两个最大的公开筛查工作是Broad研究所的癌症治疗反应门户(CTRP)和Sanger的癌症药物敏感性基因组学(GDSC)。通过提供多组学细胞系特征以及总结的药物反应信息,这些筛选能够识别化合物活性与基因组特征之间的关联。 软件包安装 install.packages("oncoPredict") BiocManager::install("TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene") ...
第一步,把两个表达矩阵(CGP数据库以及自己待预测的表达矩阵)合并,就是Training (cell lines) and test (clinical trial) datasets ,通过sva包的ComBat()函数,去除低表达量基因以及低变化量基因。 第二步,使用 ridge包的linearRidge()函数做岭回归分析,其中药物敏感性的IC50值需要用car包的powerTransform函数进行转换...
模型输入与疾病标志性基因表达谱变化有关的药物分子数据,输出药物作用下的基因表达谱信息,从而预测疾病药物分子。药物分子的SMILES可以通过变分自动编码器作为纯文本编码到潜在空间中。首先,使用GVAE(语法树模型)对药物分子的SMILES(是用rdkit处理的规范的SMILES)进行编码,即将SMILES解析成一个语法树(有76个节点类型),然...
同属DDR的其他基因还包括——ATM、MSH2、MSH6、ERCC2、FANCA、CHEK2等,也和BRCA、POLE一样,是PD-1/PD-L1药物的敏感基因。 药物低效基因突变影响疗效 遗憾的是,有药物增效基因,就有药物减效基因。 越来越多的临床数据提示:EGFR敏感突变、ALK敏感突变、MET基因第14号外显子跳跃突变等驱动基因突变以及SKT11功能缺...
进行药物基因组学检测的好处 与其他的基因检测相比,药物基因组学检测只需少量标本,如血液或口腔粘膜上刮取的脱落细胞。检测的结果会帮助医生预测患者是否会对药物治疗有反应,结果可在数小时内给出,而不需数天或是数周的时间。对患者反复检测,并可大大降低药物治疗带给患者的风险。最后,医生可获得关于患者的宝贵的...
通过这种方式可以预测一个人对特定药物的反应。例如，某些基因会影响药物在体内的代谢速率，从而影响药物的...
首先我们对每个种属构建了基于参考基因组的比对模型,然后对每个基因组的比对结果进行二次取样并建立部分序列比对模型,发现非常小的染色体区域(0.1-0.2%)即可预测AMR表型。 在肺炎克雷伯菌、结核分枝杆菌和肠炎沙门菌中,部分序列比对模型能够以至少70%的准确性预测多种药物的AMR表型,尽管其中大多数部分序列比对区域并不编...
基于基因表达预测细胞系的药物敏感性, 摘要目的:利用治疗前的肿瘤基因表达数据预测患者的药物治疗反应。方法与结果:(1)拟合大规模细胞系的全基因组基因表达与药物敏感性之间的模型,该方法中每个基因都能够影响预测结果。(2)数据整合筛选之后,将模型应用到原
药物反应可以由基因组特性预测 2015发在BMC Cancer的文章:Anticancer drug sensitivity prediction in cell lines from baseline gene expression through recursive feature selection 主要就是整合了 Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) 和 Cancer Genome Project (CGP) 这两个数据库,使用 支持向量机来预测药物反应。
因此,利用基因信息来预测药物作用机制已成为一种趋势。 基因在药物研究中起着重要的作用,首先是因为药物作用机制本身就与基因有着密切的关系。药物治疗的效果取决于其作用靶点,而这些作用靶点往往是由基因所编码的蛋白质。基因缺陷或突变可能会导致靶点的失调,从而影响药物的疗效。其次,一些药物会与基因产生相互作用,...