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上海交通大学学报（医学版） 2020年第2期40卷 194-199页

作者：李倩高境泽李云宋堃沈倩诚上海交通大学基础医学院医药生物信息学中心上海200025

目的·探究食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)的发生机制及其潜在靶向药物,为诊断和治疗ESCC提供理论依据。方法·选取2个GEO集(GSE38129、GSE20347),用R语言筛选差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)并进行GO(Gene Ontology)和KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析。对DEGs行蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络分析,获得最显著模块基因以及关键基因,并对关键基因磷酸化酶B激酶(phosphorylase B kinase,PBK)做靶向药物预测。结果·2个数据集共包含670条相同的DEGs,其中下调基因342条、上调基因328条。GO和KEGG富集分析结果显示,DEGs主要富集到细胞外结构的组织、细胞外基质的组织、p53信号通路、IL-17信号通路、细胞周期等通路。通过对PPI网络做密集度分析,共筛选出20条关键基因。其中,关键基因PBK与细胞周期相关,在2个数据集中表达量均有上调;通过变构位点探测和化合物库虚拟筛选,预测出了PBK的潜在药物Compound 1。结论·通过生物信息学的方法能够有效分析ESCC的关键基因。关键基因PBK的靶向药物预测结果可能为ESCC的靶向治疗提供一定的参考。

关键词：食管鳞状细胞癌差异表达基因 GO富集分析 KEGG富集分析蛋白质相互作用网络靶向药物预测

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联合GEO和TCGA数据库筛选子宫内膜癌关键基因和靶向药物

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医学研究杂志 2023年第9期52卷 134-139页

作者：万喻婷王治洪莉武汉大学人民医院妇产科 430060

目的利用生物信息学技术筛选子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)的差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)及潜在的治疗药物,为诊断和治疗EC提供理论依据。方法筛选了高通量基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)GSE17025和癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)子宫内膜癌数据库的重叠差异表达基因,用R语言筛选DEGs,并进行GO和KEGG富集分析。使用String工具分析差异基因编码蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)网络,通过Cytoscape软件进行可视化展示,获得最显著模块基因以及关键基因,并对关键基因做靶向药物预测。结果通过GEO和TCGA筛选出上调基因269个、下调基因132个。GO富集分析结果显示,DEGs主要富集于纺锤体、细胞器分裂、受体配体活性等;KEGG信号通路分析,DEGs主要富集于细胞因子-细胞因子受体相互作用、白细胞介素-17(interleukin-17,IL-17)、细胞周期等信号通路。PPI网络中CDCA2、AURKA、DLGAP5、BIRC5、KIF11、CENPE、NCAPH、CCNB1、CDCA5、NCAPG被筛选为关键基因。在毒性与基因比较数据库(Comparative Toxicogenomics Database,CTD)中筛选出阿霉素、舒尼替尼和丙戊酸作为可能的靶向药物。结论利用生物信息学方法筛选的关键基因可能在EC的发生、发展中具有重要作用,可作为相关候选药物筛选的理论依据。

关键词：子宫内膜癌生物信息学差异基因靶向药物预测

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肺动脉高压个体中整联蛋白β3靶基因预测及生物信息学分析

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中国医药 2021年第3期16卷 348-352页

作者：胡雁秋刘爱军司锐董军苏俊武潍坊医学院临床医学院外科学教研室 261053 首都医科大学附属北京安贞医院小儿心脏中心 100029

目的探究肺动脉高压(PAH)个体中整联蛋白β3促进肺血管重构的分子机制,分析其可能调节的靶基因,为进一步筛选特异的靶向药物提供实验依据。方法从基因表达综合数据库选取GSE33463数据集,微阵列分析特发性PAH患者与健康对照者间差异表达... 详细信息

目的探究肺动脉高压(PAH)个体中整联蛋白β3促进肺血管重构的分子机制,分析其可能调节的靶基因,为进一步筛选特异的靶向药物提供实验依据。方法从基因表达综合数据库选取GSE33463数据集,微阵列分析特发性PAH患者与健康对照者间差异表达的基因,R语言对测序结果中的基因进行相关性检验,找出与ITGB3具有共表达关系的基因,并进行基因本体论和KEGG富集分析,对ITGB3进行蛋白质相互作用网络分析,获得相对于ITGB3具有统计学意义的基因集合信号转导通路及蛋白与蛋白相互作用关系。小分子药物分析筛选可以调节ITGB3的潜在治疗药物。结果共表达分析结果表明,ITGB3可能与21种基因有关,其中ALAS2与ITGB3呈正相关(相关系数=0.746,P药物均是可以调节ITGB3的PAH潜在治疗药物(score分别为-0.878、-0.911、-0.817,均P靶向治疗药物。

关键词：肺动脉高压整联蛋白β3 蛋白相互作用网络靶向药物预测

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