整合多维组学数据鉴定登革热感染关键生物分子标记及潜在治疗药物 - 徐琪; 谢树仁; 王嘉琪; 才让杰; 黄佳雨; 陈强; 张娅; 李永生 (海南医学, 2023)
R512.8; 目的 基于多维组学大数据识别登革热感染相关的生物分子标记,探究登革热感染与人类其他复杂疾病的关系并识别潜在的治疗药物.方法 首先从Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中搜集登革热感染相关的基因表达谱数据,共涉及170例样本,包括47例正常和123例登革热感染样本.进一步基于Limma包识别登革热感染相关的差异表达基因,再使用RobustRankAggreg整合多个数据集获得稳健的生物分子标记;然后结合人类蛋白质互作网络并基于随机游走模型优选登革热感染相关分子标记.通过功能富集分析预测生物分子标记的功能;最后基于网络拓扑分析识别登革热感染和人类复杂疾病间的关联,并优选潜在的登革热感染治疗药物.结果 基于多维数据整合分析,共鉴定出2977个稳健的登革热感染相关基因,包括1318个上调基因和1659个下调基因(FDR<0.01).以共同差异表达的1762个基因作为种子,基于随机游走模型优选登革热感染相关的分子标记,识别了包括TP53等在内的关键生物分子标记.通过功能分析发现优选的生物分子标记主要参与了细胞周期、DNA复制等分子通路.网络分析发现登革热感染相关基因在蛋白质互作网络中起着关键作用,病毒倾向于靶向互作网络的核心区域.基于网络邻近度分析,发现登革热感染与免疫疾病、消化系统肿瘤等密切相关.最后,基于网络分析优选了潜在的登革热感染治疗药物,包括胆茶碱、替诺西康和阿西美辛等.结论 整合多维大数据可以识别登革热感染相关生物分子标记,并揭示病毒感染与其他复杂疾病的关联及潜在的治疗药物.