基于生物信息数据库的利谷隆暴露相关基因和疾病的预测

目的 通过生物信息数据库挖掘利谷隆潜在的毒理学信息,预测利谷隆暴露与人类相关疾病的关系.方法 以比较毒理基因组学数据库(CTD)筛选与利谷隆作用相关的基因,进一步基于京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路(Pathway)数据库、基因本体(GO)数据库并借助注释、可视化和集成发现数据库(Metascape)进行功能富集分析.结果 以CTD筛选出与利谷隆作用相关的127个基因.基因互作图显示MYC关联基因数目最多,处于中心地位,其次是EGFR和CDK2.CTD分析显示,与利谷隆相关的疾病中肿瘤、神经系统疾病、消化系统疾病位于前列.KEGG Pathway分析显示,作用基因多富集于信号转导途径.Metascape对KEGG分析发现基因大多集中在MAPK、PI3K-Akt信号通路和谷氨酸能突触,这些通路与肿瘤、应激反应和神经系统有一定关联性;对GO Biological Processes分析发现基因大多分布于突触信号、离子通道,说明利谷隆可能通过突触信号、离子通道对机体产生影响.目前利谷隆的相关研究对为生殖毒性,对肿瘤、神经系统及应激反应的相关研究还相对缺乏.我们希望借此提供研究方向进一步完善利谷隆的毒性及潜在机制.