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通过生物信息学分析鉴定 2 型糖尿病和多囊卵巢综合征的关键基因和分子通路
摘要。– 目的：2 型糖尿病 (T2DM) 和多囊卵巢综合征 (PCOS) 是常见的内分泌系统疾病。然而，在转录组水平上对 T2DM 和 PCOS 的分子机制研究仍然很少。因此，我们旨在通过生物信息学分析揭示 T2DM 和 PCOS 之间潜在的共同遗传和分子途径。材料与方法：我们从美国国家生物技术信息中心的基因表达综合 (GEO) 数据库下载了 T2DM 和 PCOS 的 GSE10946 和 GSE18732 数据集。对这些数据集进行综合差异和加权基因共表达网络分析 (WGCNA) 以筛选共同基因。随后进行功能富集和疾病基因关联分析，构建转录因子 (TF)-基因和TF-miRNA-基因调控网络，最终确定相关的靶向药物。结果：我们鉴定了T2DM和PCOS的共同基因（BIRC3，DEPTOR，TNNL3，ADRA2A）。通路富集分析显示共同基因在平滑肌收缩，通道抑制剂活性，细胞凋亡和肿瘤坏死因子 (TNF) 信号通路中富集。SP7，KLF8，HCFC1，IRF1和MLLT1等TF在TF调控网络中起关键作用。奥利司他被指出是一种重要的基因靶向药物。
筛查和鉴定糖尿病肾脏疾病及其并发症中关键生物标志物：来自生物信息学和下一代测序数据分析的证据
糖尿病患者容易患糖尿病性肾脏疾病（DKD），可能导致心血管损伤，高血压和肥胖症，并降低生活质量。结果，患者的生活质量大大降低。然而，糖尿病肾病（DKD）的发病机理尚未完全阐明，目前的治疗仍然不足。因此，探索DKD的分子机制及其并发症至关重要。下一代序列（GSE217709）数据集从基因表达综合（GEO）数据库中获得。通过R软件挑选出差异表达的基因（DEG）。然后，通过人类整合蛋白质蛋白质相互作用参考（Hippie）数据库构建了GEGS的profiler数据库（pPI）的基因本体论（GO）和Reactome途径富集分析。模块分析是通过Cytoscape插件Pewcc进行的。随后，miRNET数据库和NetworkAnalyst数据库进行了miRNA-HUB基因调节网络和TF-HUB基因调节网络。最后，通过接收器操作特征（ROC）曲线分析对中心基因进行验证，以预测集线器基因的诊断有效性。总共确定了958摄氏度，包括479个加速和479个受调节基因。GO和DEG的途径富集变化主要富含生物调节，多细胞生物过程，GPCR和细胞外基质组织的信号传导。生物信息学分析是探索DKD及其并发症的分子机制和发病机理的有用工具。与DKD相关的十个集线器基因（HSPA8，HSPA8，HSPA5，HSPA5，SDCBP，HSP90B1，VCAM1，MYH9，MYH9，FLNA，MDFI和PML）及其并发症及其并发症。确定的枢纽基因可能参与DKD的发作和发展及其并发症，并作为治疗靶标。
使用生物信息学A
子宫内膜在人类物种的繁殖和延续中起重要作用。雌激素和孕激素水平调节子宫内膜，在整个月经周期中经历了动态功能变化（1,2）。但是，异常子宫内膜功能导致流产或不育症。例如，一个薄的子宫内膜是无法解释的不育症（UI），复发妊娠丧失（RPL）和胎盘异常的关键原因（3）。RPL定义为在怀孕20-24周之前，包括胚胎和胎儿丧失在内的两个或多个临床确认的怀孕失败，适合怀孕的女性的发病率约为2.5％（4,5）。UI is another pregnancy disorder and is defined as women with normal follicle-stimulating hormone (FSH), luteinizing hormone (LH), estradiol (E2), prolactin (PRL), and thyroid stimulating hormone (TSH) levels, normal uterine cavity shape and size, and bilateral tubal patency on a hysterosalpingogram, and their partners have normal spermiogram结果（6）。UI最多代表所有不孕症病例的30％（7）。当当前的诊断方法确实提供了解释，并且没有明确的原因， RPL和UI会被诊断出来。 这些疾病对妇女的身心健康以及社会经济有重大影响。RPL和UI会被诊断出来。这些疾病对妇女的身心健康以及社会经济有重大影响。
基于生物信息学的人胶质瘤易感基因及P53在人胶质瘤中的表达分析及临床意义
胶质瘤是成人最常见的原发性颅内肿瘤，占所有中枢神经系统肿瘤的46%～70%（1-3）。流行病学调查显示，胶质瘤发病率逐年升高，男性发病率高于女性。胶质瘤的预后随年龄和病理类型而异，5年生存率较低，尤其是多形性胶质母细胞瘤（GBM）和老年患者。世界卫生组织（WHO）将中枢神经系统胶质瘤分为低级别和高级别（4）。根据该分类，低级别胶质瘤分为I级和II级（5）。I级肿瘤为良性、生长缓慢的胶质瘤，II级肿瘤有发展为高级别胶质瘤的潜力。高级别胶质瘤可分为III级和IV级。III级肿瘤肿瘤细胞增多，转移和复发率高（6-8）。 Ⅳ级胶质瘤恶性程度最高，具有高度增殖、转移、血管生成和坏死的特征。WHO肿瘤分级是治疗结果的预后因素之一，其他因素包括患者年龄、肿瘤部位、手术切除范围、增殖指数等。Ⅱ级和Ⅲ级肿瘤患者的生存期分别为5年和2～3年（9）。Ⅳ级肿瘤患者在1年内死于该病，取决于目前有效的治疗方案（9）。
评论论文苔藓植物的生物信息学、基因组学和转录组学资源概述
苔藓植物是研究植物进化、发育、植物-真菌共生、应激反应和配子发生的有用模型。此外，它们占主导地位的单倍体配子体阶段使它们成为功能基因组学研究的绝佳模型，允许通过 CRISPR 或同源重组进行直接的基因组编辑和基因敲除。然而，直到 2016 年，唯一公布的苔藓植物基因组序列是 Physcomitrium patens 的序列。近年来，其他几种苔藓植物基因组和转录组数据集已经面世，从而使得在进化研究中进行更好的比较基因组学成为可能。可用的苔藓植物基因组和转录组资源数量不断增加，产生了大量的注释、数据库和生物信息学工具来访问新数据，这些数据涵盖了该进化枝的多样性，其生物学特征包括与丛枝菌根真菌的关联、性染色体、低基因冗余或细胞器转录本的 RNA 编辑基因丢失等。在这里，我们提供了有关苔藓植物基因组和转录组数据库以及生物信息学工具的可用资源指南。
经生物信息学和分子对接分析筛选出Dhea和2-14,15-Eg对胆管癌有疗效
胆管癌 (CCA) 是一种罕见的腺癌，起源于胆管上皮细胞，常表现为局部晚期或转移性病变，预后极差 [1]。根据病理结构的位置，可分为三型：肝内胆管癌 (iCCA)、肝门部胆管癌 (pCCA) 和远端胆管癌 (dCCA) [2]。目前胆管癌的首选治疗方法是手术切除，但该方法仅适用于早期。对于不适合手术的中晚期患者，一般选择局部区域治疗、化放疗和靶向药物治疗 [3]。但即使采用综合治疗，治疗效果也不令人满意。3 期和 4 期胆管癌的 5 年总生存率分别为 10% 和 0% [4]。此外，由于发病率上升，胆管癌死亡人数累计增加了39%，男性死亡率（1.9/100 000）高于女性死亡率（1.5/100 000）[5]。近年来，生物信息学和微阵列方法在复杂疾病的多基因或蛋白质探索和分析中变得越来越有效[6]。通过应用相应的生物信息学算法，这些方法可以识别疾病的核心驱动基因和异常调控通路，有助于研究人员系统、准确、有效地揭示治疗的分子靶点，为肿瘤的发生发展提供理论依据。分子对接是一种成熟的基于计算机结构的方法，广泛应用于药物研发[7]。虚拟筛选是一种具有多种可用工具的计算技术[8]，通过分子对接可以从数百万个分子中筛选出具有药物特性的活性化合物。因此，虚拟筛选和分子对接是合理药物设计和药物化学中广泛实用的方法[9，10]。例如，针对胆管癌中潜在的驱动基因畸变，已经开发了几种治疗晚期疾病的新药，包括FGFR抑制剂和IDH抑制剂[11]。在本研究中，我们利用生物信息学和虚拟筛选方法相结合，筛选出可以结合特定靶点的药物，以促进胆管癌药物的研究和开发。此外，该方法已被证明是有效的，并有助于治疗其他疾病，如骨肉瘤和胶质母细胞瘤[12，13]。本研究从基因表达综合数据库中下载了3个涉及CCA的mRNA微阵列数据集（GSE132305、GSE89749和GSE45001），并通过比较CCA和正常组织的基因表达谱来分析这些数据集以识别差异表达基因（DEG）。然后，使用Venn分析筛选出相互的DEG。通过基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析，研究CCA的生物学功能和信号通路改变。进行PPI网络构建，识别枢纽基因。接下来，利用虚拟筛选、分子对接等一系列结构生物学方法，筛选和识别对MYC有潜在抑制作用的先导化合物。此外，我们的研究还预测了CCA在体内的吸收、分布、代谢和功能。
使用深度学习方法
动机：溶剂可访问的表面是与蛋白质结构和蛋白质功能相关的必不可少的结构特性度量。相对溶剂可访问区域（RSA）是描述蛋白质表面或蛋白质内部暴露程度的标准措施。但是，当残基信息缺失时，此计算将失败。结果：在本文中，我们提出了一种新型的E刺激方法，并使用了D E EP LEAN方法（Eagerer）。新方法，急切的，在两个独立的测试数据集上达到了Pearson相关系数为0.921–0.928。我们从经验上证明，与现有的RSA估计量相比，急切的人可以产生更好的皮尔森相关系数，例如协调数，半球体暴露和spherecon。据我们所知，狂热者代表了使用有限的信息和深度学习模型的有限信息来估算溶剂可访问区域的第一种方法。它可能对蛋白质结构和蛋白质功能预测有用。可用性和实现：该方法可以在https://github.com/cliffgao/eagerer上免费获得。联系人：gaojz@nankai.edu.cn补充信息：补充数据可在BioInformatics Online获得。
大数据生物信息学中的模式
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未来十年人工智能和生物信息学将如何改变我们对 IgA 肾病的认识？
摘要 IgA 肾病 (IgAN) 是最常见的肾小球肾炎。其特征是含有免疫球蛋白 A (IgA) 的免疫复合物沉积在肾脏的肾小球中，从而引发炎症过程。在许多患者中，该病呈进行性发展，最终导致终末期肾病。目前对 IgAN 病理生理学的理解并不完整，涉及多个潜在参与者，包括粘膜免疫系统、补体系统和微生物组。解剖这种复杂的病理生理学需要跨分子、细胞和器官尺度的综合分析。可以通过采用新兴技术获得此类数据，包括单细胞测序、下一代测序、蛋白质组学和复杂成像方法。这些技术会生成复杂的“大数据”，需要先进的计算方法进行分析和解释。本文介绍了此类方法，重点关注生物信息学和人工智能的广泛领域，并讨论了它们如何促进我们对 IgAN 的理解并最终改善患者护理。先进的实验和计算技术与医学和临床专业知识的紧密结合对于提高我们对人类疾病的理解至关重要。我们认为 IgAN 是一种典型的疾病，可以证明这种多学科方法的价值。
系统的生物信息学-RSC Publishing
受环境因素和肠道微生物群的变化影响，CD o cd o gen会导致先天和适应性免疫反应的疾病，范围从轻度活性疾病（如偶尔的直肠腹泻）和严重活跃的疾病到可能导致10 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 20 - 每天流血弓箭的平移。此外，患有CD的人患有癌症，骨质疏松症，贫血，营养症，抑郁症，感染和血栓形成的风险增加。3然而，cd和uc之间的位置不同。在CD中，在弹药中通常是透壁，CD可能与肠肉芽肿，狭窄和stulas有关，而在UC中，cd通常仅限于粘膜，并且CD中的症状在UC中并不典型。4此外，IBD，包括两种特发性CD和UC的类型，以及非典型类型的胶原蛋白结肠炎和难治性结肠炎，被特征在于慢性胃肠道症中的慢性胃肠道，交替的临床缓解复发，并且需要通过结肠直肠切除来治疗患有严重IBD的患者。5 IBD在美国有超过100万个人，而欧洲超过250万。IBD的患病率在西方世界中最高，影响多达0.5％的总人口，治疗成本超过60亿。6主要有5-氨基水杨酸，6-