基于全局角度网络策略的复杂疾病风险通路识别

复杂疾病的发生发展与机体内生物学通路的功能紊乱有密切联系,从高通量数据出发,利用计算机辅助方法来研究疾病与通路间的关系具有重要意义.本文提出了一个新的基于网络的全局性通路识别方法.该方法利用蛋白质互作信息和通路的基因集组成信息构建复杂的蛋白质-通路网.然后,基于表达谱数据,通过随机游走算法从全局层面优化疾病风险通路.最终,通过扰动方式识别统计学显著的风险通路.将该网络运用于结肠直肠癌风险通路识别,识别出15个与结肠直肠癌发生与发展过程显著相关的通路.通过与其他通路识别方法(超几何检验,SPIA)相比较,该方法能够更有效识别出疾病相关的风险通路.     

通过构建竞争性内源RNA网络识别潜在的椎间盘疾病相关circRNA

环状RNA(circRNA)可以通过竞争性结合微小RNA(miRNA),从而降低miRNA对其他靶标RNAs的抑制作用,进而间接调控其表达水平。这种竞争性关系代表了一种全新的基因调控机制,在癌症生理和发展中起重要作用。我们运用生物信息学的方法,对基因表达谱、circRNA探针谱重注释处理,并且结合MiRanda算法预测的miRNA靶点信息构建了竞争性内源RNA(ceRNA)网络,发现了五个与疾病相关的重要模块。其中通过hsa-miR-17-3p介导的CD74与hsa_circ_0001320,通过hsa-let-7a-2-3p介导的PAPSS2与hsa_circ_0000077两组ceRNA关系在椎间盘变性中起到重要的分子调控作用,从而成为潜在的临床标志物。进一步地,通过对靶基因的功能注释预测了这两个circRNA的生物学功能,其中明显与椎间盘炎症反应和骨发育相关,为临床基因检测预测疾病和药物靶点治疗提供依据并且也为椎间盘疾病的科学研究提供思路。