• 主页
  • 课程

    关于课程

    • 课程归档
    • 成为一名讲师
    • 讲师信息
    同等学历教学

    同等学历教学

    免费
    阅读更多
  • 特色
    • 展示
    • 关于我们
    • 问答
  • 事件
  • 个性化
  • 博客
  • 联系
  • 站点资源
    有任何问题吗?
    (00) 123 456 789
    weinfoadmin@weinformatics.cn
    注册登录
    恒诺新知
    • 主页
    • 课程

      关于课程

      • 课程归档
      • 成为一名讲师
      • 讲师信息
      同等学历教学

      同等学历教学

      免费
      阅读更多
    • 特色
      • 展示
      • 关于我们
      • 问答
    • 事件
    • 个性化
    • 博客
    • 联系
    • 站点资源

      未分类

      • 首页
      • 博客
      • 未分类
      • 高效发表SCI: 公共数据挖掘|利用GWAS和GEO expression数据揭示心血管疾病和二型糖尿病分子调控网络(第25期)

      高效发表SCI: 公共数据挖掘|利用GWAS和GEO expression数据揭示心血管疾病和二型糖尿病分子调控网络(第25期)

      • 发布者 weinfoauthor
      • 分类 未分类
      • 日期 2019年10月16日
      • 评论 0评论

      摘 要

      本期要介绍的文章于2017年9月发表在《Plos Genetics》上,主要利用的数据包括GWAS**统计结果,GTEx、ENCODE等SNP相关的调控数据和多种组织基因芯片表达数据**。采用自己团队开发的两个算法(有现成R包,小编测试过,十分好用),揭示心血管疾病(CVD)和二型糖尿病(T2D)共有的分子调控机制。

       

      1背景简介

      流行病学研究表明心血管疾病和二型糖尿病具有一定的关联性,但其内部分子机制尚不明确。近年来,GWAS研究分别在二种疾病中找到潜在的易感位点,然而,在SNP水平上二者并没有太多交集。因此,需要整合多组学数据,全方位系统性的探究两种疾病分子调控网络。

       

      临床研究表明CVD和T2D的发病在一些组织中有较高相关性,如脂肪组织,肝组织等。由于某种组织中具有共表达模式的基因集往往具有相似的功能,如果与疾病显著相关的基因富集在这样的共表达集合中,那么就建立起疾病和共表达基因集的关系,再结合具有拓扑结构的分子网络,即可构建疾病相关分子网络。下面,小编简要介绍作者具体是如何操作的。

       

      2鉴定CVD和T2D相关联co-expression modules

       

      研究人员首先探究来自CVD和T2D的GWAS risk variants**是否富集在某些具有一定功能的基因集合内。本文中研究的功能性基因集合是特定组织中具有共表达关系**的基因集合。因此,作者首先收集GEO中与CVD和T2D发病有关组织的转录组数据,并用WGCNA方法构建共表达网络,如表一。

      表一:用于构建共表达网络的数据来源

      img

      然后,再用自己团队开发的marker set enrichment analysis (MSEA)方法分别对CVD和T2D的GWAS结果进行富集分析。MSEA方法分为两步:首先将基因集合中的基因映射到SNP上,该方法支持多种不同的gene-marker映射方法,如临近位置法,eQTL,ENCODE表观调控等;然后利用permutation算法计算某一基因集合对应的SNP的P值是否显著低于随机取样。

      综上,作者分别找到79,54个module显著关联与CVD以及T2D,其中有2个module是两种疾病所共有的,如图一。对共有的module进行功能注释发现基因富集在碳水化合物和糖类代谢分子通路中。

      图一:疾病相关共表达网络分布

      img

       

      3构建疾病调控网络,并鉴定核心基因

      位于同一共表达网络中的基因在功能上可能具有相关性,但无法得到具有拓扑结构的调控网络,更不能找到连接多个基因的核心基因(key drivers, KD)。作者认为核心基因是在一个局部分子调控网络中,相邻边基因富集在与疾病相关联共表达网络中。基于weighted key driver analysis (wKDA)方法,研究人员利用来自25个CVD和T2D相关组织的GIANT network和Bayesian network寻找核心致病基因。作者首先将上一步中与疾病显著相关的共表达网络中的基因在network中标注出来,然后找出network中连接的基因数量排名前25%的基因,作为潜在的hub genes。一旦找出hub genes,算法就提取出与该基因相连的全部基因作为一个“子网络(subnetworks)”,最后,计算疾病相关基因集是否富集在子网络中,若富集,则该hub gene即可被认为是一个核心基因。通过以上算法,作者一共找到**162个CVD和T2D共有的核心基因。**

       

      4总结

      综上所述,作者想到了一个很新颖的idea,把GWAS和co-expression结合起来,完全依赖于网上数据库的资源分析出一个很好的故事。我们再次提醒各位读者,生物大数据的产出已经十分庞大,学习利用这些数据并融入自己的构想,然后分析解决生物学问题将会是以后的关键。

       

      参考文献

      Shu L, Chan K H K, Zhang G, et al. Shared genetic regulatory networks for cardiovascular disease and type 2 diabetes in multiple populations of diverse ethnicities in the United States[J]. Plos Genetics, 2017, 13(9):e1007040.

      请关注“恒诺新知”微信公众号,感谢“R语言“,”数据那些事儿“,”老俊俊的生信笔记“,”冷🈚️思“,“珞珈R”,“生信星球”的支持!

      • 分享:
      weinfoauthor
      weinfoauthor

      1233

      上一篇文章

      生信技术:R语言制作热图的一个小实例(第6期)
      2019年10月16日

      下一篇文章

      如何批量转换基因名称的两种方法
      2019年10月16日

      你可能也喜欢

      2-1675088548
      lncRNA和miRNA生信分析系列讲座免费视频课和课件资源包,干货满满
      30 1月, 2023
      9-1675131201
      如何快速批量修改 Git 提交记录中的用户信息
      26 1月, 2023
      8-1678501786
      肿瘤细胞通过改变CD8+ T细胞中的丙酮酸利用和琥珀酸信号来调控抗肿瘤免疫应答。
      7 12月, 2022

      留言 取消回复

      要发表评论,您必须先登录。

      搜索

      分类

      • R语言
      • TCGA数据挖掘
      • 单细胞RNA-seq测序
      • 在线会议直播预告与回放
      • 数据分析那些事儿分类
      • 未分类
      • 生信星球
      • 老俊俊的生信笔记

      投稿培训

      免费

      alphafold2培训

      免费

      群晖配置培训

      免费

      最新博文

      Nature | 单细胞技术揭示衰老细胞与肌肉再生
      301月2023
      lncRNA和miRNA生信分析系列讲座免费视频课和课件资源包,干货满满
      301月2023
      如何快速批量修改 Git 提交记录中的用户信息
      261月2023
      logo-eduma-the-best-lms-wordpress-theme

      (00) 123 456 789

      weinfoadmin@weinformatics.cn

      恒诺新知

      • 关于我们
      • 博客
      • 联系
      • 成为一名讲师

      链接

      • 课程
      • 事件
      • 展示
      • 问答

      支持

      • 文档
      • 论坛
      • 语言包
      • 发行状态

      推荐

      • iHub汉语代码托管
      • iLAB耗材管理
      • WooCommerce
      • 丁香园论坛

      weinformatics 即 恒诺新知。ICP备案号:粤ICP备19129767号

      • 关于我们
      • 博客
      • 联系
      • 成为一名讲师

      要成为一名讲师吗?

      加入数以千计的演讲者获得100%课时费!

      现在开始

      用你的站点账户登录

      忘记密码?

      还不是会员? 现在注册

      注册新帐户

      已经拥有注册账户? 现在登录

      close
      会员购买 你还没有登录,请先登录
      • ¥99 VIP-1个月
      • ¥199 VIP-半年
      • ¥299 VIP-1年
      在线支付 激活码

      立即支付
      支付宝
      微信支付
      请使用 支付宝 或 微信 扫码支付
      登录
      注册|忘记密码?