• 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

生物信息学和系统生物学。

Bioinformatics and systems biology.

机构信息

Department of Systems Biology, Institute for Personalized Cancer Therapy, The University of Texas, MD Anderson Cancer Center, Houston, TX 77054, USA.

出版信息

Mol Oncol. 2012 Apr;6(2):147-54. doi: 10.1016/j.molonc.2012.01.008. Epub 2012 Feb 17.

DOI:10.1016/j.molonc.2012.01.008
PMID:22377422
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3345061/
Abstract

Delivering personalized therapeutic options to cancer patients based on the genetic and molecular aberrations of the tumor offers great promise to improve the outcomes of cancer therapy. Significant progress in biotechnology has allowed the measurement of tens of thousands of "omic" data points across multiple levels (DNA, RNA protein, metabolomics) from a single tumor biopsy sample in a reasonable time frame for making clinical decisions. With this data in hand, the challenge from the bioinformatics and systems biology point of view is how does one convert data into information and knowledge that can improve the delivery of personalized therapy to the patient.

摘要

基于肿瘤的遗传和分子异常为癌症患者提供个性化的治疗选择,有望改善癌症治疗的效果。生物技术的重大进展使得在合理的临床决策时间内,能够从单个肿瘤活检样本中测量数千个“组学”数据点,涵盖多个层面(DNA、RNA、蛋白质、代谢组学)。有了这些数据,从生物信息学和系统生物学的角度来看,挑战在于如何将数据转化为信息和知识,从而改善个性化治疗方案向患者的传递。

相似文献

1
Bioinformatics and systems biology.生物信息学和系统生物学。
Mol Oncol. 2012 Apr;6(2):147-54. doi: 10.1016/j.molonc.2012.01.008. Epub 2012 Feb 17.
2
Synthesizing Systems Biology Knowledge from Omics Using Genome-Scale Models.从组学数据中利用基因组尺度模型综合系统生物学知识。
Proteomics. 2020 Sep;20(17-18):e1900282. doi: 10.1002/pmic.201900282. Epub 2020 Jul 12.
3
Future of personalized medicine in oncology: a systems biology approach.肿瘤个性化医学的未来:系统生物学方法。
J Clin Oncol. 2010 Jun 1;28(16):2777-83. doi: 10.1200/JCO.2009.27.0777. Epub 2010 Apr 20.
4
Bioinformatics and systems biology of cancers.癌症的生物信息学和系统生物学。
Prog Mol Biol Transl Sci. 2010;95:159-91. doi: 10.1016/B978-0-12-385071-3.00007-1.
5
Contribution of Omics and Systems Biology to Plant Biotechnology.组学和系统生物学对植物生物技术的贡献。
Adv Exp Med Biol. 2021;1346:171-188. doi: 10.1007/978-3-030-80352-0_10.
6
Systems biology of cancer biomarker detection.癌症生物标志物检测的系统生物学。
Cancer Biomark. 2013;13(4):201-13. doi: 10.3233/CBM-130363.
7
Principles and methods of integrative genomic analyses in cancer.癌症综合基因组分析的原则和方法。
Nat Rev Cancer. 2014 May;14(5):299-313. doi: 10.1038/nrc3721.
8
G-DOC: a systems medicine platform for personalized oncology.G-DOC:一个个性化肿瘤学的系统医学平台。
Neoplasia. 2011 Sep;13(9):771-83. doi: 10.1593/neo.11806.
9
Editorial: part 1: network biology in translational bioinformatics and systems biology.社论:第1部分:转化生物信息学和系统生物学中的网络生物学
IET Syst Biol. 2014 Apr;8(2):23. doi: 10.1049/iet-syb.2014.0005.
10
Report on EU-USA workshop: how systems biology can advance cancer research (27 October 2008).欧盟-美国研讨会报告:系统生物学如何推动癌症研究(2008年10月27日)
Mol Oncol. 2009 Feb;3(1):9-17. doi: 10.1016/j.molonc.2008.11.003. Epub 2008 Dec 9.

引用本文的文献

1
Integrative multi-omics and systems bioinformatics in translational neuroscience: A data mining perspective.转化神经科学中的整合多组学与系统生物信息学:数据挖掘视角
J Pharm Anal. 2023 Aug;13(8):836-850. doi: 10.1016/j.jpha.2023.06.011. Epub 2023 Jun 30.
2
Functional Prediction of Long Noncoding RNAs in Cutaneous Melanoma Using a Systems Biology Approach.使用系统生物学方法对皮肤黑色素瘤中长链非编码RNA进行功能预测
Bioinform Biol Insights. 2021 Feb 3;15:1177932220988508. doi: 10.1177/1177932220988508. eCollection 2021.
3
Systems Bioinformatics: increasing precision of computational diagnostics and therapeutics through network-based approaches.系统生物信息学:通过基于网络的方法提高计算诊断和治疗的精度。
Brief Bioinform. 2019 May 21;20(3):806-824. doi: 10.1093/bib/bbx151.
4
Application of metabolomics in drug resistant breast cancer research.代谢组学在耐药性乳腺癌研究中的应用。
Metabolites. 2015 Feb 16;5(1):100-18. doi: 10.3390/metabo5010100.
5
The multitude of molecular analyses in cancer: the opening of Pandora’s box.癌症中的众多分子分析:潘多拉魔盒的开启。
Genome Biol. 2014;15(9):447. doi: 10.1186/s13059-014-0447-6.
6
Computational systems biology approaches to anti-angiogenic cancer therapeutics.用于抗血管生成癌症治疗的计算系统生物学方法。
Drug Discov Today. 2015 Feb;20(2):187-97. doi: 10.1016/j.drudis.2014.09.026. Epub 2014 Oct 5.
7
Phosphoproteomics and bioinformatics analyses of spinal cord proteins in rats with morphine tolerance.吗啡耐受大鼠脊髓蛋白的磷酸化蛋白质组学和生物信息学分析
PLoS One. 2014 Jan 2;9(1):e83817. doi: 10.1371/journal.pone.0083817. eCollection 2014.

本文引用的文献

1
Efficient modeling, simulation and coarse-graining of biological complexity with NFsim.使用 NFsim 实现生物复杂性的高效建模、模拟和粗粒化。
Nat Methods. 2011 Feb;8(2):177-83. doi: 10.1038/nmeth.1546. Epub 2010 Dec 26.
2
Network medicine: a network-based approach to human disease.网络医学:一种基于网络的人类疾病研究方法。
Nat Rev Genet. 2011 Jan;12(1):56-68. doi: 10.1038/nrg2918.
3
Emerging properties of animal gene regulatory networks.动物基因调控网络的新兴特性。
Nature. 2010 Dec 16;468(7326):911-20. doi: 10.1038/nature09645.
4
Rewiring of glycolysis in cancer cell metabolism.癌细胞代谢中糖酵解的重编程。
Cell Cycle. 2010 Nov 1;9(21):4253. doi: 10.4161/cc.9.21.13925. Epub 2010 Nov 7.
5
Evidence for an alternative glycolytic pathway in rapidly proliferating cells.快速增殖细胞中存在替代糖酵解途径的证据。
Science. 2010 Sep 17;329(5998):1492-9. doi: 10.1126/science.1188015.
6
Classic and contemporary approaches to modeling biochemical reactions.经典和现代的生化反应建模方法。
Genes Dev. 2010 Sep 1;24(17):1861-75. doi: 10.1101/gad.1945410.
7
Use of data-biased random walks on graphs for the retrieval of context-specific networks from genomic data.基于图的有偏随机游走在从基因组数据中检索上下文特定网络中的应用。
PLoS Comput Biol. 2010 Aug 19;6(8):e1000889. doi: 10.1371/journal.pcbi.1000889.
8
Identification of optimal drug combinations targeting cellular networks: integrating phospho-proteomics and computational network analysis.鉴定针对细胞网络的最佳药物组合:整合磷酸化蛋白质组学和计算网络分析。
Cancer Res. 2010 Sep 1;70(17):6704-14. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-10-0460. Epub 2010 Jul 19.
9
Comprehensive mapping of the human kinome to epidermal growth factor receptor signaling.人类激酶组与表皮生长因子受体信号的综合图谱绘制。
J Biol Chem. 2010 Jul 2;285(27):21134-42. doi: 10.1074/jbc.M110.137828. Epub 2010 Apr 26.
10
A chromatin-mediated reversible drug-tolerant state in cancer cell subpopulations.肿瘤细胞亚群中染色质介导的可逆药物耐受状态。
Cell. 2010 Apr 2;141(1):69-80. doi: 10.1016/j.cell.2010.02.027.