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机构地区:[1]汕头大学工学院,广东汕头515000 [2]广州中医药大学科技创新中心,广东广州510700
出 处:《中国药理学与毒理学杂志》2023年第S01期20-20,共1页Chinese Journal of Pharmacology and Toxicology
基 金:国家自然科学基金面上项目(82074278);广东省基础与应用基础研究基金自然科学基金面上项目(2023A1515012148);汕头大学科研启动经费(NTF21034)。
摘 要:目的基于大规模比较蛋白质组学的内表型网络识别特异性、敏感性、可靠性高的阿尔茨海默病(AD)蛋白标志物,揭示AD的血管功能障碍特征。方法我们提出一种新颖的基于网络的框架,通过大规模比较蛋白质组学分析来识别五种AD病理的内表型特征。首先通过分析来自AD患者和转基因小鼠模型的23套蛋白质组学数据集,揭示了AD内表型的蛋白质组学景观。利用网络近邻法测量AD内表型模块与AD患者皮质、血清和脑脊液的整合蛋白质组学数据集中差异表达蛋白(DEP)的距离显著性,识别AD病理中不同内表型的潜在生物标志物。结果通过整合基因型-脑组织表达RNA-seq数据、全基因组关联研究、单细胞转录组数据和文献证据,重点探讨了包含21个DEP的AD血管功能障碍内表型特征。APP/PS1和MCAO小鼠动物模型实验进一步验证了SEPT5、SNAP25和STXBP1可能作为AD血管功能障碍内表型的候选生物标志物。结论本研究展示了一种有效的网络策略,用于从整合的蛋白质组学数据中推测新的AD标志物,以期揭示AD的不同内表型特征。
关 键 词:网络药理学 内表型网络 阿尔茨海默病 蛋白质组学 生物标志物
分 类 号:R749.16[医药卫生—神经病学与精神病学]
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