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網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué) | 疾病靶點(diǎn)預(yù)測(cè)

邁維代謝
2022.11.11

前面兩期我們介紹了如何利用TCMSP和SwissTargetPrediction進(jìn)行成分對(duì)應(yīng)的靶點(diǎn)篩選,獲得到這些信息后,我們可以初步利用這些信息進(jìn)行中藥-成分-靶點(diǎn)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)圖的繪制,當(dāng)然我們也可以進(jìn)一步通過疾病篩選對(duì)應(yīng)的靶點(diǎn)來減少靶點(diǎn)的信息,以獲得更加精細(xì)的預(yù)測(cè)結(jié)果,本期我們就一起來看一下如何利用中藥飲片/復(fù)方治療的疾病名稱來進(jìn)行靶點(diǎn)信息的獲取。

本次疾病靶標(biāo)的預(yù)測(cè)我們主要是使用3個(gè)網(wǎng)站進(jìn)行,我們可以通過匯總這些網(wǎng)站中的信息來進(jìn)行下一步的工作,也可以重點(diǎn)選擇其中的一個(gè)網(wǎng)站獲取的數(shù)據(jù),目前使用的較多網(wǎng)站是GeneCards和DisGeNET。接下來讓我們具體來看一下這3個(gè)網(wǎng)站都是如何獲取我們所需要的信息的。

1.使用網(wǎng)站:

GeneCards(https://www.genecards.org/)

是一個(gè)全面的,綜合的收集所有已知的或者預(yù)測(cè)人類基因的網(wǎng)站。它整合跟基因相關(guān)的基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、臨床等相關(guān)信息,收集整理了超過100個(gè)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)。

Note!該網(wǎng)站下載需要注冊(cè),開放免費(fèi)注冊(cè)。

以腎?。╪ephrotic syndrome)為例進(jìn)行分享

①在搜索框中輸入“nephrotic syndrome”之后

②完成下載后得到疾病對(duì)應(yīng)的Gene Symbol信息,后續(xù)使用的較多的主要是“Gene Symbol、Description、Category”這三列。

列名釋義:

Category:基因的分類,包括蛋白質(zhì)編碼基因(Protein Coding)、假基因(pseudogene)、非編碼基因(ncRNA gene)、非編碼區(qū)(Biological regions增強(qiáng)子、啟動(dòng)子等)、基因?qū)Γ╣ene cluster ?piwi-interacting RNA )等其他;

Gifts:GeneCards Inferred Functionality Scores

2.使用網(wǎng)站:

DisGeNET(https://www.disgenet.org/)

DisGeNET 是一個(gè)包含與人類疾病相關(guān)的最大的公開可用基因和變異集合的平臺(tái)。當(dāng)前版本的 DisGeNET (v7.0) 包含 1,134,942 個(gè)基因-疾病關(guān)聯(lián) (GDA),介于 21,671 個(gè)基因和 30,170 個(gè)疾病、病癥、性狀和臨床或異常人類表型之間,以及 369,554 個(gè)變異疾病關(guān)聯(lián) (VDA),介于 194,515變異和 14,155 種疾病、性狀和表型。

Note!該網(wǎng)站下載需要注冊(cè),開放免費(fèi)注冊(cè)。

同樣也以腎?。╪ephrotic syndrome)為例進(jìn)行分享

②查詢完成后

3.使用網(wǎng)站:

OMIM(https://omim.org/)

OMIM 是一個(gè)全面的、權(quán)威的人類基因和遺傳表型綱要,OMIM 中的全文引用概述包含所有已知孟德爾疾病和超過 16,000 個(gè)基因的信息。OMIM 側(cè)重于表型和基因型之間的關(guān)系。

以腎病(nephrotic syndrome)為例進(jìn)行分享

①在首頁(yè)上

②在搜索框中填入相應(yīng)的疾病名稱,對(duì)檢索出來的結(jié)果直接

獲取我們所關(guān)注的疾病相關(guān)的靶點(diǎn)之后,我們可以通過邁維代謝云平臺(tái)上的韋恩圖小工具來進(jìn)行分析,最終獲得成分預(yù)測(cè)的靶點(diǎn)和疾病預(yù)測(cè)的靶點(diǎn)的交集,之后再進(jìn)行下一步的分析。

本期關(guān)于疾病靶點(diǎn)的篩選我們就介紹完了,下期我們?cè)僖黄饋砜匆幌?,利用獲取的靶點(diǎn)進(jìn)行GO和KEGG通路富集的分析。

99%的代謝組學(xué)研究者都在閱讀下文:

●空間代謝組專題

●邁維云2.0生信SCI

●腸道菌群&微生物專題

●蛋白專題合集

●Biomarker專題合集

●生信小工具實(shí)操教程

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