时间序列表达矩阵揭示肿瘤转移的动态过程

肝癌很可怕，尤其是转移后，很多关于其转移前后对比的研究，但是缺乏中间过程数据，特别是转移临界点。

作者通过肝癌模型，在不同时间点取样做芯片转录组，试图分析 non-metastatic (or normal) and pre-metastatic (or critical) 这两种状态区别。顺利找到了临界点及其相关调控网络，而且还重点分析了其中一个网络的最重要的节点基因：CALML3

To discover early warning signals of pulmonary metastasis in HCC, we analysed time-series gene expression data in the spontaneous pulmonary metastasis mouse HCCLM3-RFP model with our novel dynamic network biomarker (DNB) method.

构建了 xenograft HCCLM3-RFP mice ， 20只小鼠分成4组，即4个时间点(W2, W3, W4, W5)取样。

找差异基因

使用的是传统的T检验，对任意两组的组合找差异，最后合并成13,247 个差异基因列表，并且绘制热图如下：

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个人觉得这个分析有点悬，有时间的朋友可以下载他们公布的表达矩阵试试看，怎么样可以做成这样的热图。

时间序列基因集

使用的是R包Mfuzz把差异分析得到的13,247 个统计学显著差异基因根据表达模式分成了6组，如下：

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这6组基因集特性是：

• Genes in Clusters 1 and 2 were continuously and monotonically downregulated and upregulated from the second to fourth weeks after orthotropic implantation, respectively.
• Genes in Clusters 3 and 4 were significantly downregulated and upregulated only during the second and third weeks, respectively,
• whereas genes in Clusters 5 and 6 were significantly downregulated and upregulated only during the third and fourth weeks, respectively.

所以作者合理的得出第3周这个时间点是 肿瘤转移的关键时刻。

而且顺理成章的可以对这些基因集做各种数据库的功能富集分析

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临界点理论

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关于 dynamical network biomarkers

同样的一个方法， dynamical network biomarkers ，使用了十几次 ，都是在探索各种生命活动的临界值。

而且只需要表达矩阵，性价比很高

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挑出一个biomarker

这个时候需要理解作者的那个使用了十几次的 dynamical network biomarkers方法，才能理解为什么能定位到CALML3这个基因来做下游分析。

（文章转自jimmy的2018年阅读文献笔记）

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