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第三军医大学学报 2019年第13期41卷 1253-1260页

作者：王新慧姜姗姗武波刘子玲吉林大学第一医院肿瘤中心肿瘤科长春130021 吉林大学药学院生物医学工程系长春130021

目的筛选影响室管膜瘤(ependymoma,EPN)发生、发展的核心驱动致病基因,探讨其涉及的具体致病信号通路,同时阐明患者预后情况与驱动基因表达水平的关系。方法利用基因芯片技术,基于微阵列芯片数据分析,采用生物学信息分析方法,筛选出室... 详细信息

目的筛选影响室管膜瘤(ependymoma,EPN)发生、发展的核心驱动致病基因,探讨其涉及的具体致病信号通路,同时阐明患者预后情况与驱动基因表达水平的关系。方法利用基因芯片技术,基于微阵列芯片数据分析,采用生物学信息分析方法,筛选出室管膜瘤与正常脑组织的差异表达基因。通过GO(基因本体论)、KEGG(京都基因和基因组百科全书)信号通路分析以及PPI蛋白互作网络的构建,筛选出差异表达基因及其主要富集的信号通路,明确核心致病高风险因子。此外,对CGGA临床样本网站收集的325例室管膜瘤患者的临床样本数据进行生存分析,明确核心基因表达水平与患者预后的关系。结果 TP53、TOP2A、CDK1、PCNA和ACTA2是室管膜瘤核心驱动基因,其异常表达促进室管膜瘤的发生、发展。Hedgehog信号通路、Notch信号通路以及错配修复信号通路是室管膜瘤发生、发展的高风险信号通路。TOP2A、CDK1、PCNA和ACTA2表达量相对较低的室管膜瘤患者预后良好,其PFS(无进展生存期)和OS(总生存期)时间更长(P核心驱动致病基因:TP53、TOP2A、CDK1、PCNA和ACTA2。致EPN发生的高风险信号通路有:Hedgehog信号通路、Notch信号通路以及错配修复信号通路。

关键词：室管膜瘤核心驱动基因肿瘤分子靶向治疗

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脑瘫差异表达基因生物信息学分析及脑瘫核心驱动基因筛选

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山东医药 2021年第9期61卷 19-23页

作者：曾杰徐林赵亚林邓博文于睿钦赵毅穆晓红北京中医药大学东直门医院北京100700

目的对文献报道的脑瘫差异表达基因进行生物信息学分析,并筛选脑瘫核心驱动基因。方法通过检索Pubmed、中国知网数据库相关文献,获取脑瘫差异表达基因,并进行GO功能富集分析、KEGG信号通路分析和通路串话分析,应用STRING和Cytoscape软... 详细信息

目的对文献报道的脑瘫差异表达基因进行生物信息学分析,并筛选脑瘫核心驱动基因。方法通过检索Pubmed、中国知网数据库相关文献,获取脑瘫差异表达基因,并进行GO功能富集分析、KEGG信号通路分析和通路串话分析,应用STRING和Cytoscape软件构建蛋白质互作网络(PPI),并筛选排名前10的差异表达基因,即为脑瘫核心驱动基因。结果得到298个脑瘫差异表达基因。GO功能富集分析结果显示,脑瘫差异表达基因在生物学过程方面主要与免疫应答、防御反应、对含氧化合物的反应等有关,在细胞组分方面主要与轴突、突触后膜、突触等有关,在分子功能方面主要与蛋白聚糖结合、胶原结合、抗原结合等有关。KEGG信号通路分析结果显示,脑瘫差异表达基因主要参与Th17细胞分化、Toll样受体信号通路、NOD样受体信号通路、PI3K-Akt信号通路等。脑瘫差异表达基因的通路串话关系网络中,T细胞受体信号通路、IL-17信号通路、细胞因子和细胞因子受体相互作用等通路与其他的通路之间存在较多的串话关系。PPI网络中的10个关键基因是IL-6、TNF、IFNG、CXCL8、TLR4、ICAM1、IL-4、IL-1β、CCL5、PTGS2。结论脑瘫差异表达基因可能通过免疫应答等生物学过程发挥作用,Th17细胞分化、T细胞受体信号通路等信号通路参与了脑瘫的发生发展;IL-6、TNF、IFNG等可能是脑瘫发生发展的核心驱动基因。

关键词：脑性瘫痪差异表达基因生物信息学分析核心驱动基因

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基于生物信息学分析阿尔兹海默病潜在的分子机制和靶向ErbB4蛋白虚拟筛选小分子化合物拮抗Aβ作用研究

基于生物信息学分析阿尔兹海默病潜在的分子机制和靶向ErbB4蛋白...

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作者：欧官用汕头大学

学位级别：硕士

背景阿尔兹海默病(Alzheimer’s disease,AD),又称作老年痴呆症,是最常见的神经系统退行性疾病,伴有认知和记忆功能障碍,起病隐匿并进行性进展,主要发生在老年人,同时其发病率随着年龄的增加而增加。AD约占痴呆类型的60%～80%,是最常见... 详细信息

背景阿尔兹海默病(Alzheimer’s disease,AD),又称作老年痴呆症,是最常见的神经系统退行性疾病,伴有认知和记忆功能障碍,起病隐匿并进行性进展,主要发生在老年人,同时其发病率随着年龄的增加而增加。AD约占痴呆类型的60%～80%,是最常见的痴呆原因。AD临床上主要表现为渐进性记忆障碍、语言学习障碍以及认知功能障碍等。主要病理特征包括在神经元外β-淀粉样蛋白(Amyloid beta,Aβ)的异常沉积形成的老年斑(senile plaques,SP),以及神经元内Tau蛋白异常磷酸化形成的神经元纤维缠结(neurofibrillary tangles,NFTs)。虽然对AD的致病机制和临床治疗研究发展迅速,但AD的发病机制还未阐明,目前也没有有效的药物来预防或治疗AD。因此,亟待进一步解释AD的关键发病机制和开发有效的治疗手段。表皮生长因子受体(Epidermal Growth Factor Receptor,EGFR)家族是为单次跨膜受体,包括HER1(ErbB1,EGFR)、HER2(ErbB2,NEU)、HER3(ErbB3)及HER4(ErbB4)。该受体家族成员在结构上相似,在中枢神经系统发育过程中起着重要的生理生化作用,广泛参与包括神经元迁移、突触形成,髓鞘化等神经生物学过程,其中ErbB4最具代表性。然而,ErbB4在神经退行性疾病尤其是在AD中的生物学功能和作用机制尚不十分清楚。目的本文旨在利用生物信息学分析技术,基于分析AD发生发展过程中关键的核心驱动基因和信号通路,寻找新的AD生物标志物和潜在的AD治疗靶点,分析AD潜在的致病机制。同时,基于分子对接法靶向人类ErbB4(human ErbB4,h ErbB4)蛋白虚拟筛选小分子化合物,探讨虚拟筛选小分子药物对ErbB受体的激活作用,并初步探究其对AD潜在的治疗作用。方法本文分为生物信息学分析鉴定AD核心驱动基因部分和基于分子对接法靶向h ErbB4受体虚拟筛选小分子化合物对AD潜在的治疗的体外实验研究。1)生物信息学分析鉴定AD核心驱动基因:从GEO数据库(Gene Expression Omnibus database)和阿尔兹海默病数据库(Alz Data)下载了12套AD相关数据集,并利用R软件对12套数据集进行了数据质量控制处理,同时去除不同数据集之间的批次效应,将12套数据集合并为一个完整的AD芯片表达谱。利用R包“Limma”,通过差异分析获得了在AD中的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),然后使用R包“cluster Profiler”对DEGs进行GO和KEGG功能富注释和富集分析。随后,在STRING数据库中获取了差异表达基因编码蛋白互作信息,构建了蛋白-蛋白互作网络(protein-protein interaction network,PPI network),并利用cytoscape软件分析、识别PPI网络中的核心驱动基因。趋同功能基因组学排序分析(Convergent functional genomic ranks,CFG)用以进一步筛选、分析与AD发生发展相关的核心驱动基因,进一步使用标准ROC(Receiver operating characteristic)曲线评估AD核心驱动基因作为AD潜在生物标志物的预测能力,同时利用AD芯片表达谱和人类阿尔兹海默病单细胞图谱数据库分析AD核心驱动基因在AD和正常组织以及神经细胞中的表达水平。2)基于分子对接法靶向h ErbB4虚拟筛选小分子化合物对AD潜在的治疗作用:靶向h ErbB4蛋白胞外功能结构域进行虚拟筛选,通过计算机分子对接手段判断小分子化合物和靶蛋白h ErbB4的结合能力,筛选出结合能力最强的前三个小分子化合物。随后使用神经元细胞HT22和NSC34作为实验对象,研究小分子化合物对神经元细胞增殖影响,同时利用蛋白免疫印迹法(Western blot,WB)和细胞免疫荧光法(Immunofluorescence staining,IF)分析小分子化合物对神经元细胞ErbB4相关信号通路的影响,以及与Aβ1-42联合给药,研究在AD病理条件下小分子化合物对神经元细胞ErbB4相关信号通路的影响。结果1)基于AD芯片表达谱,通过差异表达分析一共识别了260个DEGs,包括79个上调基因和181个下调基因。2)功能富集分析结果显示,260个DEGs主要参与的GO生物学过程有细胞信号、转运调控和突触信号等,主要涉及的GO细胞组分包括突触,神经元投射和神经元体树突区等,GO分子功能主要包括转运蛋白活性、离子跨膜转运蛋白活性以及脂质结合,主要参与的KEGG信号通路有神经活性配体受体相互作用和突触囊泡循环等信号通路。3

关键词：阿尔兹海默病生物信息学分析核心驱动基因生物标志物 ErbB4 虚拟药物筛选 β-淀粉样蛋白药物治疗

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