• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

一个用于癌症分子药理学的基因表达数据库。

A gene expression database for the molecular pharmacology of cancer.

作者信息

Scherf U, Ross D T, Waltham M, Smith L H, Lee J K, Tanabe L, Kohn K W, Reinhold W C, Myers T G, Andrews D T, Scudiero D A, Eisen M B, Sausville E A, Pommier Y, Botstein D, Brown P O, Weinstein J N

机构信息

Laboratory of Molecular Pharmacology, Division of Basic Sciences, Building 37/5D-02, National Cancer Institute (NCI), National Institutes of Health (NIH), Bethesda, Maryland, USA.

出版信息

Nat Genet. 2000 Mar;24(3):236-44. doi: 10.1038/73439.

DOI:10.1038/73439
PMID:10700175
Abstract

We used cDNA microarrays to assess gene expression profiles in 60 human cancer cell lines used in a drug discovery screen by the National Cancer Institute. Using these data, we linked bioinformatics and chemoinformatics by correlating gene expression and drug activity patterns in the NCI60 lines. Clustering the cell lines on the basis of gene expression yielded relationships very different from those obtained by clustering the cell lines on the basis of their response to drugs. Gene-drug relationships for the clinical agents 5-fluorouracil and L-asparaginase exemplify how variations in the transcript levels of particular genes relate to mechanisms of drug sensitivity and resistance. This is the first study to integrate large databases on gene expression and molecular pharmacology.

摘要

我们使用cDNA微阵列来评估美国国立癌症研究所用于药物发现筛选的60种人类癌细胞系中的基因表达谱。利用这些数据,我们通过关联NCI60细胞系中的基因表达和药物活性模式,将生物信息学和化学信息学联系起来。基于基因表达对细胞系进行聚类,得到的关系与基于细胞系对药物的反应进行聚类所得到的关系非常不同。临床药物5-氟尿嘧啶和L-天冬酰胺酶的基因-药物关系例证了特定基因转录水平的变化如何与药物敏感性和耐药性机制相关。这是第一项整合基因表达和分子药理学大型数据库的研究。

相似文献

1
A gene expression database for the molecular pharmacology of cancer.一个用于癌症分子药理学的基因表达数据库。
Nat Genet. 2000 Mar;24(3):236-44. doi: 10.1038/73439.
2
Linking pathway gene expressions to the growth inhibition response from the National Cancer Institute's anticancer screen and drug mechanism of action.将通路基因表达与美国国立癌症研究所抗癌筛选的生长抑制反应及药物作用机制联系起来。
Pharmacogenomics J. 2005;5(6):381-99. doi: 10.1038/sj.tpj.6500331.
3
Relevant genomics of neurotensin receptor in cancer.癌症中神经降压素受体的相关基因组学
Anticancer Res. 2000 Jan-Feb;20(1A):53-8.
4
National Oncology Forum: perspectives for the year 2000.国家肿瘤学论坛:2000年展望
Cancer J. 2001 Jul-Aug;7 Suppl 1:S2-13.
5
Panel of human cancer cell lines provides valuable database for drug discovery and bioinformatics.人类癌细胞系面板为药物发现和生物信息学提供了有价值的数据库。
Cancer Chemother Pharmacol. 2003 Jul;52 Suppl 1:S74-9. doi: 10.1007/s00280-003-0649-1. Epub 2003 Jun 18.
6
DualChip microarray as a new tool in cancer research.双芯片微阵列作为癌症研究的一种新工具。
Expert Rev Mol Diagn. 2006 May;6(3):295-306. doi: 10.1586/14737159.6.3.295.
7
Prediction of doxorubicin sensitivity in breast tumors based on gene expression profiles of drug-resistant cell lines correlates with patient survival.基于耐药细胞系基因表达谱预测乳腺癌中多柔比星敏感性与患者生存率相关。
Oncogene. 2005 Nov 17;24(51):7542-51. doi: 10.1038/sj.onc.1208908.
8
cDNA microarray analysis of isogenic paclitaxel- and doxorubicin-resistant breast tumor cell lines reveals distinct drug-specific genetic signatures of resistance.对同基因的耐紫杉醇和耐阿霉素乳腺癌细胞系进行cDNA微阵列分析,揭示了不同药物特异性的耐药基因特征。
Breast Cancer Res Treat. 2006 Mar;96(1):17-39. doi: 10.1007/s10549-005-9026-6. Epub 2005 Dec 2.
9
Determination of genes related to gastrointestinal tract origin cancer cells using a cDNA microarray.使用cDNA微阵列测定与胃肠道起源癌细胞相关的基因。
Clin Cancer Res. 2005 Jan 1;11(1):79-86.
10
Improvement of sensitivity to platinum compound with siRNA knockdown of upregulated genes in platinum complex-resistant ovarian cancer cells in vitro.体外通过siRNA敲低铂类复合物耐药卵巢癌细胞中上调基因来提高对铂类化合物的敏感性。
Biomed Pharmacother. 2009 Sep;63(8):553-60. doi: 10.1016/j.biopha.2008.04.006. Epub 2008 May 27.

引用本文的文献

1
Predictive and Prognostic Relevance of ABC Transporters for Resistance to Anthracycline Derivatives.ABC转运蛋白对蒽环类衍生物耐药性的预测及预后相关性
Biomolecules. 2025 Jul 6;15(7):971. doi: 10.3390/biom15070971.
2
Evaluation of the antiproliferative, cytotoxic and phytochemical properties of Zimbabwean medicinal plants used in cancer treatment.对津巴布韦用于癌症治疗的药用植物的抗增殖、细胞毒性和植物化学特性的评估。
BMC Complement Med Ther. 2025 Apr 24;25(1):156. doi: 10.1186/s12906-025-04883-1.
3
Targeting Asparagine Metabolism in Solid Tumors.
靶向实体瘤中的天冬酰胺代谢
Nutrients. 2025 Jan 3;17(1):179. doi: 10.3390/nu17010179.
4
DPFunc: accurately predicting protein function via deep learning with domain-guided structure information.DPFunc:利用域引导的结构信息通过深度学习准确预测蛋白质功能。
Nat Commun. 2025 Jan 2;16(1):70. doi: 10.1038/s41467-024-54816-8.
5
Statistical methods for comparing two independent exponential-gamma means with application to single cell protein data.用于比较两个独立指数-伽马均值的统计方法及其在单细胞蛋白质数据中的应用。
PLoS One. 2024 Dec 13;19(12):e0314705. doi: 10.1371/journal.pone.0314705. eCollection 2024.
6
Cyclodextrin Dimers Functionalized with Biotin as Nanocapsules for Active Doxorubicin Delivery Against MCF-7 Breast Cell Line.用生物素功能化的环糊精二聚体作为纳米胶囊用于阿霉素对MCF-7乳腺癌细胞系的活性递送
ChemMedChem. 2024 Dec 16;19(24):e202400368. doi: 10.1002/cmdc.202400368. Epub 2024 Nov 8.
7
scCAD: Cluster decomposition-based anomaly detection for rare cell identification in single-cell expression data.scCAD:基于聚类分解的单细胞表达数据中稀有细胞异常检测方法。
Nat Commun. 2024 Aug 31;15(1):7561. doi: 10.1038/s41467-024-51891-9.
8
Cancer drug sensitivity prediction from routine histology images.基于常规组织学图像的癌症药物敏感性预测
NPJ Precis Oncol. 2024 Jan 6;8(1):5. doi: 10.1038/s41698-023-00491-9.
9
Molecular, Cellular, and Technical Aspects of Breast Cancer Cell Lines as a Foundational Tool in Cancer Research.乳腺癌细胞系作为癌症研究基础工具的分子、细胞及技术层面
Life (Basel). 2023 Dec 8;13(12):2311. doi: 10.3390/life13122311.
10
Computational Approaches: A New Frontier in Cancer Research.计算方法:癌症研究的新前沿。
Comb Chem High Throughput Screen. 2024;27(13):1861-1876. doi: 10.2174/0113862073265604231106112203.