怎么使用OncodriveCLUST識別驅動基因

怎么使用OncodriveCLUST識別驅動基因

引言

在癌癥研究中，識別驅動基因（driver genes）是理解腫瘤發生和發展的關鍵步驟。驅動基因是指那些在腫瘤細胞中發生突變并促進腫瘤生長的基因。與乘客基因（passenger genes）不同，驅動基因的突變對腫瘤細胞的生存和增殖具有直接的促進作用。因此，準確識別驅動基因對于癌癥的診斷、治療和預后具有重要意義。

OncodriveCLUST 是一種基于突變聚類分析的生物信息學工具，專門用于識別驅動基因。它通過分析基因突變在蛋白質序列上的分布模式，識別出那些在特定區域（如功能域）內顯著聚集的突變，從而推斷出這些基因可能是驅動基因。本文將詳細介紹如何使用 OncodriveCLUST 來識別驅動基因。

1. 安裝 OncodriveCLUST

在開始使用 OncodriveCLUST 之前，首先需要確保已經安裝了必要的軟件和依賴項。OncodriveCLUST 是一個基于 Python 的工具，因此需要安裝 Python 環境。以下是安裝步驟：

1.1 安裝 Python

確保系統中已經安裝了 Python 3.x 版本?？梢酝ㄟ^以下命令檢查 Python 版本：

python3 --version

如果未安裝 Python，可以從 Python 官方網站 下載并安裝。

1.2 安裝依賴項

OncodriveCLUST 依賴于一些 Python 庫，如 numpy、scipy、pandas 等?？梢允褂?pip 來安裝這些依賴項：

pip install numpy scipy pandas

1.3 下載 OncodriveCLUST

OncodriveCLUST 的源代碼可以從 GitHub 下載?？梢允褂?git 克隆倉庫：

git clone https://github.com/bbglab/oncodriveclust.git

1.4 安裝 OncodriveCLUST

進入下載的目錄并運行安裝腳本：

cd oncodriveclust
python setup.py install

安裝完成后，可以通過以下命令檢查是否安裝成功：

oncodriveclust --help

如果看到幫助信息，說明安裝成功。

2. 準備輸入數據

OncodriveCLUST 的輸入數據是一個包含基因突變信息的文件，通常是一個 MAF（Mutation Annotation Format）文件。MAF 文件是一個文本文件，包含每個樣本的突變信息，如基因名稱、突變類型、突變位置等。

2.1 MAF 文件格式

MAF 文件通常包含以下列：

• Hugo_Symbol: 基因名稱
• Chromosome: 染色體
• Start_Position: 突變起始位置
• End_Position: 突變結束位置
• Variant_Classification: 突變類型（如錯義突變、無義突變等）
• Tumor_Sample_Barcode: 樣本編號

2.2 示例 MAF 文件

以下是一個簡單的 MAF 文件示例：

Hugo_Symbol	Chromosome	Start_Position	End_Position	Variant_Classification	Tumor_Sample_Barcode
TP53	17	7577539	7577539	Missense_Mutation	sample1
KRAS	12	25398284	25398284	Missense_Mutation	sample2
BRAF	7	140453136	140453136	Missense_Mutation	sample3

3. 運行 OncodriveCLUST

準備好輸入數據后，可以使用 OncodriveCLUST 進行分析。以下是運行 OncodriveCLUST 的基本命令：

oncodriveclust -i input.maf -o output_dir

其中，-i 參數指定輸入 MAF 文件，-o 參數指定輸出目錄。

3.1 參數說明

OncodriveCLUST 提供了多個參數來調整分析過程，以下是一些常用參數：

• -i: 輸入 MAF 文件路徑
• -o: 輸出目錄路徑
• -c: 染色體列名（默認為 Chromosome）
• -s: 突變起始位置列名（默認為 Start_Position）
• -e: 突變結束位置列名（默認為 End_Position）
• -g: 基因名稱列名（默認為 Hugo_Symbol）
• -t: 突變類型列名（默認為 Variant_Classification）
• -b: 樣本編號列名（默認為 Tumor_Sample_Barcode）

3.2 運行示例

假設輸入文件為 input.maf，輸出目錄為 output_dir，可以使用以下命令運行 OncodriveCLUST：

oncodriveclust -i input.maf -o output_dir

運行完成后，輸出目錄中將包含多個文件，其中最重要的是 oncodriveclust_results.tsv，該文件包含了識別出的驅動基因及其統計信息。

4. 分析結果

OncodriveCLUST 的輸出文件 oncodriveclust_results.tsv 包含了每個基因的統計信息，如突變聚類得分、p 值等。以下是一個示例輸出：

gene	qvalue	clust_score	pvalue
TP53	0.001	0.95	0.0001
KRAS	0.005	0.89	0.0005
BRAF	0.01	0.85	0.001

4.1 結果解釋

• gene: 基因名稱
• qvalue: 經過多重檢驗校正后的 p 值（FDR）
• clust_score: 突變聚類得分，表示突變在基因序列上的聚集程度
• pvalue: 原始 p 值，表示突變聚集的顯著性

4.2 結果篩選

通常，可以根據 qvalue 或 pvalue 來篩選顯著的結果。例如，選擇 qvalue < 0.05 的基因作為候選驅動基因。

5. 進一步分析

識別出候選驅動基因后，可以進一步進行功能注釋、通路分析等，以理解這些基因在腫瘤發生和發展中的作用。

5.1 功能注釋

可以使用工具如 DAVID、GO 等進行功能注釋，了解候選驅動基因的生物學功能。

5.2 通路分析

可以使用工具如 KEGG、Reactome 等進行通路分析，了解候選驅動基因參與的生物學通路。

結論

OncodriveCLUST 是一個強大的工具，能夠通過分析突變在基因序列上的分布模式來識別驅動基因。通過本文的介紹，讀者可以掌握如何使用 OncodriveCLUST 進行驅動基因識別，并進一步分析這些基因在腫瘤中的作用。希望本文能為癌癥研究提供有價值的參考。

參考文獻

1. Gonzalez-Perez A, et al. (2013). OncodriveCLUST: exploiting the positional clustering of somatic mutations to identify cancer genes. Bioinformatics, 29(18), 2238-2244.
2. Cancer Genome Atlas Research Network. (2013). The Cancer Genome Atlas Pan-Cancer analysis project. Nature Genetics, 45(10), 1113-1120.