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通过中心基因网络分析和连接图谱预测肝内胆管癌新型候选药物
摘要：肝内胆管癌 (ICC) 是一种恶性肿瘤，需要有效的全身治疗。基于基因表达谱的分析可以有效筛选潜在候选药物，作为 ICC 患者的新疗法。从基因表达综合 (GEO) 和癌症基因组图谱 (TCGA) 数据库下载了 ICC 和正常胆管上皮细胞的 RNA 表达谱。使用基因本体 (GO) 和京都基因和基因组百科全书 (KEGG) 数据库完成差异表达基因 (DEG) 的功能注释和富集通路分析。通过 WGCN 分析 (WGCNA) 构建加权基因共表达网络 (WGCN)。分析了 DEG 和共表达基因模块中的关键基因以生成蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络。研究了筛选出的十大枢纽基因与ICC患者总生存期和无病生存期之间的关联。进行连接图（cMap）分析以利用枢纽基因识别ICC的潜在药物。从1287个GSE-DEG，8183个TCGA-DEG和1226个混合模块基因的重叠基因中共选出151个关键基因。分析蛋白质-蛋白质相互作用共发现10个感兴趣的枢纽基因（CTNNB1，SPP1，COL1A2，COL3A1，SMAD3，SRC，VCAN，PKLR，GART，MRPS5）。使用 cMap 筛选出对 ICC 具有潜在疗效的候选药物包括三种酪氨酸激酶抑制剂（达沙替尼、NVP-BHG712、替凡替尼）、两种大麻素受体激动剂（棕榈酰乙醇酰胺、花生四烯酸酰胺）、两种抗生素（莫西沙星、阿莫西林）、一种雌激素受体激动剂（左炔诺孕酮）、一种丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶抑制剂（MK-2206）和其他小分子。通过网络和 PPI 分析，我们能够识别出治疗 ICC 的潜在药物。新基因表达谱的识别和相关药物筛选可能会加速识别治疗 ICC 的潜在新药物疗法。
冥想中的药物特征：来自内部工程静修的转录组连接图分析
冥想练习以其压力管理和健康益处而闻名，正越来越多地被纳入健康养生法和慢性病的辅助疗法中。我们认为，在非药理学的外表下，冥想练习可能通过药物靶标调节来发挥作用。在这里，我们利用连接图 (CMap) 来研究 (a) 冥想诱导的分子特征与已确定的药物反应之间的重叠，以及 (b) 有助于冥想治疗效果的途径和机制。这是在一个全面的时间 RNAseq 数据集中研究的，该数据集包含一项临床试验的冥想前、冥想和后续阶段，该试验涉及 106 名练习内在工程冥想的参与者。最引人注目的是，我们观察到冥想特征与 438 多种药物的交集，其中负连接分数和正连接分数≥ 98%，并且个体集群具有不同的反应。这些药物主要针对神经活性配体受体信号通路，广泛用于神经精神疾病、高血压、偏头痛、疼痛、失眠、尼古丁成瘾、酒精中毒和癌症。这项研究强调了以下必要性：（a）以与药物治疗相同的谨慎态度对待冥想；（b）根据个人健康状况、疾病状况和同时服用的药物定制和校准冥想练习；（c）在专家指导下进行冥想。
通过合并活性子网络进行药物重新定位已在癌症和 COVID-19 中得到验证
计算药物重新定位旨在对现有药物进行排名和选择，以用于治疗新疾病或这些药物最初不是针对的现有疾病。在计算机筛选中使用大量可用的数字组学数据，有可能大大加快筛选有希望的候选药物的速度，以应对 COVID-19 等尚未找到令人满意的治疗方法的疾病的爆发。我们将 DrugMerge 描述为一种临床前计算药物重新定位的方法，该方法基于合并使用一组疾病活跃子网络构建算法获得的多个药物排名。DrugMerge 在大型基因共表达网络的背景下，使用来自受疾病影响的患者的细胞系/组织的差异转录组数据和来自药物扰动分析的差异转录组数据。对四种基准疾病（哮喘、类风湿性关节炎、前列腺癌和结直肠癌）的实验表明，在所有四种情况下，我们的方法都能在最先检测出临床上用于治疗特定疾病的药物。我们的方法与 CMAP（连接图）等最先进的工具相比毫不逊色。将 DrugMerge 应用于 COVID-19 数据后发现，许多目前正在进行 COVID-19 临床试验的药物都处于领先地位，这表明 DrugMerge 能够模仿人类专家的判断。
基于网络的综合蜂窝签名（LINCS）虚拟研讨会
AD Alzheimer's disease AE adverse event ALS amyotrophic lateral sclerosis API application programming interface AUD Alcohol Use Disorder CMap Connectivity Map DCIC Data Coordination and Integration Center DGE differential gene expression DIA data independent acquisition DToxS Drug Toxicity Signature Generation Center ECM extracellular matrix FAIR findable, accessible, interoperable, reusable FDA Food and Drug Administration GAN generative adversarial network GBM glioblastoma multiforme GCP global chromatin profiling GEO gene expression omnibus GR Growth Rate inhibition GREIN GEO RNA-seq Experiments Interactive Navigator (h)iPSC (human) induced pluripotent stem cell HMS Harvard Medical School KE knowledge environment LINCS Library of Integrated Network-based Cellular Signatures MEP Microenvironment Perturbagen MIT Massachusetts Institute of Technology ML Machine Learning MSDW Mount Sinai Data Warehouse NCATS National Center for Advancing Translational Sciences NIDDK National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases NIH National Institutes of Health OSC Office of Strategic Coordination PBMC peripheral blood mononuclear cell PTM post-translational modification PRISM Profiling Relative Inhibition Simultaneously in Mixtures R&D research and development SMA脊柱肌肉萎缩TAS转录活性评分WGS全基因组测序
根据基因突变和表达预测肝细胞癌的新治疗药物
肝细胞癌 (HCC) 是第四大常见原发性肝脏肿瘤，是世界范围内重要的医学问题。然而，目前治疗 HCC 的疗法无法治愈，尽管进行了大量尝试和临床试验，但批准的针对 HCC 的靶向治疗方法并不多。因此，有必要寻找其他治疗策略来阻止 HCC 肿瘤的生长。我们正在寻找一种系统的药物重定位生物信息学方法来识别治疗 HCC 的新候选药物，该方法不仅考虑异常的基因组信息，还考虑转录景观的变化。首先，我们基于人类突变数据筛选出在大多数 HCC 样本中频繁突变的 HCC 特征基因即核心基因集合。然后，结合 TCGA 中 HCC 的基因表达数据对 HCC 的核心基因进行分类。最后，基于 kolmogorov-smirnov 统计方法计算每种药物的治疗评分 (TS)。利用这一策略，我们确定了五种与 HCC 相关的药物，包括三种可以治疗 HCC 的药物和两种可能对 HCC 产生副作用的药物。此外，我们还对药物靶标进行了连接图 (CMap) 谱相似性分析和 KEGG 富集分析。所有这些发现都表明，我们的方法对于准确预测 HCC 的新治疗方案是有效的，并且很容易扩展到其他肿瘤。
双膦酸盐的免疫相关表达谱——...
目的：研究双膦酸盐相关颌骨坏死（BRONJ）的免疫细胞和基因组图谱，挖掘潜在的小分子药物。方法与材料：从基因表达数据库（GEO）下载患有BRONJ的多发性骨髓瘤（MM）患者的基因组图谱。通过估计RNA转录本的相对亚群，通过细胞类型识别预测患者体内22种免疫细胞亚群的浸润。此外，识别BRONJ的差异表达免疫相关基因（DEMG），然后进行基因本体论和京都基因和基因组百科全书（KEGG）富集分析以进行功能注释。然后，基于DEGs通过连接图（CMAP）预测用于治疗BRONJ的潜在药物。结果：BRONJ患者中天然CD4+T细胞和M0巨噬细胞比例较高，静息肥大细胞、NK细胞和嗜酸性粒细胞比例下调（P < 0.05）。静息树突状细胞和γδT细胞呈正相关（r=0.93）。另外，从BRONJ表达谱的336个DEG中筛选出36个DEMG。GO富集分析显示，DEMG与肽基酪氨酸修饰、髓系白细胞迁移、白细胞趋化和趋化因子产生调控最相关（P<0.05）。KEGG分析显示DEMG主要与细胞因子-细胞因子受体相互作用、IL-17信号通路和NF-κB信号通路有关（P<0.05）。此外，在伴有ONJ的MM患者中筛选出12种小分子药物。结论：BRONJ中免疫细胞类型和免疫相关转录组不同组成的发现有助于解释MRONJ的发生、发展，为BRONJ的治疗提供了新的靶点。
全州医疗保健设施和服务计划 - CT.gov
术语 定义 AAPM 高级替代支付模式 ACA 平价医疗法案 ACAD 学术综合癌症计划 ACCF 美国心脏病学会基金会 ACEP 美国急诊医师学会 ADC 平均每日人口普查 ADL 日常生活活动 AHA 美国健康协会 AI 人工智能 AIDS 获得性免疫缺陷综合征 ALSA 辅助生活服务机构 APCD 全付款人索赔数据库 APRN 高级执业注册护士 ARPA 美国救援计划法案 ARRA 美国复苏与再投资法案 ASC 门诊手术中心 ASO 行政服务组织 BIP 平衡激励计划 CAG 康涅狄格州机构法规 CAH 危急通道医院 CARES 冠状病毒援助、救济和经济安全法案 CCCP 综合社区癌症计划 CCNH 慢性疗养院 CCP 社区癌症计划 CGS 康涅狄格州法规 CHNA 社区健康需求评估 CJR 关节置换综合护理 CMAP/Medicaid 康涅狄格州医疗援助计划 CMHI 康涅狄格州医疗之家计划 CMMI 医疗保险和医疗补助创新中心 CMS 医疗保险和医疗补助服务中心 CoC 癌症委员会 COHI 康涅狄格州口腔健康计划 CON 需求证明 CPR 康涅狄格州规划区 CT 计算机断层扫描 CYSHCN 有特殊医疗保健需求的儿童和青少年 DOI 康涅狄格州保险部 DPH 康涅狄格州公共卫生部
摘要 PDF 海报
摘要：近端周围神经损伤 (PNI) 需要长距离轴突再生才能实现目标神经支配和运动功能恢复。虽然成熟的周围神经元在受伤后可以缓慢再生受损的轴突，但在慢性失神经支配后，它们往往无法在运动终板上形成功能性突触，导致即使立即进行手术修复也无法完全恢复运动功能。在过去的十年中，人们付出了很多努力来了解受伤后成功轴突再生所需的分子机制。许多再生相关基因 (RAG) 已被确定在轴突再生中起着不可或缺的作用。在这些 RAG 中，已知在受损的视网膜神经节细胞 (RGC) 中同时消融 PTEN 和 SOCS3 可在视神经挤压伤后诱导持续和长距离的轴突再生。尽管基于病毒的基因传递系统近年来作为各种神经退行性疾病的潜在治疗选择得到了迅速发展，但沉默 PTEN 和 SOCS3 等肿瘤抑制基因可能会对致瘤性产生不良影响，从而限制了它们在临床实践中的治疗应用。因此，本研究旨在识别在神经系统损伤后能够诱导强劲轴突再生和功能恢复的生物活性小分子。我们首先从公开的微阵列数据集中识别了 PTEN 和 SOCC3 同时删除的 RGC 中的差异表达基因，并使用该基因表达谱特征查询药物相关基因表达谱数据库 LINCS，以对生物活性小分子进行计算机筛选。使用模式匹配算法，选出 4 种具有高连接得分的生物活性小分子，使用轴突切断的背根神经节 (DRG) 神经元的体外培养进行功能验证。其中，有一种小分子被发现能有效促进体外培养的 DRG 神经元的神经突生长，以及 PNI 小鼠模型中的体内轴突再生。用这种小分子治疗的小鼠在坐骨神经挤压伤后感觉和运动功能均得到了早期恢复。这些小鼠的复合肌肉动作电位 (CMAP) 幅度也显著增大
n2 固定微生物的全球生物地理学：nifH 扩增子……
摘要。海洋氮 (N 2 ) 固定是一种具有全球意义的生物地球化学过程，由一群特殊的原核生物 (固氮菌) 进行，但我们对其生态学的理解在不断发展。尽管海洋 N 2 固定通常归因于蓝藻固氮菌，但间接证据表明非蓝藻固氮菌 (NCD) 也可能很重要。一种广泛用于了解固氮菌多样性和生物地理学的方法是对 nifH 基因的一部分进行聚合酶链式反应 (PCR) 扩增，该基因编码 N 2 固定酶复合物固氮酶的结构成分。存在一系列生物信息学工具来处理 nifH 扩增子数据；然而，缺乏标准化实践阻碍了交叉研究比较。这导致错失了更彻底评估固氮菌多样性和生物地理学以及它们对海洋氮循环的潜在贡献的机会。为了解决这些知识空白，我们设计了一个生物信息学工作流程，以标准化高通量测序 (HTS) 产生的 nifH 扩增子数据集的处理。使用专门的 DADA2 流程高效一致地处理多个数据集，以识别扩增子序列变体 (ASV)。然后，一系列可定制的后流程阶段检测并丢弃虚假的 nifH 序列，并使用多个参考数据库和分类方法注释后续质量过滤的 nifH ASV。这个新开发的工作流程用于重新处理几乎所有来自海洋研究的公开可用的 nifH 扩增子 HTS 数据集，并生成一个全面的 nifH ASV 数据库，其中包含从 21 项研究中汇总的 9383 个 ASV，这些研究代表了全球海洋中的固氮菌种群。对于每个样本，数据库都包含从 Simons 合作海洋图集项目 (CMAP) 获得的物理和化学元数据。在这里，我们展示了该数据库在揭示主要固氮菌群的全球生物地理模式方面的实用性，并强调了海面温度的影响。工作流程和 nifH ASV 数据库为研究 nifH 扩增子 HTS 捕获的海洋 N 2 固定和固氮菌多样性提供了一个强大的框架。可以轻松添加针对研究不足的海洋区域的未来数据集，用户可以根据其特定重点调整所包含的参数和研究。工作流程和数据库分别在 GitHub（https://github.com/jdmagasin/nifH-ASV-workflow，最后访问时间：2025 年 1 月 21 日；Morando 等人，2024c）和 Figshare（https://doi.org/10.6084/m9.gshare.23795943.v2；Morando 等人，2024b）上可用。