基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)探讨龙葵抗肺腺癌功能基因模块及生物标记识别研究

基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)探讨龙葵抗肺腺癌功能基因模块及生物标记识别研究

论文摘要

目的采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)法探讨龙葵抗肺腺癌的潜在生物靶标。方法基于中药系统药理学技术平台(TCMSP)及文献检索,以口服利用度(OB)、类药性(DL)构建龙葵活性成分数据库,采用DRAR-CPI服务器反向模拟分子-靶蛋白对接龙葵预测成分可能的作用靶标,并结合WGCNA挖掘在美国国立生物技术信息中心(NCBI)的GEO数据库中的GSE10072数据集得到共表达基因模块,并与龙葵预测靶标匹配映射,得到龙葵潜在抗肺腺癌靶点。将预测靶标与抗肺腺癌基因分别利用生物学信息注释数据库(Metascape)进行GO生物学过程富集分析和KEGG通路富集分析,并用STRING数据库结合Cytoscape软件可视化龙葵潜在抗肺腺癌靶点蛋白相互作用网络并进行网络拓扑学分析,同时构建龙葵活性成分-抗癌靶点-通路网络,探讨龙葵抗癌作用的机制。并通过UALCAN及KaplanMeierplotter数据库分析关键基因在肺腺癌组织中转录水平的变化,通过KM plotter分析关键基因与肺腺癌患者预后的关系。结果共收集龙葵活性成分9个,包括皮树脂醇、谷甾醇、薯蓣皂苷元、辣茄碱、槲皮素、α-茄碱、澳洲茄碱、澳洲茄边碱、澳洲茄胺,预测成分作用靶标271个,筛选龙葵潜在抗癌靶点41个,其潜在调控通路包括癌症通路、PI3K-Akt信号通路、化学物致癌作用、癌症的中心碳代谢等通路。由蛋白互作网络分析可得关键基因为EGFR、CASP8、HPGDS、FYN,且证实高表达的EGFR和CASP8、低表达的HPGDS及FYN与肺腺癌患者不良预后紧密相关。结论龙葵抗肺腺癌具有多成分、多靶点、多途径作用的特点,为其抗癌物质基础及作用机制的阐明提供了科学依据。

论文目录

  • 1 材料与方法
  •   1.1 龙葵活性成分的筛选与预处理
  •   1.2 分子对接及成分靶点筛选
  •   1.3 成分预测靶点功能富集分析
  •   1.4 临床数据来源
  •   1.5 WGCNA共表达模块与临床信息模块基因相关的成分核心靶点确定
  •   1.6 共同基因靶点蛋白-蛋白互作网络构建及Hub基因识别
  •   1.7 龙葵活性成分-抗癌靶点-通路网络的构建
  •   1.8 成分核心靶点表达量及临床预后价值的评估
  • 2 结果
  •   2.1 龙葵活性成分的筛选
  •   2.2 龙葵活性成分潜在靶点预测
  •   2.3 龙葵预测靶点功能富集分析
  •   2.4 加权共表达网络构建及枢纽模块的确定
  •   2.5 龙葵活性成分抗癌核心靶点的确定
  •   2.6 龙葵抗肺腺癌潜在靶点生物功能及通路分析
  •   2.7 龙葵活性成分-抗癌靶点-通路网络构建与分析
  •   2.8 龙葵活性成分关键靶点临床意义
  • 3 讨论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘燕玲,吴美玲,胡莹,王旭景,陈卓,张爱琴

    关键词: 加权基因共表达网络分析,龙葵,肺腺癌,数据库,作用机制

    来源: 中草药 2019年24期

    年度: 2019

    分类: 医药卫生科技

    专业: 中药学

    单位: 金华市中医医院,浙江中医药大学附属肿瘤医院

    基金: 浙江省自然科学基金项目(LY18H290002),浙江省中医药管理局基金重点项目(2019ZZ002)

    分类号: R285.5

    页码: 6073-6083

    总页数: 11

    文件大小: 709K

    下载量: 623

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