金银花中绿原酸及其异构体三维结构的生物信息学研究

本研究应用SYSBL软件优化得到绿原酸及其异构体的三维结构,并采用三维结构叠合分析法研究绿原酸及其异构体立体结构差异。通过对比分析绿原酸及其异构体的三维结构,确定绿原酸及其异构体在立体结构上的主要差异。     

头颈部鳞癌程序性死亡配体-1的共表达基因及 调控网络的生物信息学分析

目的 运用生物信息学的方法绘制头颈部鳞癌（HNSCC）中程序性死亡配体-1（PD-L1）共表达基因关系网络,筛选潜在的PD-L1的协同标志物,寻找可能的PD-L1基因调控肿瘤免疫状态的基因和通路。方法 利用癌症和肿瘤基因图谱（TCGA）中的大样本HNSCC的转录组学数据,在cBioPortal数据平台进行基因集的检索,筛选PD-L1共表达基因,在R语言的clusterProfiler中进行GO-BP和KEGG富集分析,再进行分子关系网络分析,提取重要节点基因（hub基因）,再进行生存分析。结果 筛选出共表达基因117个,共表达基因主要富集在免疫调节和病毒反应过程。网络节度分析得到了10个hub基因,依次为STAT1、IFNG、CXCL10、CCR5、FCGR3A、CXCL9、GBP5、CD86、GZMB、IRF1。生存分析显示：CCR5、CXCL9、GZMB是HNSCC预后相关的重要基因。这些基因均参与了免疫过程,其表达与PD-L1相关（Pearson相关系数为0.30、0.35、0.39,P值均小于0.01）。这些基因高表达在HNSCC中均为保护因素。结论 HNSCC中的PD-L1共表达的主要基因均为免疫相关基因,其中CCR5、CXCL9、GZMB与PD-L1存在共表达关系,与预后相关,其可能与程序性死亡受体-1（PD-1）/PD-L1介导的肿瘤免疫逃避相关,为进一步研究PD-1/PD-L1的作用机制和精准靶向治疗提供了新的参考。     

基于网络药理学和生物信息学分析桂枝茯苓丸治疗多囊卵巢综合征的作用机制

目的运用网络药理学与生物信息学方法挖掘桂枝茯苓丸治疗多囊卵巢综合征的作用靶点和关键信号通路,探究经典名方治疗多囊卵巢综合征的作用机制。方法通过检索ETCM(中医药百科全书)数据库获取桂枝茯苓丸中所含草药的有效活性成分及预测靶基因,从GEO(基因表达集)基因芯片数据库及Dis Ge NET(基因疾病关联数据库)、OMIM(人类孟德尔遗传综合数据库)、Drug Bank(药物靶标数据库)、CTD(比较毒物基因组数据库)、Pharm GKB(遗传药理学与药物基因组学数据库)疾病数据库收集多囊卵巢综合征的疾病靶基因,将两者取交集得到药物-疾病蛋白靶基因,并通过Cytoscape软件将结果进行网络化展示,通过网络拓扑算法筛选出作用的关键靶基因,运用GOEAST(基因本体富集分析软件工具包)与DAVID(注释、可视化和集成发现数据库)在线工具对关键靶基因进行GO(基因本体论)分析和KEGG(京都基因与基因组百科全书)信号通路富集分析,结合相关文献分析桂枝茯苓丸干预治疗多囊卵巢综合征的作用机制。结果桂枝茯苓丸所含草药的活性成分70个,预测草药靶标338个;通过疾病数据库检索与多囊卵巢综合征发生相关的已知疾病靶标838个;桂枝茯苓丸主要作用于多囊卵巢综合征的类固醇代谢过程、氧化还原工艺过程、RNA聚合酶Ⅱ启动子的转录起始、糖皮质激素生物合成过程、维生素D代谢过程、类固醇激素介导的信号通路等生物学功能,同时还参与类固醇激素生物合成、细胞色素P450对异种生物的代谢、卵巢类固醇生成、视黄醇代谢及化学致癌等关键信号通路。结论桂枝茯苓丸治疗多囊卵巢综合征具有多靶点、多成分、多途径的特性,其所作用的多条信号通路均存在直接或间接关联,参与脂质与维生素代谢、药物代谢及抗癌机制过程等方面,并通过对机体的消化、生殖、免疫与循环系统等多系统综合干预而发挥药效,因此与多遗传、多因素、多基因所诱导的多囊卵巢综合征发病的综合效应机制相吻合。     

阿尔茨海默病相关差异表达基因及其生物信息学分析

目的:为阿尔茨海默病(AD)发病机制的阐释、早期预防与诊断以及治疗靶点的筛选提供参考。方法:从美国国立生物技术信息中心公共数据平台基因表达数据库中下载基因芯片数据集GSE28146,使用GEO2R在线分析工具筛选出AD相关差异表达基因(DEGs);使用DAVID 6.8生物信息学资源数据库进行基因本体(GO)分析和KEGG通路富集分析;使用STRING数据库和Cytoscape 3.2.1软件进行蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络分析。结果与结论:筛选出AD相关DEGs共1 478个,其中上调913个、下调565个。GO分析结果显示,DEGs主要分布于细胞质、膜、细胞外隙中,主要通过转录的正/负调节、核因子κB活性的正调节、Rho蛋白信号转导的调节、蛋白质磷酸化的调节等生物学过程以及蛋白质结合、DNA结合、转录因子活性(序列特异性DNA结合)等分子功能来诱导AD的发生。KEGG通路富集分析结果显示,DEGs显著富集于癌症途径、肺结核、破骨细胞分化、Janus激酶/信号传导及转录激活因子信号通路、叉头转录因子信号通路、EB病毒感染等信号通路上。DEGs编码蛋白的PPI网络含节点蛋白共1 205个、边3 931条;其中的关键核心基因为SOCS3、NEDD4、CBLB,可能是AD发生发展的潜在靶点。     

α干扰素抗病毒相关全基因组表达谱的生物信息学分析及其对新型冠状病毒肺炎潜在药物研究的意义

目的通过分析α干扰素抗病毒相关全基因组表达谱,探索其对新型冠状病毒肺炎的潜在治疗意义。方法应用R语言对来自基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)的α干扰素相关的全基因组表达谱开展差异分析、富集分析、蛋白互作分析,再应用自主研发的表观精准治疗预测平台（epigenomic precision medicine prediction platform,EpiMed）,寻找与α干扰素调控基因表达谱呈负相关的疾病类型,以及呈正相关的药物。结果α干扰素对基因组表达谱影响复杂,其调控的核心基因有OAS1、MX1、OASL、ISG15、IST1、IRF7等,参与病毒生命周期的负调控、B细胞受体信号通路、肝炎、双链RNA绑定、人类免疫缺陷病毒感染,以及JAK-STAT信号通路等。进一步分析,α干扰素调控的基因组表达谱与社区获得性肺炎和脓毒症等感染性疾病呈高度负相关,而与利托那韦、利巴韦林、奈韦拉平、氟伐他汀呈高度正相关。结论基于α干扰素抗病毒相关基因组表达谱的分析对于探索新型冠状病毒肺炎潜在治疗药物具有一定的借鉴意义。     

基于加权基因共表达网络的膀胱尿路上皮癌预后及疗效相关基因筛选

目的构建加权基因共表达网络分析（weighed gene co-expression network analysis,WGCNA）,鉴定出膀胱尿路上皮癌（bladder urothelial carcinoma,BLCA）中与预后及治疗效果相关的基因,并分析其在肿瘤相关通路中的活性。方法在癌症基因组图谱数据库获取膀胱尿路上皮癌的转录组测序及相应临床数据;选择年龄、性别、身高、体重、人种、生存时间、吸烟年数、治疗效果、病理分级、TNM分期及淋巴结浸润为临床表型进行加权基因共表达网络分析;利用R语言进行生存分析;利用GSCALite工具进行肿瘤相关的通路活性分析;利用基因表达汇编数据库中的GSE13507和GSE3167数据集进行验证。结果本研究鉴定出与预后及治疗效果均显著相关的基因模块及模块关键基因GPHN、CPSF2、PRMT5、EIF2S1、KLC1、SLC39A9、SRP54及CNIH,上述8个基因在肿瘤相关通路中有一定活性。结论GPHN、CPSF2、PRMT5、EIF2S1、KLC1、SLC39A9、SRP54及CNIH基因在BLCA中与预后及治疗效果均显著相关,并且参与了肿瘤相关通路,可能成为BLCA的生物标志物或潜在治疗靶点。     

结肠癌化疗耐药相关miRNA表达谱的初步研究

目的:应用基因芯片技术筛选结肠癌耐药相关微小RNAs (miRNAs),探究miRNAs对化疗耐药的调控机制。方法:采用基因芯片技术分析结肠癌细胞系HCT8及其耐长春新碱细胞系HCT8/v中miRNAs的表达差异,对部分差异表达的miRNAs应用RT-qPCR进行验证,对表达差异显著的miRNAs进行靶基因预测,利用Gene Ontology (GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)数据库对预测到的靶基因进行生物信息学分析。结果:筛选出342个差异表达miRNAs,其中190个表达上调,152个表达下调。RT-qPCR验证结果示miR-125-5p、miR-181c-5p和miR-153-3的表达情况和芯片检测结果一致;miR-130a-3p和miR-149-3p的表达与芯片检测结果不一致。GO分析结果显示,耐药相关基因主要富集的旁路是RNA聚合酶II调控区序列特异性DNA结合旁路,主要通过正向调节发挥作用,位置主要是在细胞内有界细胞器上。KEGG分析结果显示,耐药相关基因最为富集的是轴突导向通路、胰岛素信号通路及磷脂酶D信号通路。结论:miRNAs与结肠癌化疗耐药密切相关。对这些miRNAs的研究能使我们对结肠癌的化疗耐药机制有更深入的理解,并为逆转化疗耐药提供新的思路。