NAR2019数据库——AlloDriver预测癌症驱动突变的靶

确定改变蛋白功能的突变是肿瘤研究当中一个很有希望的点。这可以成为癌症治疗的新的靶标

AlloDriver旨在提供癌症样本中的治疗靶点。它总结了7000多对癌—正常泛癌配对样本，利用结构和动态特征，通过将癌症样本产生的基因突变映射到蛋白质三维结构的位点上。来观察突变对于潜在功能的影响

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数据输入选项

AlloDriver在进行分析之前，需要输入三个数据参数。分别是：数据ID； 突变的相关数据； 映射区域

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数据ID

在每个分析开始之前，我们都需要命名一个数据的ID。这个ID可以让我们以后，如果想要继续查看结果的话，直接在Job Queue里面输入ID即可。

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突变的相关数据

这个地方我们需要放入我们的想要检索的数据结果。它接受三种输入方式分别是:

• TXT文本格式: 需要包括三列(样本ID， 基因名；突变位点)。三列之间通过分号来连接。

input_tsv_file_format

• MAF格式: 标准的MAF格式即可。具体的格式可以看关于MAF格式介绍

• ANNOVAR格式: 是基于ANNOVAR注释的文件。关于ANNOVAR格式的例子可以查看这里

主要注释的是，这个数据库上传的数据是不能大于10M的。

映射区域

我们在进行3D蛋白绘图的时候，可以选择映射区域。这个数据库提供了两种映射的选项。分别是: 变构位点(Allosteric Site)以及功能位点(Functional Site)

结果查看

这里我们就用网站提供的MAF文件的例子1查看结果。

eg1_input

结果主要是通过两种形式来呈现，分别是表格形式和图形形式。两种形式按照样本来分类的

表格结果

表格结果当中包括了基因名；突变位置；突变的位置等等。

Job result of example 1

我们点击SHOW可以查看关于这个基因的突变的3D图; 所有结果在泛肿瘤突变的情况；突变在基因中的位置; 以及作用在这个位点的药物

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图片结果

通过一个热图和一个散点图展示了驱动突变的功能和得分

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同时，必不可少的。这个数据库也提供了结果下载的功能。