药物基因组学数据库介绍

药物基因组学数据库介绍

1. DrugBank: https://www.drugbank.ca/

DrugBank(version 5.1.4, released 2019-07-02)介绍了13,341 多个药物的名称、研究历史、化学结构、处方剂量、理化性质、适应症分类、药理学研究、药物相互作用、临床试验、相关制药公司、价格、专利号、基因或蛋白质靶标、该药物的转运蛋白等,相关的参考文献也都详细地列在旁边。
可以对药物本身的性质进行查询,也可以对药物与组学相关信息进行查询。

2. myCancerGenome

特点优势:

  • 为医生、病人、相关研究者提供了一个精准的肿瘤医学知识库
  • 实时更新肿瘤形成和发展的关键突变信息,以及相关治疗影响,包括目前的临床试验
  • 快捷搜索、匹配肿瘤突变和治疗的信息,辅助临床治疗

数据来源:

查询方面包括临床试验、疾病、分子靶标、药物、通路

3. 遗传药理学和药物基因组学数据库——PharmGKB

  • https://www.pharmgkb.org/
    收集了史上最完整的与药物基因组相关的基因型和表型信息,并将这些信息系统地归类。截至2016年7月,该数据库收录了与3579 种药物和3410种疾病相关27007个基因的资料。同时包含临床指南等信息。

4. 癌症药物敏感性基因组学:GDSC

癌症药物敏感性基因组学(GDSC数据库 www.cancerRxgene.org)是癌症细胞药物敏感性和药物反应分子标志物信息的最大的公共资源,无限制地免费提供数据。
GDSC目前包含近75 000个实验的药物敏感性数据,描述了对近700种癌细胞系中138种抗癌药物的反应。为了鉴定药物反应的分子标记物,细胞系药物敏感性数据与从癌症数据库中的体细胞突变目录获得的大型基因组数据集合,包括关于癌症基因中的体细胞突变,基因扩增和缺失,组织类型和转录数据的信息。 GDSC数据的分析是通过一个门户网站,侧重基于特定抗癌药物或癌症基因的查询来鉴定药物敏感性的分子生物学标记。数据的图形表示贯穿于相关资源的链接,所有数据集都是完全可下载的。 GDSC提供了一个独一无二的资源,其中包含大量药物敏感性和基因组数据集,以促进癌症治疗新的治疗生物标志物的发现。

  • 1、细胞系药物敏感性数据 Cell line drug sensitivity data
    GDSC(2012年7月发行版)包括138种抗癌化合物的药物敏感性数据,以及每种药物的329-668个细胞系(mean=525 cell lines per drug)筛选,代表73 169个细胞系-药物相互作用。这是癌细胞药物敏感性最大的公共资源。

  • 2、细胞系的基因组数据集 Genomic datasets for cell lines
    总数据集包括> 1000种不同的癌细胞系

目前可用于每个细胞系的基因组数据集包括关于75个癌症基因中的体细胞突变的信息、基因组广泛的基因拷贝数扩增和缺失、七个基因重排的靶向筛选、微卫星不稳定标记、组织类型和转录数据。使用如下所述的各种统计方法,将基因组数据集与每个细胞系的药物敏感性数据一起用于鉴定药物反应的基因组生物标志物。

  • 3、药物敏感性基因特征分析 Analysis of genomic features ofdrug sensitivity
    使用多变量方差分析(MANOVA)将药物敏感性(IC50值和剂量-反应曲线的斜率)与癌症中的基因组改变相关联,包括点突变、普通癌症基因的扩增和缺失、癌症基因重排和微卫星不稳定性。 MANOVA识别与药物敏感性相关的个体基因组特征、每个药物-基因关联的大小效应和统计学显着性。

我们还应用弹性网络回归法确定影响每种药物反应的多个相互作用的基因组特征。弹性网分析中使用的基因组数据包括MANOVA中使用的所有数据,并且还包含全基因组转录谱和组织类型。弹性网选择这些特征中的哪一个与药物反应相关联。

  • 火山图、火山数据、弹性网(仅限药物页)、散点图和下载数据

4. 肿瘤药物+基因相关临床预后研究神器- DRUGSURV

该数据库收集了约1700种FDA认证通过的药物,约5000种试验药物和相关靶点基因,以及配套的17种肿瘤和约50份含有预后临床预后资料的数据集。

5. 精准医学知识库iCMDB

iCMDB。它结合多方数据构建药物基因组学模块,用以阐明遗传变异、药物与疾病的关联关系。对肿瘤、心脑血管疾病、血液疾病、神经系统疾病、内分泌疾病、风湿免疫等疾病在用药过程中的个体差异及移植过程中的排异反应进行全面评估


  • AACR发布大型公共癌症基因数据库

美国癌症研究协会(AACR)已公开发布迄今为止最大的癌症基因组数据库之一。该数据库包含19,000名患者的高质量基因测序数据,涵盖59种癌症类型。 它还包括了一些临床数据,有近3000名肺癌患者,2000多名乳腺癌和2000多名结肠直肠癌的信息。


其他

  • 药物干扰转录组数据库

Connectivity Map (CMap: https://portals.broadinstitute.org/cmap/) 包含了大约1300多个现存药物或尚在实验室研究的小分子处理细胞后的microarray基因表达数据。该数据库于2006被公开发表于Science和Nature从而面向大众使用,是迄今为止最全面的关于药物干扰处理的开放的转录组数据库,隶属于美国麻省理工学院、哈佛大学共同创办的Broad Institute。利用该数据库,我们可以找到一个药物处理后的差异表达基因,即在转录组层面造成的影响,可以和疾病的转录组数据结合来看该药物处理后的基因表达情况是否与疾病病人样本相反,从而找到潜在的治疗疾病的药物。

基于文献挖掘和整理的已知的药物-基因相互作用

药物靶标数据库,提供了已知的和在探索中的蛋白质和核酸靶标,疾病、通路等信息

临床实验数据库

KEGG药物数据库,主要包含药物的化学结构、成分、相关的治疗靶标、代谢酶、分子作用网络等。

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