인간 차등적으로 발현된 유전자 목록을 사용하여 다운스트림 경로 농축 분석 및 표적 우선 순위 지정 수행

현재 작업은 벌크 RNA 시퀀싱 실험에서 사례와 대조군 샘플을 비교하여 생성된 세포 내 신호 전달 경로의 프로필을 기반으로 치료 표적을 예측하고 우선 순위를 지정하는 R 스크립트인 Pathway2Targets 알고리즘을 실행하기 위한 프로토콜을 설명합니다.

우리 연구의 목적은 다양한 상태에 대한 세포 내 전사 반응을 특성화하고 이러한 상태에 대한 치료법 및 기계론적 또는 진단 마커를 예측하는 것입니다. 전산 예측은 약물 후보를 제공합니다. 약물의 효과를 검증하는 데는 자원과 시간이 많이 소요됩니다.

그러나 부수적인 방법은 고품질 실험 데이터를 통해서만 개선될 수 있었습니다. 이 작업의 장점은 차등적으로 발현된 유전자를 알려진 표적과 일치시키는 것이 아니라 신호 전달 경로 내에서 용도 변경을 위한 잠재적인 약물 표적을 식별할 수 있다는 것입니다. SPIA 경로 보강 알고리즘을 실행하려면 먼저 GitHub에서 컴퓨터 시스템의 코드를 다운로드합니다.

SPIA_Code 엽니다. RStudio의 R MD 스크립트. 모든 코드 줄을 선택한 다음 실행 또는 선택한 줄 실행 버튼을 클릭하여 스크립트를 실행합니다.

실행이 완료될 때까지 기다렸다가 유사한 이름의 csv 파일이 Download 디렉토리에 나타나는지 확인합니다. 파일을 스프레드시트로 열어 결과를 수동으로 검토하고 해석합니다. 대상 우선 순위 지정 알고리즘을 실행하려면 Pathway2Targets를 엽니다.

파일 메뉴를 선택하고 파일 열기를 클릭한 다음 디렉터리에서 스크립트 이름을 선택하여 RStudio에서 R 스크립트를 사용합니다. RStudio 코드 창에서 22행으로 이동하여 자리 표시자를 실제 SPIA 결과 파일 이름으로 바꿉니다. 모든 코드 줄을 선택하고 실행 버튼을 클릭하여 알고리즘을 실행합니다.

화면 왼쪽 하단 패널에 나타나는 실시간 진행률 메시지를 관찰합니다. 완료 후 다운로드 디렉터리에서 우선 순위가 지정된 대상이 포함된 유사한 이름의 tsv 파일을 확인합니다. 우선 순위가 지정된 대상 및 해당 메트릭이 포함된 파일을 생성한 후 스프레드시트 애플리케이션에서 파일을 열어 검토합니다.

SPIA 알고리즘은 조정되지 않은 p-값이 0.05 미만인 10개의 통계적으로 유의미한 신호 전달 경로를 식별했습니다. Pathway2Targets 알고리즘은 여러 예측 대상을 식별했습니다. 예측된 치료 표적은 EGFR, TP53 및 AKT1과 같은 알려진 대장암 관련 유전자를 포함하여 순위가 매겨진 표적과 순위가 매겨진 치료 출력 모두에서 일관되었습니다.