目的通过生物信息分析获取人参-茯苓药对治疗疾病的潜在靶点基因,挖掘结直肠癌患者和健康人的基因数据芯片,预测人参、茯苓药对治疗结直肠癌的潜在机制。方法从GEO数据库中获取GSE128449基因芯片,使用GEO2R在线分析软件设置P<0.01,lo...目的通过生物信息分析获取人参-茯苓药对治疗疾病的潜在靶点基因,挖掘结直肠癌患者和健康人的基因数据芯片,预测人参、茯苓药对治疗结直肠癌的潜在机制。方法从GEO数据库中获取GSE128449基因芯片,使用GEO2R在线分析软件设置P<0.01,log2FC>1.5,得出差异基因。从中药分子机制的生物信息学分析工具BATMAN-TCM(A Bioinformatics Analysis Tool for Molecular Mechanism of Traditional Chinese Medicine)设置预测候选目标积分>20,P<0.05,获得人参-茯苓药对的化合物和可能干预的靶基因数,两者取交集获得药对治疗结直肠癌的靶点基因。使用PPI分析数据库STRING构建靶点互作(PPI)网络模型,采用Cyotoscape作图软件构建网络,利用CytoHubba插件进行Hub(核心)基因网络分析,采用R语言的Bioconductor包进行通路富集(KEGG)分析和生物过程(GO)分析。结果本实验从GEO2R中共获得CRC显著性高的基因890个(P<0.05),从BATMAN-TCM数据库中获得人参(Ginseng)293个化合物(其中138个化合物无结构信息),可能干预的靶基因1338个。茯苓(Indian Bread)共54个化合物(其中33个化合物无结构信息),可能干预的靶基因503个。两者交集共获得23个基因,分别为LEP、APOE、HTR3A、NPPA、TNF、PTGS2、HMBS、CREB1、AKR1C1、NFKB1、COX5A、RXRA、CAMK2D、PPARG、HDAC9、GABRA2、IL6、MAOB、NFIB、RAB3B、GRIN1、ADK、RRM2B。这些基因主要参与了代谢过程的积极调节,炎症反应、细胞凋亡、细胞死亡、细胞增殖的负调节等GO生物过程。主要调控TNF信号通路、PI3K/Akt信号通路、NF-κB信号通路及癌症中的转录失调途径等。结论人参-茯苓可能通过干预TNF、NFKB1、IL6、PTSG2等调控癌症相关和炎症相关途径来防治结直肠癌。展开更多
文摘目的通过生物信息分析获取人参-茯苓药对治疗疾病的潜在靶点基因,挖掘结直肠癌患者和健康人的基因数据芯片,预测人参、茯苓药对治疗结直肠癌的潜在机制。方法从GEO数据库中获取GSE128449基因芯片,使用GEO2R在线分析软件设置P<0.01,log2FC>1.5,得出差异基因。从中药分子机制的生物信息学分析工具BATMAN-TCM(A Bioinformatics Analysis Tool for Molecular Mechanism of Traditional Chinese Medicine)设置预测候选目标积分>20,P<0.05,获得人参-茯苓药对的化合物和可能干预的靶基因数,两者取交集获得药对治疗结直肠癌的靶点基因。使用PPI分析数据库STRING构建靶点互作(PPI)网络模型,采用Cyotoscape作图软件构建网络,利用CytoHubba插件进行Hub(核心)基因网络分析,采用R语言的Bioconductor包进行通路富集(KEGG)分析和生物过程(GO)分析。结果本实验从GEO2R中共获得CRC显著性高的基因890个(P<0.05),从BATMAN-TCM数据库中获得人参(Ginseng)293个化合物(其中138个化合物无结构信息),可能干预的靶基因1338个。茯苓(Indian Bread)共54个化合物(其中33个化合物无结构信息),可能干预的靶基因503个。两者交集共获得23个基因,分别为LEP、APOE、HTR3A、NPPA、TNF、PTGS2、HMBS、CREB1、AKR1C1、NFKB1、COX5A、RXRA、CAMK2D、PPARG、HDAC9、GABRA2、IL6、MAOB、NFIB、RAB3B、GRIN1、ADK、RRM2B。这些基因主要参与了代谢过程的积极调节,炎症反应、细胞凋亡、细胞死亡、细胞增殖的负调节等GO生物过程。主要调控TNF信号通路、PI3K/Akt信号通路、NF-κB信号通路及癌症中的转录失调途径等。结论人参-茯苓可能通过干预TNF、NFKB1、IL6、PTSG2等调控癌症相关和炎症相关途径来防治结直肠癌。
