利用反向GSEA来识别新的阿尔兹海默症治疗药物候选

你是否还在为了迟迟无法推进的课题而发愁?是否还在为了搞科研搞到头秃而懊恼?是不是都开始怀疑自己的脑子不适合科研了?什么叫山重水复疑无路,什么叫柳暗花明又一村?同样的思路,你反过来想想,那就是一个新idea。
GSEA基因集富集大家都很熟了吧,反向GSEA你有没有想过?药物重定向,也就是旧药新用,说白了也是反向思维。今天这篇文章用的就是这么个思路,基于网络药理学,利用反向GSEA来识别新的阿尔兹海默症治疗药物候选(别误会,旧药新用而已),图不多,逆向思维发了5分多的文章Bioinformatics IF:5.61),确定不了解一下吗?
Screening novel drug candidates for Alzheimer’s disease by an integrated network and transcriptome analysis
通过整合的网络和转录组分析筛查阿尔兹海默症新型候选药物
 
阿尔兹海默症(AD)作为一种严重的变性脑疾病,是痴呆症的最常见原因。但是目前尚无有效药物对症治疗。本文基于网络药理学,PPI网络,反向GSEA确定了24种潜在候选AD药物。
 

一、 材料方法:

1、数据集:KEGG、OMIM、Genotype Integrator数据库收集AD相关基因,DrugBank获取药物-靶点数据,STRING、PINA、HuRI数据库获取PPI互作数据。
2、数据处理:基于距离衡量药物与AD的接近度(详细公式见参考文献),从LINCS获取药物治疗与相关基因表达数据集,构建反向GSEA。
3、数据分析:使用了GSEA、cytoscape等方法。
 

二、结果:

1、文章整体真的不算复杂,第一个结果甚至连图都没有,描述了收集到的AD相关基因数目以及GO富集分析结果。
 
2、第二个结果展示了药物靶点与AD相关蛋白的距离分布,目的是为了筛除与AD无关的药物,最终得到一千多个药物。

3、第三个结果便是通过反向GSEA鉴定出的24个药物的展示。

总结

是不是很诧异,这就没啦?就文章而言,确实只有三个结果,图倒是还有两张,都是流程图。纯生信,没有实验,是不是觉得自己又行了,普通非肿瘤研究这样就能发到5。是不是又燃起了科研的斗志,错过这一次,不知又要等多久,何不现在就行动!
文献解读

高分多组学纯生信分析文章解读

2020-8-24 18:03:15

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文献解读:转录组研究思路分析甲基化

2020-8-24 18:14:32

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