저자는 GSE167490 데이터 세트를 제공한 Jessica S Sadick, Michael R O'Dea, Philip Hasel 등에게 감사를 표합니다. 저자는 Faten A Sayed, Lay Kodama, Li Fan 등이 GSE183068 데이터 세트를 제공한다는 점을 높이 평가합니다. 저자는 데이터 분석에 도움을 준 Shuqing Liu와 데이터 분석 플랫폼을 제공한 Wen Yang에게 감사를 표합니다. 이 연구는 중국국립자연과학재단(National Natural Science Foundation of China, 82174511), 청두(Chengdu) 중의과대학 살구숲 장학생(Apricot Grove Scholars), 수련 인재 연구 향상 프로그램(Discipline Talent Research Enhancement Program, QJJJ2022001), 랴오닝 활성화 인재 프로그램(LiaoNing Revitalization Talents Program, XLYC 1807083), 쓰촨 중앙약초 관리국 기금(2023MS578), 국가 학부 혁신 및 기업가 정신 교육 프로젝트(202310633003X), 과학 연구 실습 혁신 주제의 지원을 받았습니다. Chengdu University of Traditional Chinese Medicine (ky-2023100) 대학생용. Hanjie Liu와 Hui Yang은 연구의 설계, 수집, 데이터 해석, 초안 작성 및 원고 수정에 기여했습니다. Shuqing Liu와 Siyu Li는 연구 설계, 데이터 수집 및 원고 초안 작성에 참여했습니다. 웬 양(Wen Yang)과 안와르 아이샤(Anwar Ayesha)는 데이터 수집 및 해석을 담당했습니다. Xin Tan은 그림 및/또는 테이블을 준비했습니다. 첸 장(Cen Jiang), 이 리우(Yi Liu), 루솽 시에(Lushuang Xie)가 연구를 구상하고 원고를 검토/편집했다. 모든 저자가 논문에 기여하고 제출된 버전을 승인했습니다.

분석의 2단계부터 9단계까지는 R 소프트웨어를 사용하여 구현되었으며( 보충 그림 1 및 보충 파일 1 참조), 나머지 단계는 온라인 플랫폼에서 실행되었습니다. 이 프로토콜에 사용된 데이터베이스의 세부 정보(웹 링크 포함)는 재료 목차에 나와 있습니다.
1. 데이터 수집
<ol><li>미국 국립생물공학정보센터(National Center of Biotechnology Information)에서 공개적으로 사용 가능한 유전자 발현 옴니버스(GEO) 데이터베이스에 액세스하십시오.</li>
	<li>검색 상자에서 Alzheimer's disease(알츠하이머병 )라는 GEO 데이터를 검색합니다.</li>
	<li>오른쪽에서 Homo sapiens로 Top Organisms를 선택합니다. 참고: 검색 결과는 호모 사피엔스의 알츠하이머병에 대한 데이터였습니다.</li>
	<li>검색된 정보를 필터링한 후 각 개별 단일 핵 샘플에 대한 features.tsv, barcode.tsv 및 matrix.mtx를 포함하는 GSE167490 및 GSE183068 데이터 파일을 다운로드합니다. 데이터 세트는 전두엽 피질에서 유래한 34개의 알츠하이머병 샘플로 구성되었으며, 17개의 남성 샘플과 17개의 여성 샘플이 균등하게 분포되어 있습니다(보충 표 1).</li>
</ol>2. 샘플 병합
<ol><li>컴퓨터에서 데이터 경로와 샘플 이름을 적절하게 구성합니다. 다운로드된 샘플 34개를 가져오고 함수 이름을 사용하여 샘플에 성별에 따른 이름을 할당합니다.</li>
	<li>함수 목록과 Read10X를 사용하여 배치 처리 방식으로 모든 샘플에 대한 Seurat 객체를 생성하고, 파라미터를 min.cells = 3 및 min.features = 200으로 지정합니다.</li>
	<li>RenameCells 함수를 사용하여 샘플 ID를 셀 바코드에 접두사로 추가하여 병합 프로세스 중에 셀 바코드를 보존합니다. 이를 통해 각 세포가 고유한 정체성을 유지하고 병합 후 원래 시료 공급원을 추적할 수 있었습니다.</li>
</ol>3. 품질 관리 (QC)
<ol><li>PercentageFeatureSet 함수를 사용하여 각 세포의 미토콘드리아 유전자 비율, 적혈구 유전자 비율 및 리보솜 유전자 비율을 계산합니다.</li>
	<li>[[ ]] 연산자를 사용하여 이러한 계산된 비율을 메타데이터에 저장하면 이 정보를 각 셀의 메타데이터에 직접 연결할 수 있습니다.</li>
	<li>subset 함수를 사용하여 매개 변수를 nFeature_RNA > 200, nFeature_RNA < 10000, nCount_RNA < 60000, percent.mt < 10, percent.rb < 5 및 %로 지정하여 세포 여과를 수행합니다. HB < 75.</li>
	<li>분석에서 GSM5106107 제외합니다.</li>
</ol>4. 배치 효과 검사
<ol><li>데이터 처리를 수행합니다.<ol><li>NormalizeData 함수를 사용하여 데이터를 정규화합니다.</li>
		<li>FindVariableFeatures 함수를 사용하여 데이터셋에서 상위 2000개의 변수 특징을 식별합니다.</li>
		<li>RunPCA를 사용하여 50개의 주성분을 유지하면서 데이터에 대한 주성분 분석(PCA)17을 수행합니다.</li>
		<li>ElbowPlot 함수를 사용하여 엘보우 플롯을 생성하여 후속 해석을 위한 최적의 차원 수를 결정합니다. 처음 50개의 차원을 고려합니다.</li>
		<li>ScaleData를 사용하여 데이터 크기를 조정하여 모든 기능이 비슷한 규모에 있도록 합니다.</li>
		<li>30개 차원을 기반으로 FindNeighbors 를 사용하여 최근접이웃을 식별합니다.</li>
		<li>RunUAP을 사용하여 UMAP 알고리즘을 적용하여 데이터의 차원을 30차원으로 줄입니다.</li>
	</ol></li>
	<li>reduction 파라미터를 umap으로 설정하고 group.by 파라미터를 orig.ident로 설정한 상태에서 DimPlot 함수를 사용하여 처리된 데이터를 시각화합니다. 참고: 이 단계는 원래 셀 ID로 그룹화된 축소된 UMAP 공간의 데이터를 시각화하는 플롯을 생성할 수 있습니다. UMAP 플롯을 검토한 결과, 배치 효과가 존재한다는 것이 명백해졌습니다. 배치 또는 실험 기원에 기반한 세포의 뚜렷한 클러스터링 또는 분리는 실험 배치가 유전자 발현 프로파일에 영향을 미쳤음을 시사했습니다.</li>
</ol>5. 데이터 통합
<ol><li>SCTransform 함수를 사용하여 데이터를 정규화하고 표준화합니다.</li>
	<li>조화 알고리즘18 을 적용하여 나머지 33개의 단핵 데이터를 적분합니다. 적분을 위해 SCT 분석을 사용하고 최대 조화 반복 횟수를 20으로 설정합니다.</li>
	<li>해상도 파라미터가 0.07로 설정된 FindClusters 함수를 사용하여 데이터 내에서 고유한 클러스터를 식별합니다.</li>
	<li>지정된 차원 수(dims = 30)에 RunUMAP 함수를 사용하여 데이터의 차원 수를 더 줄이고 더 낮은 차원 공간에서 군집을 시각화합니다.</li>
</ol>6. 셀 유형 주석
<ol><li>기존 문헌에 대한 광범위한 검토를 통해 세포의 marker 유전자(Supplementary Table 2)를 수집합니다.</li>
	<li>세포 클러스터 이질성을 식별한 후, 특이적으로 발현된 마커 유전자로 각 클러스터 셀의 유형을 분류합니다.</li>
	<li>ggplot2 패키지를 사용하여 UMAP 시각화 로 다양한 세포 유형을 제시하며, 이때 희소돌기아교세포는 색상 코드 #DB7093로, 흥분성 뉴런은 #FF69B4, 성상교세포는 #1874CD, 미세아교세포는 #63B8FF, 희소돌기아교세포 전구세포는 #DB7093, 억제성 뉴런은 #FFC0CB, 내피세포는 #FF69B4로 강조되었습니다.</li>
	<li>성별에 따라 층화된 각 세포 유형의 비율을 계산합니다.</li>
</ol>7. 신경교세포 데이터 추출
<ol><li>subset 함수를 사용하여 통합된 벌크 데이터에서 성상세포(astrocyte) 데이터를 추출합니다.</li>
	<li>subset 함수를 사용하여 통합된 벌크 데이터에서 미세아교세포 데이터를 추출합니다.</li>
	<li>subset 함수를 사용하여 통합된 벌크 데이터에서 희소돌기아교세포 데이터를 추출합니다.</li>
</ol>8. 신경교세포(Glial sex-specific) 차등 발현 유전자(DEGs) 포획
<ol><li>임계값: p-value < 0.05 및 |avg_log2FC|group.by > 30. 상향 조정된 DEG는 Up으로, 하향 조정된 DEG는 Down으로, 나머지는 Stable로 레이블을 지정합니다.<ol><li>x축은 두 조건(pct.1 - pct.2) 간의 백분율 차이를 나타내고 y축은 avg_log2FC 나타내는 ggplot 함수를 사용하여 DEG를 시각화합니다. 상향 조절된 유전자는 PaleVioletRed, 하향 조절된 유전자는 Pink, 안정적인 유전자는 DodgerBlue3를 사용하여 강조되었습니다.</li>
	</ol></li>
	<li>임계값: p-값 < 0.05 및 |avg_log2FC|group.by > 1. 상향 조정된 DEG는 Up으로, 하향 조정된 DEG는 Down으로, 나머지는 Stable로 레이블을 지정합니다.<ol><li>ggplot 함수를 사용하여 x축은 두 조건(pct.1 - pct.2) 간의 백분율 차이를 나타내고 y축은 avg_log2FC를 나타냅니다. 상향 조절된 유전자는 OrangeRed, 하향 조절된 유전자는 LightSalmon, 안정적인 유전자는 SteelBlue1을 사용하여 강조되었습니다.</li>
	</ol></li>
	<li>임계값: p-값 < 0.05 및 |avg_log2FC|group.by > 10. 상향 조정된 DEG는 Up으로, 하향 조정된 DEG는 Down으로, 나머지는 Stable로 레이블을 지정합니다.<ol><li>ggplot 함수를 사용하여 x축은 두 조건(pct.1 - pct.2) 간의 백분율 차이를 나타내고 y축은 avg_log2FC 나타냅니다. 상향 조절된 유전자는 DeepPink라는 색상을, 하향 조절된 유전자는 HotPink를, 안정적인 유전자는 DeepSkyBlue3를 사용하여 강조했습니다.</li>
	</ol></li>
</ol>9. 성별 특이적 DEG의 기능적 농축 분석
<ol><li>enrichGO 함수를 사용하여 각 신경교세포 유형에 대한 성별 특이적 DEG에 대한 유전자 온톨로지(GO) 농축 분석을 수행합니다. OrgDb = org 매개 변수를 설정합니다. Hs.eg.db, keyType = SYMBOL, ont = ALL, pAdjustMethod = BH, pvalueCutoff = 0.01 및 qvalueCutoff = 0.05.</li>
	<li>function bitr을 사용하여 유전자 기호를 해당 유전자 ID로 변환합니다. enrichKEGG 기능을 사용하여 각 신경교세포 유형에 대한 성별 특이적 DEG에 대한 KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 농축 분석을 수행합니다. organism = has, keyType = kegg, pAdjustMethod = BH, pvalueCutoff = 0.01, qvalueCutoff = 0.05로 설정을 조정합니다.</li>
</ol>10. go 및 kegg 경로에서 신경교 DEG의 빈도 통계, 각 신경교 성별 특이적 DEG의 벤 다이어그램 및 PPI 네트워크 구성
<ol><li>빈도 히스토그램을 사용하여 GO 및 KEGG 경로에서 신경교세포(glial sex-specific) DEG의 빈도를 계산합니다.</li>
	<li>STRING 데이터베이스에 액세스하여 PPI 네트워크를 구성합니다.</li>
	<li>다중 단백질을 선택합니다. 검색 상자에서 이름 목록을 검색합니다. "유기체"를 호모 사피엔스로 설정하십시오.</li>
	<li>검색에서 얻은 단백질 목록을 검토합니다. 계속하려면 계속 을 클릭하십시오.</li>
	<li>다운로드 옵션을 선택하여 PPI 네트워크를 내보내고, 가급적이면 해상도가 더 높은 PNG 형식으로 내보냅니다.</li>
	<li>벤 다이어그램(Venn diagrams)을 사용하여 상위 성별 특이적 유전자에 대한 공동 발현 분포를 시각화합니다.</li>
	<li>벤 다이어그램 분석을 기반으로 연구에서 공유 유전자를 핵심 유전자로 식별합니다.</li>
</ol>11. 다단계 규제 네트워크 구축
<ol><li>NetworkAnalyst에 액세스합니다.</li>
	<li>Gene List Input을 클릭하고 organism을 H. sapiens (human)로 지정합니다. ID 유형을 공식 유전자 기호로 설정합니다. 검색 필드에 유전자 이름을 입력한 다음 Upload and Proceed(업로드 및 진행)를 클릭합니다.</li>
	<li>Gene-miRNA Interactions를 선택하고 miRTarBase v8.0을 선택합니다. 확인을 클릭하여 선택을 확인합니다.</li>
	<li>TF-gene Interactions로 이동하여 ENCODE 데이터베이스를 선택합니다. 확인을 클릭하여 선택을 확인합니다.</li>
	<li>그런 다음 TF-miRNA Coregulatory Network 로 이동하여 OK 를 클릭하여 계속 진행합니다.</li>
	<li>마지막으로 [Proceed ]를 선택하여 유전자-miRNA 상호 작용 및 TF-유전자 상호 작용을 통합하는 다요인 조절 네트워크를 생성합니다.</li>
</ol>12. 유전자 및 표적 한의학 분석
<ol><li>Coremine Medical 온라인 데이터베이스에 액세스합니다.</li>
	<li>특정 유전자 이름을 입력하고 접미사 gene/protein, human 이 있는 해당 유전자를 탐색 섹션 아래의 검색 상자에 선택합니다.</li>
	<li>Drugs(약물) 섹션을 탐색하고 검색된 약물과 관련된 TCM을 식별합니다. 참고: 통계적으로 유의한 약물은 파란색으로 표시되었습니다.</li>
	<li>치료용 TCM으로서의 "중요성" 가치에 따라 상위 5개 TCM을 결정합니다.</li>
</ol>13. 핵심유전자를 표적으로 하는 한의학적 성분에 대한 연구요약
<ol><li>TCMIP(Integrative Pharmacology-based Research Platform of Traditional Chinese Medicine) 및 TCMSP(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform)에 액세스합니다. 검색 창에 허브의 이름을 입력하여 해당 성분을 검색하십시오.</li>
	<li>2023년 4월 10일까지 시간 제한으로 PubMed 데이터베이스에서 성분을 검색하십시오. 사용된 검색어는 TCMSP의 Molecule Name과 TCMIP의 Chemical Components를 포함하였으며, 영어로 출판된 논문으로 제한하였다.</li>
	<li>알츠하이머병에 작용하는 허브와 그에 상응하는 성분을 요약하고 분석합니다.</li>
</ol>14. 알츠하이머병의 성별 특이성에 대한 중의학자의 치료 기능 확인
<ol><li>허브를 TCMIP로 가져오고 해당 설명 페이지로 이동합니다.</li>
	<li>Export data 기능을 활용하고 CSV 형식을 선택하여 GO - Biological Process, GO - Cellular Component, GO - Molecular Function 및 Reactome Pathway의 농축 용어를 다운로드합니다.</li>
	<li>막대 차트를 사용하여 각 허브에 대해 다운로드된 농축 용어를 시각화합니다.</li>
</ol>

알츠하이머병의 성별 특이적 신경교세포 바이오마커: 전사체 분석

<ol>
	<li>Alzheimers Dement. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Alzheimer's+disease+facts+and+figures.">Alzheimer's disease facts and figures.</a> Alzheimers Dement. 19 (4), 1598-1695 (2023).</li><li>Xie, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electroacupuncture+improves+M2+microglia+polarization+and+glia+anti-inflammation+of+hippocampus+in+Alzheimer's+disease.">Electroacupuncture improves M2 microglia polarization and glia anti-inflammation of hippocampus in Alzheimer's disease.</a> Front Neurosci. 15, 689629 (2021).</li><li>Xie, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inflammatory+factors+and+amyloid+beta-induced+microglial+polarization+promote+inflammatory+crosstalk+with+astrocytes.">Inflammatory factors and amyloid beta-induced microglial polarization promote inflammatory crosstalk with astrocytes.</a> Aging (Albany NY). 12 (22), 22538-22549 (2020).</li><li>Hampel, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+amyloid-beta+pathway+in+Alzheimer's+disease.">The amyloid-beta pathway in Alzheimer's disease.</a> Mol Psychiatry. 26 (10), 5481-5503 (2021).</li><li>Baik, S. 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S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Astrocytes+and+oligodendrocytes+undergo+subtype-specific+transcriptional+changes+in+Alzheimer's+disease.">Astrocytes and oligodendrocytes undergo subtype-specific transcriptional changes in Alzheimer's disease.</a> Neuron. 110 (11), 1788-1805 (2022).</li><li>Chen, Y., Colonna, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microglia+in+Alzheimer's+disease+at+single-cell+level.+Are+there+common+patterns+in+humans+and+mice.">Microglia in Alzheimer's disease at single-cell level. 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이 원고에는 이해 상충이 없으며, 모든 저자가 출판을 위한 제출을 승인했습니다.

성별 특이성은 AD19의 역학, 병리학 및 임상 증상에서 확인되었습니다. 여기에서는 알츠하이머병 환자의 성별 특이적 신경교세포(glial gene) 및 관련 경로로부터 "호르몬-시냅스-뉴런 축(hormone-synapse-neuron axis)"의 잠재적인 병리학적 기전을 확인했다. NLGN4Y는 3개의 신경교세포에서 유일하게 공유되는 유전자였으며 알츠하이머병의 성별 특이성에 대한 바이오마커로 선택되었습니다. N...

알츠하이머병(Alzheimer's disease, AD)은 발병률이 높은 세계적인 질병으로, 치매의 60%-80%를 차지한다1. 높은 발병률에도 불구하고 알츠하이머병의 기계론적 발병기전은 명확하게 규명되지 않았으며, 현재까지 효과적인 치료법이 없다2. 알츠하이머병의 주요 병리학은 신경 세포 위축과 병리학적 파편의 축적, 주로 미세소관 관련 단백질인 Tau와 β-아밀로이드(Aβ)3,4로 확인되었습니다. 알츠하이머병의 발병기전은 비정상적인 자가포식, 산화 스트레스, 미토콘드리아 기능 장애, 염증 및 에너지 대사 장애와 관련이 있다5. 유병률 조사에 따르면 알츠하이머병 환자의 2/3가 여성인 것으로 나타났다6. 알츠하이머병의 성별에 따른 차이는 병인, 임상적 증상, 예방 및 치료에 존재한다. 따라서 알츠하이머병에서 성별에 따른 차이를 유발하는 생물학적 기전을 밝히고 한의학(TCM)을 표적으로 삼는 것은 알츠하이머병의 발병 기전을 이해하고 정확한 치료 전략을 안내하는 데 도움이 되는 보다 포괄적인 이론적 틀을 제공할 수 있습니다.
신경아교세포(neuroglial cell), 특히 미세아교세포(microglia), 성상교세포(astrocyte), 희소돌기아교세포(oligodendrocyte)는 알츠하이머병의 발병에 기여할 수 있습니다. 알츠하이머병에서는 미세아교세포가 활성화되고 유전적으로 변형되어 염증 반응, 식세포작용 및 Aβ 청소에 기여합니다 7,8; 성상세포(astrocyte)는 유전적으로 변형되어 시냅스 활동, 이온 항상성, 에너지 및 지질 대사에 영향을 미친다9; 희소돌기아교세포는 성 특이성에 따라 유전적으로 변형되어 신경 세포 손실, 신경 섬유 엉킴 및 백질 병변에 기여합니다10,11.
이 연구에서는 단핵 RNA 염기서열분석(snRNA-seq)을 우수한 기법으로 사용했습니다. 단일 세포 RNA 염기서열분석(scRNA-seq)과 비교하여 snRNA-염기서열분석은 시료 풍부성, 세포 유형 무결성 및 데이터 신뢰성 측면에서 이점을 제공합니다12,13. SnRNA-seq는 알츠하이머병에 초점을 맞추고 신경교세포의 역할을 탐구하는 연구에서 광범위하게 활용되어 왔습니다 14,15,16. 이러한 연구 분야에서 널리 채택된 것은 알츠하이머병에서 신경교세포의 전사 특성에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 데 있어 그 효과를 강조합니다. snRNA-seq의 장점을 활용하여 연구자들은 알츠하이머병 병리학에서 신경교세포의 관여에 관한 중요한 정보를 발견하고 잠재적인 치료 표적을 식별할 수 있었습니다. 알츠하이머병의 성별 특이적 신경아교세포 전사 특성과 알츠하이머병의 성 특이성에 대한 잠재적 TCM을 탐색하기 위해 이 연구는 NCBI GEO 공개 데이터베이스에서 알츠하이머병 환자의 전두엽 피질에서 얻은 snRNA-seq 데이터를 분석했습니다. 성별 특이적 차등 발현 유전자(DEG), 유전자 온톨로지(GO), 교토 유전자 및 게놈 백과사전(KEGG), 단백질-단백질 상호작용(PPI) 네트워크 및 유전자-TF-miRNA 네트워크를 추가로 분석하여 주요 바이오마커와 잠재적 발병 기전을 밝힙니다. 마지막으로, 잠재적인 TCM을 제안하고, Coremine Medical, TCMIP, TCMSP 데이터베이스를 검색하여 유효성분을 표와 함께 표시했습니다.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Database</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Coremine Medical database</td>
			<td>Jointly developed by Norway, the Chinese Academy of Sciences, the Chinese Academy of Medical Sciences, the National Medical Library of the United States and other institutions</td>
			<td></td>
			<td>When you explore concepts in CoreMine Medical you access a database that is structured to relate important concepts, ranked by statistical relevance, to your topic. For example, if you type in &#34;Alzheimer disease,&#34; in addition to retrieving documents and resources that discuss the disease, you will be able to view networks and lists that show how your query concept is related to other bio-medical concepts. This provides an overview of concepts that relate to your search as well as being an interface for navigating information on these concepts. 
			Weblink: https://coremine.com/medical/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Gene Expression Omnibus (GEO)</td>
			<td>National Center for Biotechnology Information in the United States (NCBI)</td>
			<td></td>
			<td>GEO is a public functional genomics data repository supporting MIAME-compliant data submissions. Array- and sequence-based data are accepted. Tools are provided to help users query and download experiments and curated gene expression profiles. 
			Weblink: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Integrative Pharmacology-based Research Platform of Traditional Chinese Medicine (TCMIP, version: 2.0)</td>
			<td>None</td>
			<td></td>
			<td>Introduction to the Integrated Pharmacology Based Network Computational Research Platform for Traditional Chinese Medicine [TCMIP v2.0], http://www.tcmip.cn/ ) It is an intelligent data mining platform based on the online database of the Encyclopedia of Traditional Chinese Medicine (ETCM), which integrates medical big data management and pharmacological computing services. It aims to reveal the scientific connotation of traditional Chinese medicine theory and the scientific value of original thinking in traditional Chinese medicine, summarize and pass on the experience of famous doctors, control the quality of traditional Chinese medicine, explain the principles of traditional Chinese medicine action, research and development of new Chinese medicine, especially the discovery and optimization of modern drug combinations, Provide a strong data foundation and analytical tools. Based on TCMIP v1.0, a comprehensive upgrade is implemented, including five major databases and seven functional modules. Through system integration and module integration, a comprehensive analysis of the multi-level correlation of the &#34;disease syndrome prescription&#34; interaction network can be quickly achieved. As an intelligent data mining platform, TCMIP v2.0 will provide a strong data foundation and analysis platform for revealing the scientific connotation of traditional Chinese medicine theory and the scientific value of original thinking in traditional Chinese medicine, summarizing and inheriting the experience of famous doctors, quality control of traditional Chinese medicine, elucidating the principles of traditional Chinese medicine action, research and development of new traditional Chinese medicine drugs, especially modern drug combination discovery and optimization. 
			Weblink: http://www.tcmip.cn/TCMIP&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NetworkAnalyst</td>
			<td>None</td>
			<td></td>
			<td>Networkanalyze is an online visualization analysis platform for gene expression analysis and meta-analysis. It can perform comparative, quantitative, differential and enrichment analysis of gene expression, protein-protein interaction analysis, integration analysis of multiple datasets, and can also draw high-value images such as PCA, protein-protein interaction network diagram, heatmap, volcano diagram, Wayne diagram, etc. 
			Weblink: https://www.networkanalyst.ca/NetworkAnalyst/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PubMed database</td>
			<td>National Center for Biotechnology Information in the United States (NCBI)</td>
			<td></td>
			<td>The Pubmed database is a biomedical literature database maintained by the National Library of Medicine (NLM) in the United States, aimed at providing the latest medical research results to scientists, doctors, researchers, and students worldwide. This database collects biomedical literature from around the world, including journal articles, papers, books, etc. As of now, the Pubmed database has collected over 30 million articles and is continuously updated every week. 
			Weblink: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R software</td>
			<td>Ross Ihaka and Robert Gentleman</td>
			<td></td>
			<td>R is a language and environment for statistical computing and graphics. It is a GNU project which is similar to the S language and environment which was developed at Bell Laboratories (formerly AT&#38;T, now Lucent Technologies) by John Chambers and colleagues. R can be considered as a different implementation of S. There are 
			some important differences, but much code written for S runs unaltered under R. 
			Weblink: https://www.r-project.org/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>STRING database (STRING, version 11.0)&#160;</td>
			<td>Swiss Institute of Bioinformatics</td>
			<td></td>
			<td>STRING is a database of known and predicted protein interactions. The interactions include direct (physical) and indirect (functional) associations 
			Weblink: https://string-db.org/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP)</td>
			<td>Zhejiang Jiuwei Health Co., Ltd</td>
			<td></td>
			<td>TCMSP is not only a data repository, but also an analysis platform for users to comprehensively study Traditional Chinese Medicines (TCM): including identification of active components, screening of drug targets and generation of compounds-targets-diseases networks, as well as the detailed drug pharmacokinetic information involving drug-likeness (DL), oral bioavailability (OB), blood-brain barrier (BBB),intestinal epithelial permeability (Caco-2), ALogP,fractional negative surface area (FASA-) and number of &#160;H-bond&#160;donor/acceptor &#160;(Hdon/Hacc). So far, TCMSP has attracted broad attentions and several groups have published more than 10 papers by using our TCMSP database within about one year. 
			Weblink: https://tcmsp-e.com</td>
		</tr>
	</tbody>
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biomarker identification for gender specificity of alzheimer's disease based on the glial transcriptome profiles

최근 알츠하이머병(Alzheimer's disease, AD)에서 많은 성별 특이적 바이오마커가 밝혀졌습니다. 그러나 대뇌신경교세포(cerebral glial cell)는 거의 보고되지 않았다. 이 연구는 GEO 데이터베이스에서 33 명의 AD 개인의 전두엽 피질에서 220,095 개의 단일 핵 전사체를 분석했습니다. 성교세포에서 성별 특이적 차등 발현 유전자(DG)가 확인되었으며, 성상교세포에서 243개, 미세아교세포에서 1,154개, 희소돌기아교세포에서 572개가 확인되었습니다. 유전자 온톨로지(GO) 기능 주석 분석과 KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 경로 농축 분석은 시냅스, 신경 및 호르몬 관련 경로에서 기능적 농도를 밝혀냈습니다. 단백질-단백질 상호작용 네트워크(PPI)는 성상교세포에서 MT3, CALM2, DLG2, KCND2, PAKACB, CAMK2D 및 NLGN4Y, 미세아교세포에서 TREM2, FOS, APOE, APP 및 NLGN4Y, 희소돌기아교세포에서 GRIN2A, ITPR2, GNAS 및 NLGN4Y를 주요 유전자로 식별했습니다. NLGN4Y는 3개의 신경교세포가 공유하는 유일한 유전자로, 알츠하이머병의 성별 특이성에 대한 바이오마커로 확인되었습니다. 유전자-전사인자(Gene-transcription factor, TF)-miRNA 공동조절 네트워크는 NLGN4Y와 그 표적 TCM에 대한 주요 조절인자를 식별했습니다. Ecklonia kurome Okam(Kunbu)과 Herba Ephedrae(Mahuang)를 확인하고 활성 성분이 AD에 미치는 영향을 표시했습니다. 마지막으로, 쿤부(Kunbu)와 마황(Mahuang)에 대한 농축 분석(enrichment analysis)은 이들이 알츠하이머병의 성별 특이성에 대한 치료 후보로 작용할 수 있음을 시사했다.

Alzheimer&#39;s disease (AD) is a global disease with high incidence, and it accounts for 60%-80% of dementia1. Despite its high incidence, the mechanistic pathogenesis of AD is not clearly delineated, and there have been no effective therapeutics until now2. The main pathologies in AD were identified as neuronal atrophy and the accumulation of pathological debris, mainly microtubule-associated protein Tau, and &#946;-amyloid (A&#946;)3,4. The pathogenesis of AD is associated with abnormal autophagy, oxidative stress, mitochondrial dysfunction, inflammation, and energy metabolism disorder5. Prevalence surveys proved that two-thirds of AD patients were women6. Sex-specific differences in AD exist in the etiology, clinical manifestations, prevention, and treatment. Thus, revealing the biological mechanism that causes sex-specific differences in AD and targeting traditional Chinese medicine (TCM) can potentially provide a more comprehensive theoretical framework to understand the pathogenesis of AD, and to further guide accurate treatment strategy.
Neuroglial cells, especially microglia, astrocytes, and oligodendrocytes, potentially contribute to the pathogenesis of AD. In AD, microglia are activated and genetically altered, which contribute to inflammatory response, phagocytosis, and A&#946; clearance7,8; astrocyte is genetically altered, which affects synaptic activity, ion homeostasis, and energy and lipid metabolism9; oligodendrocyte is genetically altered with sex specificity, which contributes to neuronal loss, neurofibrillary tangles, and white matter lesions10,11.
In this study, we employed single-nuclei RNA sequencing (snRNA-seq) as a superior technique. Compared to single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), snRNA-seq offers advantages in terms of sample richness, cell type integrity, and data reliability12,13. SnRNA-seq has been extensively utilized in studies focusing on AD and exploring the role of glial cells14,15,16. Its wide adoption in these research areas highlights its effectiveness in providing valuable insights into the transcriptional characteristics of glial cells in AD. By leveraging the advantages of snRNA-seq, researchers have been able to uncover crucial information regarding the involvement of glial cells in AD pathology and identify potential therapeutic targets. In order to explore sex-specific neuroglial transcriptional characteristics in AD and potential TCMs for sex specificity of AD, this study analyzed snRNA-seq data from the frontal cortex of AD patients from the NCBI GEO public database. Sex-specific differentially expressed genes (DEGs), Gene Ontology (GO), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), Protein-protein interaction (PPI) network, and gene-TF-miRNA network are further analyzed to reveal key biomarkers and potential pathogenesis. Finally, potential TCMs were suggested, and their active ingredients were displayed with tables by searching the Coremine Medical, TCMIP, and TCMSP databases.

저자 스포트라이트: Exploring Sex-Specific Glial Signatures and Therapeutic Leads for Alzheimer&#39;s Disease

Glial transcriptome profiles를 기반으로 한 Alzheimer's disease의 성별 특이성에 대한 바이오마커 식별

Our research aims to identify gender-specific genes in glial cells, explore associated pathways, and evaluate the potential therapeutic effects of TCM on Alzheimer's disease. The present protocol analyzes a large number of single-nuclei transcriptomes from the GEO database through bioinformatics analysis. Our protocol offers advantages, including single-cell resolution, CTAP identification of biomarker discovery, and comparison of growth in different genders.Our laboratory will focus on the field of neuroscience with a parameter focus on utilizing acupuncture to enhance the treatment of neurological disorders.

전두엽 신경교세포 전사체 프로파일의 SnRNA-seq 분석 및 세포 유형 주석 총 220,095개의 핵과 32,077개의 유전자가 남성 AD 17명과 여성 AD 17명의 전두엽 피질에서 얻어졌다(그림 1A). UMAP 플롯은 차원 축소 분석 후 뚜렷한 유형의 핵을 표시하는 총 단일 핵 전두엽 전사체를 시각화했습니다(그림 1B). 성별에 따라 포획된 주석이 달린 핵의 총 수를 ?...

이 연구는 알츠하이머병(AD)을 앓고 있는 33명의 단일 핵 전사체를 분석하여 신경교세포에서 성별 특이적 DEG를 밝혔습니다. 기능적 농축 분석은 시냅스, 신경 및 호르몬 관련 경로를 강조했습니다. 주요 유전자, 즉 NLGN4Y와 그 조절인자를 규명하고, 성별 특이적 알츠하이머병에 대한 잠재적 치료제 후보를 제시했습니다.

Many sex-specific biomarkers have been recently revealed in Alzheimer&#39;s disease (AD); however, cerebral glial cells were rarely reported. This study ...

우리의 연구는 신경교세포에서 성별 특이적 유전자를 식별하고, 관련 경로를 탐색하고, 알츠하이머병에 대한 TCM의 잠재적 치료 효과를 평가하는 것을 목표로 합니다. 본 프로토콜은 생물정보학 분석을 통해 GEO 데이터베이스에서 많은 수의 단일 핵 전사체를 분석합니다. 당사의 프로토콜은 단일 세포 분해능, 바이오마커 발견의 CTAP 식별, 다양한 성별의 성장 비교를 포함한 이점을 제공합니다.우리 연구실은 신경 질환의 치료를 향상시키기 위해 침술을 활용하는 데 중점을 둔 신경 과학 분야에 중점을 둘 것입니다.

biomarker-identification-for-gender-specificity-alzheimer-s-disease

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Biomarker Identification for Gender Specificity of Alzheimer's Disease Based on the Glial Transcriptome Profiles

570 조회수.  Chengdu University of Traditional Chinese Medicine. 우리의 연구는 신경교세포에서 성별 특이적 유전자를 식별하고, 관련 경로를 탐색하고, 알츠하이머병에 대한 TCM의 잠재적 치료 효과를 평가하는 것을 목표로 합니다. 본 프로토콜은 생물정보학 분석을 통해 GEO 데이터베이스에서 많은 수의 단일 핵 전사체를 분석합니다. 당사의 프로토콜은 단일 세포 분해능, 바이오마커 발견의 CTAP 식별, 다양한 성별의 성장 비교를 포함한 ?...