致心律失常性右心室心肌病致病蛋白的挖掘

目的:鉴定疾病蛋白对深入理解致心律失常性右心室心肌病(ARVC)致病机制至关重要。可以采用计算生物学的方法,在ARVC疾病相关网络中挖掘新的潜在的致病蛋白。方法:本文整合HPRD和BioGRID的蛋白质互作数据,获得了较为全面且真实可靠的蛋白质互作数据;通过结合文本挖掘和统计学检验筛选出ARVC种子蛋白,应用最近邻居扩增的方法,构建ARVC蛋白质互作网络(PPIN),并采用PRINCESS法则对网络中每对互作蛋白加权;最后,基于ARVC关联得分策略对网络中的每个蛋白质打分并排秩。结果:分析发现排秩前50的候选蛋白大都与ARVC关系密切,如PRKCA,CDH1,SMAD4,SMAD2,CDH5,CTNNA1,DSC1等在调节心肌收缩、细胞程序性死亡、心脏的发育过程及维持桥粒的完整性方面起重要作用。结论:我们提出的方法为鉴定与ARVC致病机制相关的新致病蛋白提供了有效的途径。     

基于整合网络和联合策略预测心肌梗死的新致病基因

目的:基于整合网络和联合策略预测心肌梗死的新致病基因.方法:从系统生物学的角度,提出基于蛋白质亚细胞定位信息,构建区域化的蛋白质互作的整合网络;通过疾病风险基因与已知致病基因的功能一致性程度和互作相关性的强度联合筛选的新策略,预测心肌梗死的新致病基因.结果:预测出10个心肌梗死的新致病基因(CCL19、CCL25、COMP、CCL11、CCL7、F2、KLKB1、HTR6、ADRB1、BDKRB2),其中8个基因(CCL 19、CCL25、CCL11、CCL7、F2、KLKB1、ADRB1、BDKRB2)经文献证实与心肌梗死的发生发展有着密切的联系;另外2个基因(COMP、HTR6)尚需实验验证.结论:基于整合网络和联合策略预测出10个心肌梗死的新致病基因,此方法为探索复疾病的致病基因提供了新的思路,有助于阐明复杂疾病的致病机理.