机构名称：
¥ 1.0
癌症疗法的发展受到合适药物靶点的限制。可以根据合成致死率 (SL) 的概念来识别潜在的候选药物靶点，SL 指的是基因对，对于这些基因对来说，单独一个基因的畸变不会致命，但畸变同时发生则会对细胞造成致命影响。在这里，我们介绍了 SLIdR（R 中的合成致死率识别），这是一个用于从大规模扰动筛选中识别 SL 对的统计框架。即使样本量很小，SLIdR 也能成功预测 SL 对，同时最大限度地减少假阳性靶点的数量。我们将 SLIdR 应用于 Project DRIVE 数据，并找到已建立和潜在的泛癌症和癌症类型特异性 SL 对，这与文献和药物反应筛选数据的结果一致。我们通过实验验证了肝细胞癌中预测的两种 SL 相互作用（ARID1A-TEAD1 和 AXIN1-URI1），从而证实了 SLIdR 识别潜在药物靶点的能力。
从大规模泛素化中发现合成致死相互作用
主要关键词
相关文件推荐
