R小盐准备介绍那些小众又好用的生信数据库

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**今天R小盐介绍的数据库是Genomics of Drug Sensitivity in Cancer
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01 数据库介绍

癌症相关药物敏感性基因组学（GDSC，Genomics of Drug Sensitivity in Cancer）桑格研究院开发，收集肿瘤细胞对药物的敏感度和反应。癌基因组的变异会影响临床治疗的效果，不同的靶点对药物的反应也有很大不同，因此这类数据对于发现潜在的肿瘤治疗靶点十分重要。

GDSC是目前关于癌症细胞药物敏感性和分子标志物信息的最大的公共数据库。该数据库基于多个研究与数据库信息，整合并重新分析，从细胞、药物和分子三个检索层次，阐述了不同肿瘤细胞对药物的敏感度和反应。
GDSC的数据来自75000个实验，描述了约200个抗癌药物在1000多种肿瘤细胞中的反应。该数据库中的癌基因组突变基因信息来自COSMIC数据库，包括癌基因点突变、基因扩增与丢失、组织类型以及表达谱等。
GDSC主要包括三个方面的数据：
药物敏感性基因特征分析；
细胞系药物敏感性数据；
细胞系的基因组突变与CNV变异数据，表达谱数据以及甲基化数据（GSE68379）;
其中，2020年2月的8.2更新版本将47种化合物添加到GDSC1数据集，并将23种化合物添加到GDSC2数据集；目前，总共有60434个新的药物IC50，可谓能满足大部分研究者的筛选需求了。

随着精准医疗的不断推进，人们对于个性化治疗的需求也越来越高。发现能够作为诊断和治疗的分子靶点，从而找到那把医生手中的利器“药物”，成为研究的一大热点。药物，作为基础科研“三变量”的一大因素，对许多研究者而言，是具有很大吸引力的。
GDSC1000 系列包含超过 1,000 个人类肿瘤细胞系。 该小组代表了上皮、间充质和造血起源的常见和罕见类型的成人和儿童癌症。 细胞系已根据治疗相关的组织描述（GDSC 描述 1 和 2）以及使用 TCGA 肿瘤类型描述进行分类。 所有细胞系和相关元数据都通过唯一的 COSMIC ID 进行识别和链接。

细胞系来自商业供应商，偶尔也来自学术合作者。 细胞在补充有 5% 或 10% FBS 和青霉素/链霉素的 RPMI 或 DMEM/F12 培养基中生长，并在 5% CO2 的湿润气氛中保持在 37°C。 细胞系在这两种培养基中繁殖，以尽量减少改变培养基对我们测定中治疗化合物敏感性的潜在影响，并促进高通量筛选。

为了排除交叉污染或同义系，对每个细胞系（Sequenom，San Diego，CA）分析了一组 92 个 SNP，并计算了用于内部身份检查的成对比较分数。 此外，在可能的情况下，我们已根据存储库提供的数据确认了我们的癌细胞系的身份。 我们核心集中的每个细胞系都使用一组 16 个 STR（AmpFLSTR Identifiler KIT、ABI）进行了测试，其中包括大多数细胞系存储库（ATCC、Riken、JCRB 和 DSMZ）当前使用的 9 个。 可以通过 COSMIC 数据库 (http://cancer.sanger.ac.uk/cell_lines#) 的癌细胞系页面访问每个细胞系的 STR 或 SNP 数据集。

02 数据库使用

药物敏感性基因组学在癌症数据库的功能现在已经增强了两个新的数据可视化。结合分析火山图覆盖了所有组织特异性和泛癌相关性，从而在所有情境特异性方差分析中将显著的生物标志物相关性可视化。比较不同药物在整个细胞系组中剂量反应结果(IC50或AUC)的相关性。

03 数据库引用：

Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC): a resource for therapeutic biomarker discovery in cancer cells.
Yang et al., (2013) Nucl. Acids Res. 41 (Database issue): D955 - D961. (PMID:23180760

A landscape of pharmacogenomic interactions in cancer
Iorio et al., (2016). Cell, Volume 166, Issue 3, 740 - 754 (PMID:27397505
Systematic identification of genomic markers of drug sensitivity in cancer cells
Garnett et al., (2012) Nature volume 483, pages 570 – 575 (PMID:27397505

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