使用Multiomics2Targets识别癌症队列的标和驱动激酶的协议,这些癌症队列使用多omics测定进行了分析
Giacomo B Marino1, Eden Z Deng1, Daniel J B Clarke1
1Department of Pharmacological Sciences, Mount Sinai Center for Bioinformatics, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, One Gustave L. Levy Place, Box 1603, New York, NY 10029, USA.
STAR protocols
|November 20, 2024
概括
这项研究介绍了Multiomics2Targets,这是一个用于分析多omics癌症数据的计算管道. 它确定了潜在的免疫疗法治疗的关键癌症点,包括细胞信号通路和蛋白激酶.
科学领域:
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 癌症研究 癌症研究
- 免疫治疗是一种免疫疗法.
背景情况:
- 越来越多的癌症概况的多omics数据是可用的.
- 从复杂的数据集中确定可操作的目标仍然是一个挑战.
研究的目的:
- 介绍一个计算管道,Multiomics2Targets,用于分析多omics癌症数据.
- 为了能够识别驱动细胞信号通路,蛋白激酶和免疫治疗的细胞表面点.
主要方法:
- 该协议详细说明了数据准备和文件上传.
- 它包括参数调整和工作流执行的步骤.
- 描述了分析报告的可视化,出口和共享.
主要成果:
- 该管道有助于在癌症队伍中识别关键分子标.
- 它提供了一种结构化的方法,将多omics数据转化为潜在的治疗策略.
结论:
- Multiomics2Targets提供了一个标准化的协议,用于在癌症研究中利用多omics数据.
- 该管道有助于发现开发有效癌症免疫疗法的新目标.
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