上期簡要介紹了,這次我們來看具體應用。
1.Search
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我們隨機選擇一個部位:Oral(部位是口腔),同時在很多藥物中選擇了:LY-294002(經典 PI3K 抑制劑(磷脂酰-3-激酶)),接下來展示其結果。
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1.點擊Details查看,這頁展示的是LY-294002(PI3K 抑制劑)在 GSM6339632_s2 這個組織切片(10x Visium空間轉錄組數據)中,對不同細胞類型(cell types) 和 微環境生態位 (niches) 的影響關聯分析結果(即藥物-細胞響應的差異表達顯著性情況)。
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給我們展示的是藥物的基本信息,其靶點是MROT,以及GSM6339632_S2這個樣本的具體信息(GE0中將GSE定義為一個數據集,GSM定義為樣本A)。可以看到在CellTypes中,分別展示了惡性細胞、上皮細胞、軟骨細胞、干細胞、平滑肌細胞、內皮細胞、巨噬細胞這幾種細胞在該藥物的作用下
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(以上解釋來自于gpt)
PI3K/mTOR 抑制劑 LY-294002 在口腔癌組織中主要抑制惡性腫瘤細胞、上皮細胞,說明癌細胞對PI3K-AKT-mTOR 通路依賴性更高。
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(以上解釋來自于gpt)
不同的空間區域(如腫瘤中心、浸潤邊緣、間質區等)對藥物反應程度不同,表格顯示niche 6、11、8、5、2 是最對 LY-294002 反應敏感的區域。
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總結:SDMAP 分析顯示,PI3K 抑制劑 LY-294002 在口腔原發腫瘤(OSCC)的空間轉錄組切片(GSM6339632_s2) 中顯著抑制惡性腫瘤細胞、上皮細胞。受抑制細胞主要集中在特定空間生態位(niche 6 / 11 / 8),提示不同微環境區對藥物的敏感性存在空間異質性。剩下想要看具體內容點擊前面的圖標就可以啦!
2.Browse
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該網頁展示了很多種藥物以及相對應的疾病種類,所以我們可以看一種藥在不同腫瘤中對應反應。也可以看一種腫瘤對應的多種藥物的結果。
3.Tools
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(以上注釋來自gpt)
每個功能進去可以繼續選擇其擁有該功能的數據集從而繼續選擇對應的劑量等。
點擊下載我們可以看到,這些數據大部分來自10X家,可以下載3種內容,分別是:matrix(rds格式),results(csv格式),可以下載去研究。
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其實酸杏覺得該數據庫數據龐大,可以:1.自己想看的靶點藥來SDMAP數據庫逛一圈看看其對應的細胞類型/腫瘤類型是否和自己想要的結果一致,相當于定心丸。進一步去GEO搜索其對應的樣本所對應的文章,了解其具體方法(藥物來源、劑量、時間等,結果展示等)(尤其是一種罕見藥物時,該數據庫的作用尤為重要)。2.如此大的數據量,可以寫一篇總結性文章!
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