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利用多中心数据整合分析研究复杂疾病的遗传信息与应用
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2017
  • 中图分类:
    R318, TP319
  • 关键词:
  • 成果简介:
    随着高通量生物检测数据及相关研究文献的产生,充分挖掘这些宝贵信息资源对挖掘疾病相关靶点非常重要。该项目通过开发新的软件程序及算法,整合该实验室及公共多中心基因组数据,开展对复杂疾病相关遗传信息分析,为了解复杂疾病发病机制提供了理论基础。 发展多套生物信息学软件及算法:开发出运用Gflasso算法的多种性状与基因组多区域多位点关联分析软件,为找到复杂性疾病的发生有共同临床特征或分子表型提供方法软件;开发出生物医学信息数据库查询系统软件,可按需由医学相关分类目录查询数据库信息。 构建雄激素抵抗性前列腺癌(CRPC)调控网络及分析验证关键靶点:基于文本挖掘构建CRPC调控网络,并对CRPC调控网络进行网络拓扑结构的研究,找到影响CRPC的正负反馈环、进行CRPC分类及关键启动靶点分析,多中心数据验证,相关研究方法已开发成套程序包。 发现RTK/ERK信号通路遗传多态性与前列腺癌关系:利用中国前列腺癌协作组的GWAS扫描数据及公共数据,结合多位点联合及自然选择分析,发现RTK/ERK通路多态性在自然选择下与前列腺癌相关。进一步利用该课题开发的系统进化选择分析方法证实该通路的血管生长因子受体(EGFR)家族在脊椎动物中的自然选择和功能分化中起重要调控作用。 基于通路富集及整合分析找到前列腺癌及肾透明细胞癌发病机制相关通路及基因:开发并利用全基因组表达数据的基因通路富集及整合分析的程序,找到3条上调、10条下调通路与前列腺癌相关;17条下调、12条上调通路与肾透明细胞癌相关。另外,系统联合分析发现miR-182,miR-200c和miR-221可作为前列腺癌联合诊断标志物。 验证HNF1b参与前列腺癌的发生并与雄激素水平和其它基因的互作有关:通过全球多个国家GWAS分析结果提示HNF1b与前列腺癌的风险紧密相关。进一步对GEO等多个数据库的数据进行整合分析及通过细胞学功能验证,证实HNF1b参与前列腺癌的发生可能的机制。 通过Meta分析筛选多种复杂疾病的易感基因位点,为高危人群的筛查提供了有效手段:明确多个多态位点分别与多种复杂疾病存在相关性,如确定NQ01 C609T多态性与食管癌的发病风险相关。 该项目已发表SCI收录论文14篇,总影响因子32.316,SCI他引43次。培养博士生2名、硕士研究生8名;获2部软件著作权。开发出多套处理全基因组多中心数据的算法及软件程序、对其它复杂疾病研究支撑作用显著,在上述领域研究应用广泛,为广西疾控中心、柳州工人医院、桂林医学院、南宁维尔凯生物科技有限公司的数据挖掘与分析相关研究提供重要的方法软件。另外,曾开展很对该项目的全国性生物信息初、高级培训班,有超过80位来自全国的学员参与学习;并在全校范围内多次开展生物信息学讲座。
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