Ualcan：腫瘍サブグループ遺伝子発現と生存分析を促進するためのポータル

Cancer Genome Atlas（TCGA）プロジェクトのゲノミクスデータは、複数のがんタイプの包括的な分子特性をもたらしました。TCGAの大規模なサンプル番号は、腫瘍の不均一性に関連する質問に対処する絶好の機会を提供します。がん研究者と臨床医によるデータの調査は、新しい治療/診断バイオマーカーを発掘するために不可欠です。研究者が特定のTCGAデータ分析の実施を支援するために、さまざまな計算ツールが開発されています。しかし、腫瘍全体の遺伝子発現の変動と生存関連の研究を促進するためのリソースが必要です。ここでは、TCGA遺伝子発現データの詳細な分析を実行するために、使いやすくインタラクティブなWebポータルであるUalcanを報告します。Ualcanは、31のがんタイプのTCGAレベル3 RNA-seqと臨床データを使用しています。ポータルのユーザーフレンドリーな機能により、実行できます。1）腫瘍および正常サンプル全体のクエリ遺伝子の相対的な発現、および個々の癌段階、腫瘍グレード、人種、体重に基づくさまざまな腫瘍サブグループで分析するまたは他の臨床病理学的特徴、2）患者の生存に対する遺伝子発現レベルと臨床病理学的特徴の効果を推定する。3）個々の癌タイプの上位および過少発現（上昇および下方制御された）遺伝子を特定します。このリソースは、標的遺伝子のシリコ検証および腫瘍サブグループ固有の候補バイオマーカーを特定するためのプラットフォームとして機能します。したがって、Ualcan Webポータルは、がん研究の加速に非常に役立つ可能性があります。Ualcanはhttp://ualcan.path.uab.eduで公開されています。

Genomics data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) project has led to the comprehensive molecular characterization of multiple cancer types. The large sample numbers in TCGA offer an excellent opportunity to address questions associated with tumo heterogeneity. Exploration of the data by cancer researchers and clinicians is imperative to unearth novel therapeutic/diagnostic biomarkers. Various computational tools have been developed to aid researchers in carrying out specific TCGA data analyses; however there is need for resources to facilitate the study of gene expression variations and survival associations across tumors. Here, we report UALCAN, an easy to use, interactive web-portal to perform to in-depth analyses of TCGA gene expression data. UALCAN uses TCGA level 3 RNA-seq and clinical data from 31 cancer types. The portal's user-friendly features allow to perform: 1) analyze relative expression of a query gene(s) across tumor and normal samples, as well as in various tumor sub-groups based on individual cancer stages, tumor grade, race, body weight or other clinicopathologic features, 2) estimate the effect of gene expression level and clinicopathologic features on patient survival; and 3) identify the top over- and under-expressed (up and down-regulated) genes in individual cancer types. This resource serves as a platform for in silico validation of target genes and for identifying tumor sub-group specific candidate biomarkers. Thus, UALCAN web-portal could be extremely helpful in accelerating cancer research. UALCAN is publicly available at http://ualcan.path.uab.edu.