[发明专利]一种快速筛查疾病候选标志物或靶标的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种快速筛查疾病候选标志物或靶标的方法，特别涉及一种整合转录组、代谢组和KEGG数据快速筛查疾病候选标志物或靶标的方法。

背景技术

近年来，随着组学高通量技术的快速发展，积累了越来越多的转录组、代谢组大数据，不同水平的大数据单独分析不能完全揭示机制，快速锁定有应用价值的目标，因此如何整合不同组学大数据快速筛查和锁定有应用价值的候选标志物或靶标，是未来生物医学需要着重解决的问题。

发明内容

为了克服现有技术的缺点与不足，本发明的目的在于提供一种整合转录组、代谢组和KEGG数据快速筛查疾病候选标志物或靶标的方法。本发明的方法可以应用于各种疾病候选标志物或靶标的快速筛查。

本发明的另一目的在于提供上述方法的应用。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种整合转录组、代谢组和KEGG数据快速筛查疾病候选标志物或靶标的方法，包括如下步骤：

(1)整理代谢物数据：在HMDB(HumanMetabolomeDatabase，HMDB)(http://www.hmdb.ca/downloads)中下载特定疾病的所有代谢物数据(AllMetabolites)，并解压到一个文件A中；或用已有的代谢物信息按照HMDB相应格式整理好，放在一个文件A中；

(2)下载和分析转录组数据：在NCBIGEO数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/)对特定疾病的转录组数据进行检索，根据检索结果的描述(div)来判断：①、疾病名称，②、实验物种，③、实验的组织(肌肉、脂肪、肝脏、胰脏等)，④、附加信息备注(是否接受过药物治疗、性别等)，收集GEO数据；将GEO数据通过提取表达值，然后归一化之后，再进行t-test的分析和贝叶斯平滑处理；最后可以提取出差异表达基因，文件包含探针ID，P值，基因名以及基因的调控信息(fold值)(R语言实现)；在NCBI上找到symbol值进行添加(对差异表达基因进行注释)(脚本实现)；将差异表达基因进行DAVID聚类分析，得到各基因所在KEGG通路的文件B；

(3)将步骤(1)中的文件A和步骤(2)中的文件B在软件Associationanalysis中整理成标准的格式，然后此软件会自动化的读取数据并快捷准确的输出KEGG的通路图。软件Associationanalysis的前半部分是对NCBIGEOdataset数据的再处理和对HMDB数据的处理，目的是将二者整理成标准的格式；后半部分是对二者的整合，以及读取数据并输出KEGG的通路图。

本发明的方法可以快速将转录组、代谢组和KEGG的数据整合，有效地找到KEGG中有差异基因和代谢物的位置，这样可以快速锁定不同组学水平数据吻合的关键机制和有效的候选标志物和靶标。

所述的整合转录组、代谢组和KEGG数据快速筛查疾病候选标志物或靶标的方法在疾病标志物或靶标分离鉴定中的应用。

本发明相对于现有技术，具有如下的优点及效果：

相对于单组学水平的数据，不同组学水平数据整合相互佐证疾病机制后得到的标志物或靶标应该更加可信，更有应用前景。本发明方法就是整合了代谢组和转录组的数据来快速鉴定更有价值的疾病标志物或靶标。

附图说明

图1是有差异代谢物和差异基因的KEGG图；其中，图中长方形代表基因或酶，圆圈代表代谢物；浅灰色代表基因或代谢物下调，深灰色代表基因或代谢物上调，无色是KEGG中固有颜色。浅灰色：深灰色：

图2是有差异代谢物和差异基因的KEGG图；其中，图中长方形代表基因或酶，圆圈代表代谢物；浅灰色代表基因或代谢物下调，深灰色代表基因或代谢物上调，无色是KEGG中固有颜色。浅灰色：深灰色：

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1

1、2型糖尿病