公共数据库和大规模计划笔记3-DEPO数据库

新年伊始，开年热搜大戏“不知知网”热度未减。趁着CNKI依旧占据热搜，基因研究媛持续介绍“公共数据库和大规模计划笔记”系列第三篇“DEPO数据库（Database of Evidence for Precision Oncology）”。

下图是DEPO药物基因变异的数据分布情况，每条信息分不同证据级别，描述了相关信息来源的质量，从高到底分别为FDA-approved、clinical trial、preclinical和case report，变异包括CNV、Fusions、Expression outlier和Mutations。

DEPO数据库有两种检索方法：

（1）普通检索

以皮肤黑色素瘤(SKCM)中的BRAF基因错义突变为例，下表第一行显示的药物敏感，证据级别为FDA批准，表格最右列的文献链接是2015年发表在NEJM上的“Improved overall survival in melanoma withcombined dabrafenib and trametinib“结果。第5项结果的证据级别为临床试验，而第三项药物的效果为耐药。

（2）HotSpot3D聚类检索

HotSpot3D利用三维蛋白质结构来识别蛋白质变异互作和蛋白质变异-药物互作聚类，并将这些聚类与已知或潜在的相互作用基因功能变异、蛋白质结构域相关联，从而识别潜在的功能位点。其数据来源于Protein Data Bank（PDB）和DrugPort数据库。

下图1是蛋白质结构：已知药物活性的蛋白质空间可视化，HotSpot3D预测蓝色部分是具有功能意义的药物作用候选位点。

图1 蛋白质结构

下图2是利用Hotspot3D算法找到的治疗药物：可以看到第二行的药物PLX4720是耐药的，研究结果来源于“CancerDR: cancer drug resistance database”这篇论文。

图2 利用Hotspot3D算法找到的治疗药物

总结：

DEPO数据库数据来源比较可靠，参考文献[2]是数据库作者利用TCGA数据进行的多组学数据集成分析，其中大量用到了DEPO数据库，可以参考。

新年祝福，希望大家在“不知知网”时，也可以义正言辞的讲“知DEPO”鸭！（如需转载文章，请注明出处或在对应文章中留言联系作者，谢谢合作。）

参考文献：

1. Sun, Sam Q., et al. "Database ofevidence for precision oncology portal." Bioinformatics 34.24 (2018):4315-4317.

2. SenguptaS, Sun S Q, Huang K, et al. Integrative omics analyses broaden treatmenttargets in human cancer[J]. Genome medicine, 2018, 10(1): 60.