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经典和靶向抗白血病药物干扰急性髓系白血病中的胆固醇生物合成基因：治疗意义
图 1 阿糖胞苷和奎扎替尼协同下调胆固醇生物合成程序。GSEA 富集条形图描绘了在 21% 和 1% O 2 条件下暴露于 (A) 1 μ mol/L 阿糖胞苷和 (B) 1 nmol/L 奎扎替尼 48 小时的 Molm14 细胞中负富集和正富集最多的基因集的标准化富集分数。在差异表达基因中，胆固醇生物合成的抑制是 1% O 2 下阿糖胞苷和奎扎替尼反应的主要特征。 (C) RNA 序列分析显示胆固醇生物合成程序的下调是由阿糖胞苷和奎扎替尼治疗协同诱导的。在较低的 O 2 张力下，这种影响会增强。（Ctrl = 未处理对照；Cyt = 阿糖胞苷；Quiz = 奎扎替尼）。针对胆固醇生物合成程序的特定成员（HMGCS1、MSMO1、LSS 和 SQLE）的重点定量 RT-PCR 检测证实了阿糖胞苷对 (D) Molm14 和 (E) THP-1 细胞的下调作用。在缺氧条件下，阿糖胞苷治疗的负面影响似乎被放大。对相对抗阿糖胞苷的 THP-1 细胞使用较高剂量的阿糖胞苷。结果表示与 21% O 2 浓度下未处理的对照（n = 3）相比，mRNA 表达的平均 ± SEM 倍数增加。mRNA 表达的统计学显著差异表示如下：* 或 ‡ P < .05；** 或 ‡‡ P < .01；*** 或 ‡‡‡ P < .001
蛋白质磷酸酶1的原始文章全面分析1调节抑制剂亚基14B，这是与肿瘤发生相关的分子，预后不良
摘要：目的：探索蛋白质磷酸酶1调节抑制剂亚基14B（PPP1R14B）与肺腺癌（LUAD）的发生之间的关系。方法：使用各种数据库进行投资PPP1R14B表达，并使用基因集变量分析（GSVA）和基因集合富集分析（GSEA）评估其分子功能和途径。然后，分析了肿瘤突变与PPP1R14B表达之间的相关性。此外，构建了PPP1R14B的调节网络和表达途径轴。使用反卷积算法分析以及肿瘤免疫功能障碍和排除（TIDE）算法，PPP1R14B与免疫细胞浸润之间的相关性分析是由人均通过形成的。最后，使用临床样品的定量实时聚合酶链反应（QRT-PCR）和免疫组织化学（IHC）染色进行表达验证。结果：PPP1R14B在肿瘤组织中表现高表达。ppp1r14b与T和N阶段和预后不良有关，并与细胞周期，DNA修复和免疫反应低有关。高PPP1R14B表达与高肿瘤突变率有关。确定了PPP1R14B的上游和下游基因，以及蛋白质 - 蛋白质相互作用网络（PPI网络）的构建和PPP1R14B的表达途径轴。ppp1r14b表达与免疫细胞浸润差以及PPP1R14B与肥大细胞和嗜酸性粒细胞浸润之间的负相关性相关。结论：这项研究揭示了LUAD中的PPP1R14B表达较高，其对不良预后的贡献，分子LAR功能，生物途径以及对免疫细胞浸润的影响，并对PPP1R14B在LuAD肿瘤中的作用提供了充分的了解。
鉴定恶性疟原虫的红细胞侵袭途径中的潜在药物靶标
摘要红细胞侵袭阶段在恶性疟原虫中在繁殖，性测定和耐药性中起着关键作用。为了确定红细胞侵袭阶段中的关键基因和途径，使用了W2MEF菌株的基因集（GSE129949）和RNA-SEQ计数数据进行进一步分析。进行了一项综合生物启动研究研究，以审查基因作为潜在的药物靶标。487差异表达的基因（DEG）具有调整后的P值<0.001富含47个基因本体论（GO）项，这些术语基于超几何分析P值<0.01。蛋白质 - 蛋白质相互作用网络分析是使用具有较高置信度相互作用的DEG进行的（PPI评分阈值= 0.7）。MCODE和CYTOHUBBA应用程序用于定义轮毂蛋白，并根据多个拓扑分析和MCODE分数对它们进行排名。此外，通过使用MPMP数据库中的322个基因集进行基因集富集分析（GSEA）。通过领先分析确定了多个重要基因集中涉及的基因。我们的研究确定了编码蛋白质的六个基因，这些基因可能是与蛋白质侵袭阶段有关的潜在药物靶标，与MerozoITE的运动性，细胞周期调节，G依赖性蛋白激酶磷酸化，微蛋白蛋白的控制，微管组装的控制和性承诺有关。根据DCI（药物置信度指数）和预测结合口袋的值计算这些蛋白质的可药物性。表现出最好的结合袋值的蛋白质受到深度学习的虚拟筛选。该研究以抑制剂鉴定的蛋白质的药物结合评分来确定最佳的小分子抑制剂。
人工智能基因表达分析预测了套细胞淋巴瘤和大型泛癌系列的总体生存率
摘要：套细胞淋巴瘤 (MCL) 是成熟 B 细胞非霍奇金淋巴瘤的一种亚型，其预后不良。首先，我们分析了一系列 123 例病例 (GSE93291)。使用多层感知器人工神经网络、径向基函数、基因集富集分析 (GSEA) 和常规统计数据的算法，将 20,862 个基因与 28 个 MCL 预后基因相关联以进行降维，从而预测患者的总体生存率并突出显示新的标志物。结果，58 个基因以高精度预测生存率（曲线下面积 = 0.9）。进一步缩减后，确定了 10 个基因：KIF18A、YBX3、PEMT、GCNA 和 POGLUT3 与生存率较差有关；SELENOP、AMOTL2、IGFBP7、KCTD12 和 ADGRG2 与生存率较高有关。还与增殖指数 (Ki67) 进行了关联。有趣的是，这些与细胞周期、凋亡和代谢有关的基因也预测了弥漫性大 B 细胞淋巴瘤 (GSE10846，n = 414) 的生存率，以及包括最相关癌症 (肺癌、乳腺癌、结直肠癌、前列腺癌、胃癌、肝癌等) 的癌症基因组图谱 (TCGA，n = 7289) 的泛癌系列。其次，使用 10 个肿瘤学小组 (转录组、癌症进展和途径、代谢途径、免疫肿瘤学和宿主反应) 预测生存率，并突出显示 TYMS。最后，使用机器学习，C5 树和贝叶斯网络对 LLMPP MCL35 增殖测定的预测和相关性具有最高的准确度，并制作了 RGS1。总之，人工智能分析可以高精度地预测 MCL 的总体生存率，并突出显示可预测大量泛癌症系列生存率的基因。
ML-DTD：基于机器学习的药物靶标发现Covid-19的潜在治疗，
摘要：最近的研究强调，人类Interactome中的大部分可毒蛋白靶标仍无法探索各种疾病。这可能会导致药物重新利用的研究，并有助于对新药 - 人类蛋白靶靶相互作用的内在预测。在全球健康问题中，Covid-19疾病的当前大流行也是如此。非常需要使用机器学习方法来确定Covid-19的潜在人类药物靶标，因为与传统的实验方法相比，它可以节省时间和劳动。基于结构的药物发现，其中通过分子对接确定可药物的性能仅适用于可获得三维结构的蛋白质。使用机器学习算法，可以将相关特征用于预测目标和非目标的相关特征，以用于其3-D结构不可用的蛋白质。在这项研究中，提出了一种基于机器学习的药物目标发现（ML-DTD）方法，其中最初在策划的数据集上建立和测试了机器学习模型，该模型由COVID-199的策划数据集组成，该模型由COVID-19S组成，由COVID的人类药物目标和非目标是使用治疗性数据库（TTD）和人类Interactome使用几个分类的X核构成X核构成的X粒子列表，而不是使用治疗性数据库（TTD）形成的非目标。回归，支持矢量分类，决策树分类，随机森林分类，天真的贝叶斯分类和k-neart的邻居分类（KNN）。在这种方法中，蛋白质特征包括基因集富集分析（GSEA）排名，源自蛋白质序列的特性以及基于蛋白质网络中心性的测量方法。在所有这些中，XGBBoost，KNN和随机森林模型是令人满意且一致的。该模型进一步用于预测新型的COVID-19人类药物靶标，该靶标通过目标途径分析，盟军重新塑造药物的出现以及随后的对接研究进一步验证。
单细胞和批量 RNA 测序综合分析揭示结直肠癌杯状凋亡相关基因的预后模型和肿瘤微环境重塑机制
背景：最近，人们对铜凋亡（一种由铜介导的程序性细胞死亡形式）产生了浓厚的兴趣。铜凋亡相关基因影响结直肠癌 (CRC) 发展的具体机制尚不清楚。方法：在这里，我们将批量 RNA 测序与 scRNA 测序相结合，以研究 CRG 在 CRC 中的功能。选择了 61 个铜凋亡相关基因进行进一步研究。通过 Lasso-Cox 确定了 9 个预后 CRG。创建了风险评分，并将患者分为两个不同的组，即低风险评分组和高风险评分组。使用 CIBERSORT、ESTIMATE、MCP-counter、TIDE 和 IPS 对 TME 进行评分，并使用 GSVA 和 GSEA 评估两组中的通路。此外，我们使用细胞通讯分析探索基于 scRNA 测序的 COX17 和 DLAT 的肿瘤微环境重塑机制。最后，我们使用 IHC 和 qPCR 来验证 COX17 和 DLAT 的表达。结果：AOC3、CCS、CDKN2A、COX11、COX17、COX19、DLD、DLAT 和 PDHB 被认为是 CRC 中的预后 CRG。高危组预后最差，免疫缺陷表型，并且对 ICB 治疗更具抵抗力。此外，scRNA-seq 分析显示 CD4-CXCL13Tfh 中 COX17 表达升高可能导致免疫逃避，而 DLAT 具有相反的作用，逆转 T 细胞耗竭并诱导细胞焦亡以促进 CD8-GZMKT 浸润。结论：本研究利用杯状凋亡相关基因开发了一个预后框架，该框架可有效预测 CRC 患者的预后、TME 类型和对免疫治疗的反应。此外，我们的研究揭示了一个新发现，即 CRC 中 CD4- CXCL13 T 细胞内 COX17 表达水平升高会介导 T 细胞耗竭和 Treg 浸润，而 DLAT 则被发现通过逆转 T 细胞耗竭和诱导细胞焦亡来促进抗肿瘤免疫激活。
2022; 18（8）：3282-3297。 doi：10.7150/ijbs.72014研究论文HERC3直接靶向RPL23A用于泛素化降解，并进一步调节Colo
目的：结直肠癌（CRC）具有较高的死亡率和发病率；但是，CRC细胞不受控制的增殖的机制是未划定的，E3连接酶在癌症中具有至关重要的功能。HERC3曾经被认为是CRC中的重要作用，但是其对CRC细胞增殖和细胞周期的影响是空白的。方法：分析了HERC3与临床特征之间的相关性。进行糖节降水，质谱分析和GST-pull降低，以鉴定HERC3的相互作用蛋白质。通过QRT-PCR，Western印迹和免疫组织化学研究了RPL23a的表达模式及其在HERC3之间的相关性。在细胞增殖和细胞周期方面，进行了体内和体外增益和功能丧失测定和救援实验。通过体内泛素化测定，环己酰亚胺分析和质谱分析来鉴定HERC3和RPL23A之间的泛素化调节机制。GSEA有助于研究RPL23A的潜在功能机理，并通过蛋白质印迹和体内泛素化测定法进行了验证。结果：HERC3的表达从健康个体的结直肠组织逐渐降低到CRC患者的邻近肿瘤组织，以及肿瘤组织和HERC3可以抑制CRC细胞的增殖和G0-G1阶段中的CRC细胞增殖和阻止细胞。RPL23A被认为是HERC3的一个潜在靶标的在CRC中过表达，并且可以用作CRC中的预后生物标志物。RPL23A被认为是HERC3的一个潜在靶标的在CRC中过表达，并且可以用作CRC中的预后生物标志物。RPL23A还可以独立调节细胞周期和细胞增殖，并减弱HERC3对CRC的影响。此外，HERC3与RPL23A直接相互作用，并通过HECT结构域通过K48依赖性方式作为泛素化降解RPL23A的E3连接酶。此外，HERC3可以调节P21的泛素化，并通过调节RPL23A的c-Myc和P21进一步调节蛋白质表达。结论：HERC3控制了CRC增殖，细胞周期并通过直接靶向RPL23A来降解C-MYC/P21轴。
原创文章 CD14 和 CSF1R 作为诱发骨关节炎的发育分子靶点
摘要：目的：骨关节炎(OA)是一种以关节软骨损伤为主、可累及整个关节组织的非炎症性退行性关节疾病。但CD14和CSF1R与骨关节炎的关系尚不明确。本研究旨在探讨CD14和CSF1R在骨关节炎中的重要作用，为其防治提供新的方向。方法：从GPL10558和GPL570生成的基因表达综合(GEO)数据库中下载骨关节炎数据集GSE46750和GSE82107，利用R包limma筛选差异表达基因(DED)，进行加权基因共表达网络分析(WGCNA)，进行蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络的构建与分析、功能富集分析、基因集富集分析(GSEA)和比较毒性基因组学数据库(CTD)分析。 TargetScan 筛选出调控中枢 DEGs 的 miRNA。结果：共鉴定出 687 个 DEG，按照基因本体论（GO）主要集中在炎症反应、IL-17 信号通路、类风湿关节炎、运动、调控对外界刺激的反应等，富集项与 GO 京都基因和基因组百科全书 (KEGG) 对 DEG 的富集项类似，主要集中在运动、炎症反应、防御反应、含胶原蛋白的细胞外基质、受体调节活性等。在 Metascape 的富集项目中，GO 有炎症反应、SARS-CoV-2 信号通路网络图、PIDIL8CXCR1 通路、调控骨重塑和软骨内骨化等。通过 PPI 网络构建与分析，获得 20 个核心基因。基因表达热图显示核心基因（C1QC、CSF1R、CD14、TYROBP、HLA-DRA、C1QB、FCER1G、S100A9、HCLS1、WAS、BTK、TREM1）在骨关节炎滑膜组织中高表达，在正常滑膜组织中低表达。CTD分析显示，12个基因（C1QC、CSF1R、CD14、TYROBP、HLA-DRA、C1QB、FCER1G、S100A9、HCLS1、WAS、BTK、TREM1）与炎症、坏死、痛风、急性髓系白血病和血小板减少有关。结论：CD14和CSF1R在骨关节炎中高表达，可能成为骨关节炎的治疗靶点。
与诊断和发展阿尔茨海默氏病有关的Circ_0001535的原始研究生物信息学和实验鉴定
背景：阿尔茨海默氏病（AD）是一种疾病，经常发生在老年人群中。仍然缺乏针对这种疾病的诊断和治疗方法，需要进行更多的研究。此外，对AD中的圆形RNA（CIRCRNA）的功能知之甚少。方法：在这项研究中，下载了基因表达综合（GEO）数据库的AD的RNA表达数据。通过逆转录质量PCR（RT-QPCR）测量健康参与者和AD患者脑脊液样品中CIRCRNA的表达水平。用接收器操作特征曲线（ROC）分析了差异表达的CIRCRNA的诊断值。途径。使用染色质免疫沉淀（CHIP）和RNA结合蛋白免疫沉淀（RIP）分析，验证了Circ_0001535和E2F转录因子1（E2F1）或E2F1和二氢叶酸还原酶（DHFR）之间的直接相互作用。细胞计数KIT-8（CCK8）和流式细胞仪用于识别CIRC_0001535/E2F1/DHFR轴对AD细胞增殖和凋亡的功能。结果：总共有12个CIRCRNA与AD诊断有关。AD患者和对照组之间7个CIRCRNA的表达水平有所不同。CRIC_0001535在这些CIRCRNA中具有最大的诊断价值。因此，在本研究中，Circ_0001535被视为关键的Circrna。E2F1/DHFR轴预计由Circ_0001535调节。E2F1/DHFR轴预计由Circ_0001535调节。此外，IP分析实验结果表明，E2F1可以与DHFR的启动子区域结合，并受CIRC_0001535的调节。体外结果表明，Circ_0001535过表达可以促进DHFR的表达，而E2F1敲低可以抑制SH-SY5Y细胞中的DHFR表达。最后，救援实验表明，Circ_0001535可以减少β25-35诱导的SH-SY5Y细胞增殖，并通过E2F1/DHFR轴促进凋亡。结论：我们在广告中的研究可以提供有关特定ciRCRNA在AD环境中的作用的重要信息，并指出AD中治疗干预的特定未来领域。
缺氧与肌层浸润性膀胱癌中免疫浸润增加以及抗肿瘤和免疫抑制信号传导有关
摘要：缺氧和抑制性肿瘤微环境 (TME) 都是肌层浸润性膀胱癌 (MIBC) 的独立负面预后因素，会导致治疗耐药性。缺氧已被证明可通过募集抑制抗肿瘤 T 细胞反应的髓样细胞来诱导免疫抑制性 TME。最近的转录组分析表明，缺氧会增加膀胱癌中的抑制和抗肿瘤免疫信号和浸润。本研究旨在探讨缺氧诱导因子 (HIF)-1 和 -2、缺氧与 MIBC 中免疫信号和浸润之间的关系。进行 ChIP-seq 以鉴定在 1% 和 0.1% 氧气中培养 24 小时的 MIBC 细胞系 T24 基因组中的 HIF1 α、HIF2 α 和 HIF1 β 结合。使用了在 1%、0.2% 和 0.1% 氧气下培养 24 小时的四种 MIBC 细胞系 (T24、J82、UMUC3 和 HT1376) 的微阵列数据。使用两组膀胱癌队列 (BCON 和 TCGA) 的计算机模拟分析研究了高氧和低氧肿瘤之间的免疫环境差异，并过滤以仅包括 MIBC 病例。将 GO 和 GSEA 与 R 包“limma”和“fgsea”一起使用。使用 ImSig 和 TIMER 算法进行免疫反卷积。所有分析均使用 RStudio。在缺氧条件下，HIF1 α 和 HIF2 α 分别与 ~11.5–13.5% 和 ~4.5–7.5% 的免疫相关基因结合（1–0.1% O 2 ）。 HIF1 α 和 HIF2 α 均与与 T 细胞活化和分化信号通路相关的基因结合。HIF1 α 和 HIF2 α 在免疫相关信号传导中具有不同的作用。HIF1 与干扰素产生有关，而 HIF2 与一般细胞因子信号传导以及体液和 Toll 样受体免疫反应有关。中性粒细胞和髓系细胞信号传导在缺氧条件下丰富，同时与 Tregs 和巨噬细胞相关的标志性通路也丰富。高缺氧 MIBC 肿瘤抑制和抗肿瘤免疫基因特征的表达增加，并与免疫浸润增加有关。总体而言，缺氧与抑制和抗肿瘤相关免疫信号传导和免疫浸润的炎症增加有关，如在体外和原位使用 MIBC 患者肿瘤所见。