두 유전자 사이의 합성 치명적인 상호 작용은 둘 중 하나의 하나의 녹다운세포 생존가능성에 영향을 미치지 않지만 두 합성 치명적인 파트너의 녹다운이 세포 생존 가능성 또는 세포 사망의 손실로 이어질 때 발생합니다. 이기종 데이터 세트를 결합하면 세포 증식을 중단하는 것을 목표로 암과 같은 질병의 약물 조합에 의해 표적으로 할 수있는 합성 치명적인 상호 작용의 식별으로 이어질 수 있습니다. 합성 치사성의 개념은 세포 증식이 문제인 모든 질병에 관심이 있습니다.
암에 관해서는, 합성 치명적인 유전자 상호 작용은 이미 PARP 억제제를 사용하여 BRCA 돌연변이 종양에서 표적으로 하고 있습니다. 우리의 것과 같은 노력은 그밖 유전자 상호 작용 및 암 엔티티를 위한 개념의 사용을 확장할 수 있었습니다. 우리의 실험실에서, 우리는 유방암의 맥락에서 합성 치명적인 상호 작용을 대상으로 계산 예측 약물 조합을 테스트했습니다.
먼저 BioGRID에서 데이터를 검색합니다. 웹 브라우저를 사용하여 tab2 형식으로 최신 BioGRID 상호 작용 파일을 다운로드합니다. 열을 필터링하여 후속 분석 단계와 관련된 것만 유지합니다.
다음으로, 합성 치사및 부정적인 유전 상호 작용을 위한 필터. 실험 시스템 열의 정보를 사용하여 데이터 집합을 음수 유전 또는 합성 치사성 값을 가진 항목으로 제한합니다. 합성 치명적인 상호 작용합성 치명적인 상호 작용이 유기체 당 사용할 수있는 이러한 상호 작용의 수에 대한 견적을 제공 할 합성 치명적인 상호 작용 파트너 세금 IDs의 수를 결정하여보고 된 종을 식별합니다.
Ensembl BioMart에서 관련 모델 유기체에 대한 인간 직교를 검색하려면 각각의 모델 유기체 데이터 집합을 선택하고 특성을 클릭하고 유전자 이름을 선택합니다. 그런 다음 데이터 집합을 클릭하고 인간 유전자를 선택합니다. 다시 특성을 클릭하고 유전자 이름을 선택합니다.
그런 다음 결과를 클릭합니다. 고유한 결과만 확인하고 Go.Automatize를 클릭하고, 정형전성 유전자 쌍을 검색하기 위해 BioMart RESTful 액세스로 직접 쿼리를 보냅니다. Ensembl BioMart 웹 인터페이스를 통해 수동으로 데이터를 검색하는 경우 이름을 변경하여 헤더 라인이 자동으로 추가되었습니다.
다른 모델 유기체에 대한 정형 전 인간 유전자를 검색하기 위해, 제 1 데이터 집합 요소의 이름 속성의 값을 각각의 Ensembl 데이터 세트의 이름으로 대체한다. 다음으로, 동종모가 없는 유전자에 대한 모든 항목을 폐기하고, 단일 파일에 모든 동종 매핑을 수집하고, 인간 유전자에 대한 더미 매핑을 추가합니다. 또한, 인간의 유전자에 대 한 인공 항목을 추가.
세금 ID와 유전자 기호의 조합을 보유하는 새 컬럼을 각 상호 작용 파트너에 추가하여 후속 결합을 위한 신디파일 파일을 준비합니다. 검색 된 정형 소 쌍과 유기체 세금 ID 및 유전자 기호에 따라 합성 치명적인 상호 작용에 가입. 다운로드 섹션에서 DrugBank에서 약물 대상 쌍을 검색하여 필요한 경우 먼저 계정을 만듭니다.
DrugBank 약물 대상 파일을 관련 열로 제한합니다. 인간 분자 체에 대해서만 항목을 유지합니다. 그런 다음 관련 컬럼을 추출하고 인간 종에 대한 데이터를 필터링합니다.
약물 이름과 약물 대상 정보는 두 개의 별도 CSV 파일로 제공되므로 두 파일의 정보를 병합해야 합니다. 이렇게 하려면 먼저 약물 이름 항목을 정규화해야 합니다. 그런 다음 약물 표적 파일을 정상화하여 약물 당 한 줄을 갖습니다.
DrugBank 어휘 파일을 계속 하고 관련 열을 추출합니다. 약물 이름과 약물 표적 정보는 두 개의 별도 CSV 파일로 제공되기 때문에, 공통의 DrugBank ID를 사용하여 두 파일에서 정보를 병합합니다.유전자 심볼 열을 사용하여 이전 단계에서 생성된 약물 표적 약물 이름 파일과 합성 치명적인 상호 작용 데이터 세트를 결합하여 각 합성 치명적인 상호 작용의 두 파트너에 대한 약물 이름을 추가해야 합니다. 마지막으로, ClinicalTrials.gov 임상 시험에 대한 정보를 검색합니다.
쉽게 액세스할 수 하려면 임상 시험 변환 이니셔티브에서 제공하는 관계형 데이터베이스를 사용하여 필요한 경우 먼저 계정을 만듭니다. 제안된 약물을 DMSO 또는 PBS와 같은 적절한 용매에 적어도 4개의 상이한 농도로 용해한다. 96웰 플레이트에 시드된 인간 유방암 세포에 약물을 추가하고, 억제 농도 값을 결정하기 위해 원하는 시간 동안 배양한다.
이전에 설립된 IC50부터 시작하여 다양한 약물 조합 및 농도로 세포 생존 가능성을 결정하기 위해 선택의 생존성 또는 세포 분석기를 사용합니다. 이어서, 그들의 조합지수를 산출하여 약물 조합의 시너지 세포독성 효과를 결정한다. 이 방법은 난소암에 있는 합성 치명적인 상호 작용을 표적으로 하는 약 조합을 확인하기 위하여 이용되었습니다.
그것은 발견 했다 21 독특한 약물에 기여 84 39 합성 치명적인 interactors의 집합을 대상으로 확인 된 약물 조합. 동일한 워크플로우가 유방암의 맥락에서 166개의 합성 치명적인 유전자 쌍을 표적으로 하는 243개의 유망한 약 조합을 확인하기 위하여 이용되었습니다. 선택 된 조합은 두 개의 유방암 세포 주에서 세포 생존력과 세포 세포에 미치는 영향에 대해 테스트되었습니다.
SK-BR-3 유방암 세포주에서 셀레콕시브, 졸드로닉산 및 셀레콕시브의 조합에 대한 생존성 분석 결과 약물이 결합되면 세포 생존가능성에 상당한 시너지 효과가 있음을 입증했다. 2개의 약물로 자체적으로 처리된 SK-BR-3 세포의 부속서 V 및 7-AAD 염색은 약물 조합으로 치료 후 후기 세포세포 및 괴사 세포의 비율이 증가한 것으로 나타났다. 이 프로토콜을 시도 할 때, 임상 시험에서 검색 된 모든 약물과 개입에 대한 해당 DrugBank 약물 이름을 식별하는 데 필요한 시간을.
연구 하에 질병에 대한 합성 치명적인 인터랙터의 과학적 문헌에 있는 유전자 발현 프로파일 또는 부기 정도와 같은 추가 데이터의 포함은 합성 치명적인 상호 작용의 우선 순위를 더 이용하기 위하여 이용될 수 있습니다. 사용 가능한 생체 의학 데이터의 증가량으로 인해, 전산 생물학자와 힘을 결합하는 것은 실험실에서 테스트 할 새로운 가설로 이어지는 유익한 상호 작용이다. 세포정전기 제제와 함께 작업할 때는 실험실 안전 장비 및 유해 시약 처리를 다루는 현지 지침을 따라야 합니다.
언제든지 직접 접촉을 피하고 실험을 시작하기 전에 사용되는 물질에 대한 정보를 수집해야합니다.
