整合基因共表达网络和代谢网络预测新癌症靶点及潜在抗癌药物

论文摘要

代谢对于癌症至关重要。在癌细胞中,许多代谢通路被重调,以适应癌症的特异需求,或促进癌症的发生发展。本研究整合了癌症基因共表达网络和代谢酶网络,以深入探索癌细胞代谢过程。通过癌症基因共表达网络,我们找出了在癌细胞中显著上调或下调的基因共表达模块。模块中有一些酶基因具有比预期更多的基于代谢酶网络的连接数,我们认为,这些酶的表达及活性水平的改变、或针对相应代谢物水平的干预可能对癌细胞代谢过程具有重要影响。因而,这些酶基因及相应代谢物具有成为癌症治疗靶点和药物的潜能。我们将此整合网络的方法称为Met-express,其中Meta指代谢酶网络,而express指基因共表达网络。Met-express被用于肺癌、白血病和乳腺癌中,对每一种癌症都预测了一系列关键酶基因和关键代谢物。依据数据库和文献搜索,我们发现大约20-30%的关键酶基因被用作已知治疗癌症药物的靶点,或有文献认为其具有成为新靶点的可能。另外,有50个代谢物出现在所有三种癌症预测结果中,其中4个是已知的治疗癌症药物,另有较大比例的代谢物被文献认为具有抗癌效果。综上所述,Met-express作为整合网络研究疾病代谢的新方法,不仅能预测具有癌症治疗潜能的关键酶及代谢物,同时为研究多种疾病的代谢过程提供了一个新平台。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 引言
• 1.1 癌症代谢与相关研究
• 1.2 代谢物网络
• 1.3 基因表达、表达芯片与代谢研究
• 1.4 基因共表达网络与划分
• 1.5 网络整合与本文方法
• 第二章 方法与材料
• 2.1 建立基因共表达网络
• 2.2 划分共表达网络为模块
• 2.3 共表达网络性质和模块功能分析
• 2.4 建立酶网络
• 2.5 预测关键酶和代谢物
• 2.6 预测结果GO及代谢通路分析
• 2.7 数据库验证
• 2.8 文献验证
• 2.9 三种对比方法
• 第三章 预测结果及验证
• 3.1 癌症相关模块
• 3.2 酶网络及性质
• 3.3 通过整合癌症基因共表达网络和代谢网络预测癌症细胞代谢的关键酶与代谢物
• 3.4 所预测关键酶的功能与通路分析
• 3.5 对照实验稳定性对比
• 3.6 酶的数据库与文献验证
• 3.7 代谢物的数据库与文献验证
• 3.8 举例说明预测结果：嘧啶代谢
• 3.9 基于结果的讨论
• 第四章 结论
• 第五章 参考文献
• 致谢