Verwendung von differentiell exprimierten Genlisten des Menschen zur Durchführung einer Downstream-Analyse der Signalweganreicherung und Zielpriorisierung

Die vorliegende Arbeit beschreibt ein Protokoll zum Ausführen des Pathway2Targets-Algorithmus, eines R-Skripts, das therapeutische Ziele auf der Grundlage des Profils intrazellulärer Signalwege vorhersagt und priorisiert, das durch den Vergleich von Fall- und Kontrollproben aus einem Massen-RNA-Sequenzierungsexperiment generiert wurde.

Das Ziel unserer Forschung ist es, die intrazelluläre transkriptionelle Reaktion auf verschiedene Erkrankungen zu charakterisieren und Therapeutika und mechanistische oder diagnostische Marker für diese Erkrankungen vorherzusagen. Die computergestützte Vorhersage liefert Kandidaten für Medikamente. Die Validierung der Wirkung von Medikamenten ist ressourcen- und zeitaufwändig.

Die zufällige Methode konnte jedoch nur mit qualitativ hochwertigen experimentellen Daten verbessert werden. Der Vorteil dieser Arbeit besteht darin, dass sie in der Lage ist, potenzielle Wirkstoffziele für die Wiederverwendung innerhalb eines Signalwegs zu identifizieren, anstatt nur differentiell exprimierte Gene mit bekannten Zielen abzugleichen. Um den SPIA Pathway Enrichment-Algorithmus auszuführen, laden Sie zunächst den Code auf dem Computersystem von GitHub herunter.

Öffnen Sie die SPIA_Code. R MD-Skript in RStudio. Wählen Sie alle Codezeilen aus und klicken Sie dann auf die Schaltfläche "Ausführen" oder "Ausgewählte Zeilen ausführen", um das Skript auszuführen.

Warten Sie, bis die Ausführung abgeschlossen ist, und stellen Sie sicher, dass eine ähnlich benannte CSV-Datei im Download-Verzeichnis angezeigt wird. Öffnen Sie die Datei als Tabelle, um die Ergebnisse manuell zu überprüfen und zu interpretieren. Um den Zielpriorisierungsalgorithmus auszuführen, öffnen Sie Pathway2Targets.

R-Skript in RStudio, indem Sie das Menü Datei auswählen, auf Datei öffnen klicken, und wählen Sie dann den Skriptnamen aus dem Verzeichnis aus. Wechseln Sie im RStudio-Codefenster zu Zeile 22, und ersetzen Sie den Platzhalter durch den tatsächlichen Namen der SPIA-Ergebnisdatei. Wählen Sie alle Codezeilen aus, und klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen, um den Algorithmus auszuführen.

Beobachten Sie Echtzeit-Fortschrittsmeldungen, die im unteren linken Bereich des Bildschirms angezeigt werden. Überprüfen Sie nach Abschluss des Abschlusses das Download-Verzeichnis auf eine TSV-Datei mit ähnlichem Namen, die die priorisierten Ziele enthält. Nachdem Sie die Datei mit priorisierten Zielen und deren Metriken generiert haben, öffnen Sie sie zur Überprüfung in einer Tabellenkalkulationsanwendung.

Der SPIA-Algorithmus identifizierte 10 statistisch signifikante Signalwege mit einem unbereinigten p-Wert von weniger als 0,05. Der Pathway2Targets-Algorithmus identifizierte mehrere vorhergesagte Ziele. Die vorhergesagten therapeutischen Ziele waren sowohl bei den eingestuften Zielen als auch bei den bewerteten Behandlungsergebnissen konsistent, einschließlich bekannter Gene im Zusammenhang mit Darmkrebs wie EGFR, TP53 und AKT1.