基于计算机文本挖掘的头颈部肿瘤放化疗后口腔粘膜炎基因功能富集及药物治疗分析

目的:利用计算机软件对已经公开的数据库进行挖掘和分析,确定口腔粘膜炎(Oral mucositis, OM)和伤口愈合相关的基因、蛋白、信号通路,对治疗OM可能有效的潜在药物进行预测和探索。方法:通过文本挖掘软件pubmed2ensembl确定与OM、伤口愈合相关的基因,去重后,用Venny 2.0筛选他们基因的交集,DAVID对交集基因进行基因功能的富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)通路分析。使用STRING对富集结果进行蛋白质–蛋白质相互作用的网络分析,Cycstcape进行蛋白质–蛋白质相互作用的模块分析。GEPIA进一步筛选模块分析的结果。最后,使用DGIdb进行分析,得到药物–基因相互作用的结果。结果:通过文本挖掘去重后,得到372个交集基因,对这些基因的生物学过程进行功能富集分析,并分析KEGG通路,通过蛋白质–蛋白质相互作用分析和模块分析,进一步筛选出37个相关基因。筛选出箱式图与生存率同时存在统计学差异的3个基因。最后,筛选出与之对应的38种药物。结论:使用文本挖掘、基因功能富集分析、分子途径等生物信息学工具,可以发现潜在的治疗OM的药物,为头颈部肿瘤放化疗后的放射性黏膜炎提供了新的线索。

基于计算机文本挖掘的多形性胶质母细胞瘤放化疗后呕吐基因功能富集及药物治疗分析

目的:使用计算机软件等工具和公开的数据库挖掘和分析多形性胶质母细胞瘤放化疗过程中诱发的呕吐和胃粘膜相关的基因集和信号通路,预测可能治疗呕吐的潜在有效药物。方法:通过文本挖掘网站pubmed2ensembl确定与呕吐和胃粘膜相关的基因,并将得到的基因集用Venny 2.1.0取交集,DAVID网站对交集基因集进行基因功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)通路分析。使用STRING-db和Cytoscape 3.2.1进行蛋白质相互作用网络分析和模块分析。GEPIA进一步确定模块分析的结果。采用DGIdb分析药物–基因相互作用的结果。结果:筛选出969个“止吐”和“胃粘膜”的交集基因集,经过对交集基因集的生物学功能进行富集分析和KEGG通路分析、蛋白质之间相互作用分析和模块分析,筛选出相关的52个基因。最终与正常组织相比箱式图有统计学意义并且存在生存率差异的为SAA1基因。针对SAA1基因的药物有3种,分别为ALBUMIN HUMAN、NAPROXEN、ANAKINRA。结论:使用计算机文本挖掘等生物信息学相关的软件和网站工具可以进一步探索呕吐的发病机制,并且,可以预测可能有效治疗的药物,提供改善呕吐的可能性。