Landscape of somatic mutations in 560 breast cancer whole-genome sequences
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- Hyungyong Kim
Structured data
- About
- Breast cancer
- Cancer genomics
- WGS
- Date Published
- Publisher
- Nature
- URL
- http://www.nature.com/nature/journal/vaop/ncurrent/full/nature17676.html
세계 최대 규모의 암 전장유전체 해독 (WGS 560) 연구
560 개개인의 분석결과를 웹으로 제공함 http://cancer.sanger.ac.uk/cosmic/sample/genomes
데이터 구성 (EGAS00001001178)
- WGS 560 matched pair tumor-normal samples
- RNA-seq 313 samples
- EGAD00001001339: TNBC RNA Seq (76)
- EGAD00001001340: Wellcome Trust Breast RNA Seq 2 (20)
- EGAD00001001341: BASIS RNA Sequencing (158)
- EGAD00001001323: Wellcome Trust Breast RNA seq (59)
- miRNA 383 samples
- EGAD00010000746: miRNA array
- SNP6 344 samples
- EGAD00010000726: WTSI SNP6
- DNA Methylation
- EGAD00010000728: 450k Methylation arrays
Table of Contents
관련정보 #
기사 #
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Summary #
Introduction #
Cancer genes and driver mutations #
Top 10 driver mutation genes: TP53, PIK3CA, MYC, CCND1, PTEN, ERBB2, ZNF703/FGFR1 locus, GATA3, RB1 and MAP3K1
5 novel driver genes: MED23, FOXP1, MLLT4, XBP1, ZFP36L1
Recurrent somatic mutations in non-coding regions #
PLEKHS1 promoter TTTTGCAAT TGAACA ATTGCAAAA
: 560 중 23 사례에서 발견되었고, 위 변이가 있으면, Mutational signature 2,13 패턴이 높게 발견되고, 이 패턴은 APOBEC 활성과 관련있다.
APOBEC DNA editing protein은 TCN 모티프를 타겟하고, 유전체에 고르게 분포한다. palindrome 길이가 다르면 변이율이 증가한다.
그밖에, WDR74 promoter 영역도 유의한 변이
두개의 lncRNA도 유의한 변이가 발견됨: MALAT1, NEAT1
Mutational signatures #
기존에 유방암에서 알려진 1, 2, 13, 3, 8 이외에 타 암종에 있던 5, 18, 17, 6, 20을 추가로 확인함. 새로운 시그니처 26, 30도 확인함.
- Signature 1: CpG의 메틸기가 deamination되는 현상 때문에 생기며, 모든 암종에서 고르게 발견된다. 나이가 많을수록 늘어나기 때문에 생체 시계라고도 한다.
- Signature 2, 13: APOBEC deaminase 활성과 관련됨. 이 효소는 바이러스의 DNA/RNA에 변화를 만들어 감염을 억제하는 역할을 하지만, 변이가 있을 경우 발암 가능성이 높아짐
- Signature 3, 8 : BRCA1/2 유전자의 고장으로 정상적인 DNA 수복(DNA repair)을 못할 때 이러한 패턴의 변이가 발견됨. 특히 다양한 구조변이와 관련됨
Localized hypermutation: Kataegis #
49%에서 발견되며, 4%는 열개 이상에서 발견된다.
rearrangement signature 4, 6에서 발견되며, 1, 3, 5에서는 발견되지 않는다.
관련 치환변이는 Mutational signature 9
Mutational signatures exihibit distinct DNA replication strand biases #
Mutational signatures associated with BRCA1 and BRCA2 mutations #
Conclusions #
Methods #
Data reporting #
Sample selection #
Massively parallel sequencing and alignment #
Processing of genomic data #
Identification of novel breast cancer genes #
Recurrence in the non-coding regions #
Mutational signature analysis #
Kataegis #
Rearrangement signatures #
Distribution of mutational signatures relative to genomic architecture #
Individual patient whole-genome profiles #
Incoming Links #
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