Utilisation de listes de gènes humains exprimés de manière différentielle pour effectuer une analyse d’enrichissement des voies en aval et la hiérarchisation des cibles

Les travaux actuels décrivent un protocole d’exécution de l’algorithme Pathway2Targets, un script R qui prédit et hiérarchise les cibles thérapeutiques en fonction du profil des voies de signalisation intracellulaires générées en comparant des échantillons de cas et de contrôle d’une expérience de séquençage d’ARN en vrac.

L’objectif de notre recherche est de caractériser la réponse transcriptionnelle intracellulaire à diverses affections et de prédire des marqueurs thérapeutiques et mécanistes ou diagnostiques pour ces affections. La prédiction computationnelle donne des candidats de médicaments. La validation des effets des médicaments prend beaucoup de temps et de ressources.

Cependant, la méthode incidente n’a pu s’améliorer qu’avec des données expérimentales de haute qualité. L’avantage de ce travail est sa capacité à identifier des cibles médicamenteuses potentielles pour la réaffectation dans une voie de signalisation plutôt que de simplement faire correspondre des gènes exprimés différentiellement à des cibles connues. Pour exécuter l’algorithme d’enrichissement du parcours SPIA, téléchargez d’abord le code sur le système informatique à partir de GitHub.

Ouvrez le SPIA_Code. Script R MD dans RStudio. Sélectionnez toutes les lignes de code, puis cliquez sur le bouton Exécuter ou Exécuter les lignes sélectionnées pour exécuter le script.

Attendez la fin de l’exécution et vérifiez qu’un fichier csv portant le même nom apparaît dans le répertoire de téléchargement. Ouvrez le fichier sous forme de feuille de calcul pour examiner et interpréter manuellement les résultats. Pour exécuter l’algorithme de hiérarchisation des cibles, ouvrez Pathway2Targets.

Script R dans RStudio en sélectionnant le menu Fichier et en cliquant sur Ouvrir un fichier, puis en choisissant le nom du script dans le répertoire. Dans la fenêtre de code RStudio, allez à la ligne 22 et remplacez l’espace réservé par le nom réel du fichier de résultats SPIA. Sélectionnez toutes les lignes de code et cliquez sur le bouton Exécuter pour exécuter l’algorithme.

Observez les messages de progression en temps réel qui s’affichent dans le panneau inférieur gauche de l’écran. Une fois l’opération terminée, recherchez dans le répertoire de téléchargement un fichier tsv portant le même nom, qui contient les cibles prioritaires. Après avoir généré le fichier avec les cibles prioritaires et leurs mesures, ouvrez-le dans un tableur pour l’examiner.

L’algorithme SPIA a identifié 10 voies de signalisation statistiquement significatives avec une valeur p non ajustée inférieure à 0,05. L’algorithme Pathway2Targets a identifié plusieurs cibles prédites. Les cibles thérapeutiques prédites étaient cohérentes à la fois dans les cibles classées et les résultats des traitements classés, y compris les gènes connus liés au cancer colorectal, tels que EGFR, TP53 et AKT1.