基于生物信息学技术挖掘顺铂耐药卵巢癌潜在治疗药物.docVIP

基于生物信息学技术挖掘顺铂耐药卵巢癌潜在治疗药物 　　摘要：目的 探讨基于生物信息学方法挖掘顺铂卵巢癌耐药潜在治疗药物的可行性。方法 通过美国国立信息中心NCBI的GEO数据库获得顺铂耐药卵巢癌基因集GSE15372，通过R与Bioconductor软件进行差异表达基因分析。利用Enrichr在线工具中的Cmap平台对顺铂耐药卵巢癌差异表达基因进行药物筛选分析。结果 获得差异表达基因211个，其中上调基因120个，下调基因91个；利用Enrichr中Cmap平台挖掘出对顺铂耐药卵巢癌有作用的候选药物血根碱（Sanguinarine）等。结论 通过生物信息学方法挖掘潜在治疗药物的研究模式合理、简便、省时，为肿瘤的药物研究提供方向，减少研究的盲目性。 　　关键词：基因表达谱；顺铂耐药卵巢癌；差异表达基因；Enrichr；Cmap 　　卵巢癌是女性生殖系统常见的恶性肿瘤之一，在女性生殖系统恶性肿瘤中排名第二，但其死亡率却位居妇科肿瘤之首[1] ，化疗耐药是影响患者预后的主要原因之一。肿瘤耐药是一个多因素、多水平、多基因参与的复杂过程，涉及药物动力学等多层次的各种生物学事件[2]，而这些事件最终大多与基因的差异表达有关[3]。因此研究与卵巢癌耐药相关的基因及其相关潜在治疗药物对提高耐药卵巢癌的治疗效果具有非常重要的意义。本研究通过对顺铂耐药卵巢癌基因芯片数据的差异表达基因的筛选，并对差异表达基因进行生物信息学分析，进而发现耐药卵巢癌的潜在治疗药物。 　　1资料与方法 　　1.1获取数据集 在NCBI（National Center for Biotechnology）的共享数据库GEO数据库（http：///geo/，Gene Expression Ombinus）中输入关键词Ovarian Cancer And cisplatin resisitant 获得顺铂卵巢癌耐药基因表达谱数据集GSE15372，包括5个顺铂药物敏感型样本，5个顺铂药物耐药型样本。 　　1.2顺铂耐药卵巢癌差异表达基因分析 应用R与Bioconductor软件对芯片数据进行预处理，分三个步骤：背景处理方法为rma法，归一化处理使用分位数法，汇总方法使用medianpolish，对每张芯片中变异系数等于或大于10%的部分进行过滤，处理后的基因芯片进行差异基因表达分析。 　　1.3顺铂耐药卵巢癌潜在治疗药物的筛选 我们应用Enrichr在线分析软件进行顺铂耐药卵巢癌治疗药物的筛选。通过Enrichr中CMap平台筛选耐药卵巢癌治疗药物。将差异表达基因载入到Enrichr输入菜单中，再应用Enrichr数据库中的Connectivity Map平台进行药物筛选分析。 　　2结果 　　2.1 GEO数据集信息 GSE15372采用GPL570芯片平台（[HG-U133_Plus_2]Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array），隶属于美国Affymetrix公司，来源于美国印第安纳大学药物科学学院，由Li M，Nephew KP等人完成并提交到GEO数据库，共包括10个样本，其中包括5个顺铂药物敏感型样本（GSM385721-GSM385725），5个顺铂药物耐药型样本（GSM385726-GSM385730）。 　　2.2差异表达基因 应用R与Bioconductor软件进行分析，使用Bioconductor中limma软件包的经验贝叶斯方法分析GSE15372数据集的差异表达基因，差异倍数在2倍以上、P小于0.01的基因被认为是差异表达基因。通过分析，GSE15372数据集获得差异表达基因共211个，其中包括上调基因120个，下调基因91个，见表1，表2。 　　2.3 顺铂耐药卵巢癌治疗药物的筛选结果 将差异表达基因载入到Enrichr输入菜单中，应用Enrichr中的Connectivity Map平台进行药物分析，得到P0.05的药物161种，见表3。 　　3讨论 　　卵巢癌在所有引起妇女死亡的恶性肿瘤中排名第五位，而在妇科肿瘤当中，是最主要的导致患者死亡的恶性肿瘤。我们从NCBI的GEO数据库筛选出顺铂耐药卵巢基因芯片GES15372，并通过R与Bioconductor软件对基因芯片进行差异表达基因分析，筛选出211个差异表达基因，包括120个上调表达基因及91个下调表达基因。再通过生物信息学方法对差异表达基因进行Enrichr的CMap分析，以挖掘顺铂耐药卵巢癌潜在治疗药物。对筛选出的药物进行整合分析，利用PubMed 医学文献数据库对筛选出来的药物进行调研，确定对顺铂耐药有作用的候选药物有血根碱，近几年有研究发现血根碱在多种肿瘤中均有抗肿瘤作用，但目前国内外均未见血根碱对卵巢