic Browser, und natürlich großen Repositories wie GEO. Forscher benötigen diese Datenquellen zu wichtigen Veränderungen in Krebszellen und Gewebe lokalisieren, und zu beurteilen, ändert sich mit der Behandlung Bedingungen. Aber diese sind möglicherweise nicht die meisten nützlichen Orten für Kliniker mit einer spezifischen Probe konfrontiert, oder für Patienten, die versuchen, ihre Situation zu verstehen. Da mehr und mehr Tumor Probenahme Daten verfügbar, direkten und gezielten Zugriff auf verwertbare Stücke von Informationen wird entscheidend sein.

Die Website soll MyCancerGenome dass umsetzbare Ende des Spektrums Daten dienen. Es hat eine Weile entwickelt, aber die jüngste Geschichte in der New York Times erinnerte mich an sie: Variationen über ein Gene, und Werkzeuge zu finden sind. Also für diese Woche Video Tipp der Woche, Ich bringe Ihnen einen Blick auf die My Cancer Genome Ressourcen. Sie haben eine schöne Intro-Video, dass ich hier schließen. Er hebt Features, dass ich nicht in der Lage, Zugang zu haben,–der Teil, Links Patientenakten + Mutationen + die detaillierte kuratierte Seiten über die Mutationen und relevante Studien. Die Öffentlichkeit hat Zugang zu diesem letzten Teil, aber Sie würden nicht in der Lage sein, um die elektronische Patientenakte Teil von der öffentlichen Seite zu sehen.

Papiere kommen aus, und beschreibe die Ablagerung von Informationen in die Website MyCancerGenome. Sie können mehr über die Philosophie und Strategie über die Katalogisierung der somatischen Mutationen, die klinisch relevant sind in der jüngsten Arbeit über die DIRECT lernen (DNA mutation Innventory zu Refine und Enhance Cancer TBehandlungsalternativen) Projekt. Eine Lasche an dieser Stelle zeigt Ihnen die ersten Daten mit denen verbunden, von nicht-kleinzelligem Lungenkrebs (NSCLC) Mutationen in den Epidermal Growth Factor Receptor (EFGR). Und da immer mehr dieser Daten kommt sehen wir werde es wachsen, natürlich. Scheint ein guter Schritt in der translationalen Medizin. So haben Sie einen Blick auf die Nutzungsdauer und evidenzbasierte Informationen über bestimmte Krebs-Variationen, die sie sammeln.

Ein weiteres Merkmal ist eine neue Option, um klinische Studien zu finden–durch Krankheit oder durch Gen-. Ich glaube nicht, dass ich ein Gen-spezifische Suche nach dieser Art von Informationen gesehen. Dies könnte nützlich sein für Leute, die Zugang zu neuen Behandlungsmöglichkeiten benötigen, wenn sie spezifische Mutation Daten über ihre eigenen Tumoren haben.

Werfen Sie einen Blick auf meine Cancer Genome, und darüber nachzudenken, wo wir mit diesen Daten gehen. Ich hoffe, dass die neuen Krebs Genomik Daten wirklich helfen Fahrt geeignete und wirksame Behandlungsstrategien.

Quick-Link:

Mein Krebs-Genom-Website: http://www.mycancergenome.org/

NYT Artikel: Variationen über ein Gene, und Werkzeuge zu finden sind

Referenzen:

Swanton, C. (2012). My Cancer Genome: eine einheitliche Genomik und klinische Studie Portal The Lancet Oncology, 13 (7), 668-669 DOI: 10.1016/S1470-2045(12)70312-1

Yeh, P., Chen, H., Andrews, J., Naser, R., Pao, W., & Horn, L. (2013). DNA-Mutation Inventar zu verfeinern und zu verbessern Cancer Treatment (DIRECT): Ein Katalog von Klinisch relevante Mutationen zu Krebs-Genom Regie Krebstherapie aktivieren Clinical Cancer Research, 19 (7), 1894-1901 DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-12 bis 1894

My Cancer Genome. 2013. http://www.mycancergenome.org (Abgerufen 4/30/2013).