J Cancer：蘇州大學教授構建出可準確預測白血病的網路生物標誌物
白血病是發達國家癌症死亡的主要原因。國內外一直努力尋找用於白血病診斷的分子生物標誌物，但由於白血病的異質性和複雜性，它的發生髮展涉及多個分子組分之間的相互作用。因此，目前普遍使用的單個分子標誌物具有一定的局限性。網路生物標誌物被認為在疾病表徵中優於個體分子。日前來自蘇州大學系統生物學研究中心的學者發表論文於Journal of Cancer，名為基於基因表達和蛋白之間相互作用的數據，構建網路生物標誌物可準確預測白血病。該研究整合蛋白質相互作用網路和基因表達數據，在系統層面上對白血病的關鍵基因進行模塊化分析，構建可以為診斷白血病提供依據的網路生物標誌物。首先，我們選擇蛋白質相互作用網路資料庫 PINA 和資料庫 GeneGo中白血病相關基因，重建白血病特異性蛋白質相互作用網路。接下來，進一步整合基因表達數據 以識別具有白血病相關性的活性模塊。最後，評估候選網路生物標誌物的診斷性能。最終得到一個包含97個基因和400條映射關係的網路用於準確診斷白血病。功能富集分析結果顯示，該網路標誌物中的基因主要富集在白血病等癌症相關通路上。
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