基因功能與通路分析技術(shù)

基因功能與通路分析技術(shù)主講人：李春權(quán)Single(SNP/Gene/Tf/miRNA…)multi-(SNP/Gene/Tf/miRNA…)systemCancerinformationflow：TwolinesLifeline：Mechanismline：Analysisways：+ways內(nèi)容目錄功能數(shù)據(jù)庫(kù)和通路數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介√疾病風(fēng)險(xiǎn)基因的功能注釋及通路注釋疾病風(fēng)險(xiǎn)基因集合的功能富集分析疾病風(fēng)險(xiǎn)子通路識(shí)別方法丙酮酸丙酮酸激酶2-磷酸甘油酸磷酸烯醇式丙酮酸烯醇化酶葡萄糖6-磷酸葡萄糖6-磷酸果糖1,6-雙磷酸果糖3-磷酸甘油醛1,3-二磷酸甘油酸3-二磷酸甘油酸葡萄糖代謝通路非代謝通路（信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通路等）磷酸化激活綁定/相關(guān)MAPK通路節(jié)點(diǎn)間的各種關(guān)系通過這些詳細(xì)的互作關(guān)系，我們能夠更清晰的了解通路！Detail：泛素化去磷酸化抑制激活磷酸化綁定/相關(guān)

ERGOBioCyc

GeneDB

通路數(shù)據(jù)庫(kù)KEGG

其它通路數(shù)據(jù)庫(kù)：ReactomewikipathwaysbiocartaKEGGpathway分類1.Metabolism

2.GeneticInformationProcessing

3.EnvironmentalInformationProcessing

4.CellularProcesses

5.OrganismalSystems

6.HumanDiseases

6.1Cancers

6.2ImmuneSystemDiseases

6.3NeurodegenerativeDiseases

6.4CardiovascularDiseases

6.5MetabolicDiseases

6.6InfectiousDiseases

心血管疾病（CardiovascularDiseases

）肥厚性心肌病(HCM)

Arrhythmogenicrightventricularcardiomyopathy(ARVC)

Dilatedcardiomyopathy(DCM)

Viralmyocarditis

糖尿病（TypeIIdiabetesmellitus）結(jié)腸直腸癌（Colorectalcancer）KEGG通路中的疾病基因信息？1.Metabolism

2.GeneticInformationProcessing

3.EnvironmentalInformationProcessing

4.CellularProcesses

5.OrganismalSystems

6.HumanDiseases

KEGG通路中的疾病信息？查詢通路中的疾病信息進(jìn)入KEGG網(wǎng)站選擇一個(gè)通路（如：MAPK）進(jìn)入該通路，改變通路顯示方式為Homosapiens(human)+Disease/drug。點(diǎn)擊GoMAPK通路結(jié)果：瀏覽通路中與疾病相關(guān)的基因疾病基因藥靶基因人類基因培利替尼功能數(shù)據(jù)庫(kù)：GeneOntology(GO)內(nèi)容目錄功能數(shù)據(jù)庫(kù)和通路數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介疾病風(fēng)險(xiǎn)基因的功能注釋及通路注釋√疾病風(fēng)險(xiǎn)基因集合的功能富集分析疾病風(fēng)險(xiǎn)子通路識(shí)別方法根據(jù)疾病風(fēng)險(xiǎn)基因識(shí)別疾病風(fēng)險(xiǎn)通路利用各種技術(shù)（基因表達(dá)譜、RNAseq、質(zhì)譜、大規(guī)模突變、全基因組關(guān)聯(lián)分析等）識(shí)別疾病風(fēng)險(xiǎn)基因注釋這些基因到通路中識(shí)別疾病風(fēng)險(xiǎn)通路分析這些通路與疾病的相關(guān)性查看基因注釋到哪些通路基因蛋白質(zhì)基因idKEGGidKOnumber/ECnumberKO：KEGG直系同源組號(hào)EC：酶號(hào)具體的注釋過程：案例：查看單個(gè)疾病風(fēng)險(xiǎn)基因注釋到哪些通路神經(jīng)膠質(zhì)瘤（Glioma）風(fēng)險(xiǎn)基因（NCBI-GeneID：1956），該基因編碼表皮生長(zhǎng)因子受體（EGFR）進(jìn)入KEGG搜索界面選擇Searchagainst為：hsa選擇PrimaryID類型為：NCBI-GeneID輸入EGFR基因（如格式：1956red）點(diǎn)擊Exec案例：查看多個(gè)疾病風(fēng)險(xiǎn)基因注釋到哪些通路（適用于復(fù)雜疾?。腉AD數(shù)據(jù)庫(kù)收集動(dòng)脈硬化（artherosclerosis）風(fēng)險(xiǎn)基因集合：共234個(gè)基因進(jìn)入KEGG搜索界面選擇Searchagainst為：hsa選擇PrimaryID類型為：NCBI-GeneID輸入EGFR基因，格式：19red368red點(diǎn)擊Exec234個(gè)動(dòng)脈硬化相關(guān)基因凝血相關(guān)案例：查看單個(gè)疾病風(fēng)險(xiǎn)基因注釋到哪些功能項(xiàng)神經(jīng)膠質(zhì)瘤（Glioma）風(fēng)險(xiǎn)基因（NCBI-GeneID：1956），該基因編碼表皮生長(zhǎng)因子受體（EGFR）進(jìn)入GO界面輸入EGFR基因（格式:EGFR）選擇geneorproteinname

點(diǎn)擊Go!GuidetoGOEvidenceCodesExperimentalEvidenceCodesEXP:InferredfromExperimentIDA:InferredfromDirectAssayIPI:InferredfromPhysicalInteractionIMP:InferredfromMutantPhenotypeIGI:InferredfromGeneticInteractionIEP:InferredfromExpressionPattern

ComputationalAnalysisEvidenceCodesISS:InferredfromSequenceorStructuralSimilarityISO:InferredfromSequenceOrthology

ISA:InferredfromSequenceAlignmentISM:InferredfromSequenceModelIGC:InferredfromGenomicContextIBA:InferredfromBiologicalaspectofAncestorIBD:InferredfromBiologicalaspectofDescendantIKR:InferredfromKeyResiduesIRD:InferredfromRapidDivergenceRCA:inferredfromReviewedComputationalAnalysis

內(nèi)容目錄功能數(shù)據(jù)庫(kù)和通路數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介疾病風(fēng)險(xiǎn)基因的功能注釋及通路注釋疾病風(fēng)險(xiǎn)基因集合的功能富集分析√疾病風(fēng)險(xiǎn)子通路識(shí)別方法功能富集分析方法超幾何檢驗(yàn)（hypergeometrictest）tnmr通路基因疾病風(fēng)險(xiǎn)基因人類所有的基因phyper(5,40,30000-40,300,lower.tail=F)m：人類所有基因數(shù)(e.g,3萬)t：通路中所有的基因數(shù)（40）n：疾病風(fēng)險(xiǎn)基因數(shù)（用戶提供的基因數(shù)）（300）r：注釋到通路中的疾病風(fēng)險(xiǎn)基因數(shù)（6）案例：利用iSubpathwayMiner工具進(jìn)行動(dòng)脈硬化風(fēng)險(xiǎn)通路識(shí)別從GAD數(shù)據(jù)庫(kù)收集動(dòng)脈硬化（artherosclerosis）風(fēng)險(xiǎn)基因集合：共234個(gè)基因?qū)?34個(gè)基因輸入到iSubpathwayMiner系統(tǒng)計(jì)算每個(gè)通路注釋到的基因數(shù)等利用超幾何檢驗(yàn)計(jì)算每個(gè)通路的富集顯著性（P-value）通路識(shí)別結(jié)果pathwayIdpathwayNameannComponentRatioannBgRatiopvalue1path:03320PPARsignalingpathway17/23467/2179602path:04060Cytokine-cytokinereceptorinteraction24/234213/2179603path:04145Phagosome21/234156/2179604path:04610Complementandcoagulationcascades18/23469/2179605path:05140Leishmaniasis18/23472/2179606path:05144Malaria22/23450/2179607path:05150Staphylococcusaureusinfection14/23455/217965.55E-168path:05145Toxoplasmosis18/234133/217965.00E-159path:05142Chagasdisease16/234103/217961.82E-1410path:04940TypeIdiabetesmellitus11/23444/217969.69E-13動(dòng)脈硬化風(fēng)險(xiǎn)基因數(shù)人類基因數(shù)注釋到通路中的風(fēng)險(xiǎn)基因數(shù)通路中基因數(shù)統(tǒng)計(jì)顯著性通路名稱通路號(hào)EASEScore,amodifiedFisherExactP-Value

疾病風(fēng)險(xiǎn)基因數(shù)

人類基因

InPathway

3

40

NotInPathway

297

29960FisherExactP-Value=

0.008EASEScore=

0.06EASE分值更加嚴(yán)格！-1案例：利用DAVID工具進(jìn)行動(dòng)脈硬化風(fēng)險(xiǎn)通路識(shí)別從GAD數(shù)據(jù)庫(kù)收集動(dòng)脈硬化（artherosclerosis）風(fēng)險(xiǎn)基因集合：共234個(gè)基因?qū)?34個(gè)基因輸入到DAVID系統(tǒng)利用EASE檢驗(yàn)計(jì)算每個(gè)通路的富集顯著性（P-value）DAVIDTools

步驟1：進(jìn)入DAVID網(wǎng)站，選擇

FunctionalAnnotation

DAVID地址：步驟2：（1）輸入234個(gè)動(dòng)脈硬化基因集合（2）選擇基因ID類型為ENTREZ_GENE_ID（3）集合類型為GeneList（4）點(diǎn)擊確定SubmitList步驟3：點(diǎn)擊Chart可以修改閾值步驟4：點(diǎn)擊該通路的鏈接案例：利用DAVID工具進(jìn)行動(dòng)脈硬化風(fēng)險(xiǎn)基因集合的功能富集分析從GAD數(shù)據(jù)庫(kù)收集動(dòng)脈硬化（artherosclerosis）風(fēng)險(xiǎn)基因集合：共234個(gè)基因?qū)?34個(gè)基因輸入到DAVID系統(tǒng)利用EASE檢驗(yàn)計(jì)算每個(gè)功能的富集顯著性（P-value）步驟3：點(diǎn)擊Chart內(nèi)容目錄功能數(shù)據(jù)庫(kù)和通路數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介疾病風(fēng)險(xiǎn)基因的功能注釋及通路注釋疾病風(fēng)險(xiǎn)基因集合的功能富集分析疾病風(fēng)險(xiǎn)子通路識(shí)別方法√為什么選擇子通路方法？通路由子通路組成通路過大，需要對(duì)通路進(jìn)行更精細(xì)的識(shí)別。通路的局部區(qū)域往往更加與疾病相關(guān)。網(wǎng)絡(luò)中的路徑與距離網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)G到節(jié)點(diǎn)C的路徑有：l1={G,A,B,C}l2={G,A,D,C}l3={G,F,A,B,C}l4={G,F,A,D,C}

從節(jié)點(diǎn)G到節(jié)點(diǎn)C的路徑中，l1和l2的長(zhǎng)度為3，l3和l4的長(zhǎng)度為4。

長(zhǎng)度最短的路徑稱為最短路徑，最短路徑的長(zhǎng)度稱為從起點(diǎn)到終點(diǎn)的距離，上圖中從節(jié)點(diǎn)G到節(jié)點(diǎn)C的距離為3

劃分子通路轉(zhuǎn)化通路為酶作為節(jié)點(diǎn)的圖。設(shè)置距離參數(shù)k。得到任意兩個(gè)結(jié)點(diǎn)距離為小于等于k的子通路（k-clique子通路）。案例利用肺癌和正常人的表達(dá)譜數(shù)據(jù)使用SAM方法和陪數(shù)分析尋找差異表達(dá)基因。(FDR<0.01)andFold-change(FD>1.5or<0.667).肺癌差異表達(dá)基因1313個(gè)用“k-clique”子通路識(shí)別方法尋找肺癌相關(guān)的代謝子通路。酪氨酸代謝子通路：兒茶酚代謝SubpathwayMiner系統(tǒng)工具子通路識(shí)別SubpathwayMiner應(yīng)用識(shí)別抗腫瘤藥物紫杉醇(Paclitaxel)

在子宮頸癌中的活性子通路

SubpathwayMiner應(yīng)用構(gòu)建全局的疾病和子通路關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用擴(kuò)展研究Snp類風(fēng)濕病的鈣信號(hào)子通路識(shí)別藥物應(yīng)答子通路的大規(guī)模構(gòu)建14類藥物488個(gè)藥物433個(gè)子通路3925個(gè)藥物應(yīng)答子通路關(guān)系其他課題組和研究機(jī)構(gòu)使用iSubpathwayMiner平臺(tái)的案例ComprehensiveanalysisofmicroRNAsinbreastcancerASub-PathwayBasedMethodtoIdentifyCandidateAgentsforAnkylosingSpondylitis（強(qiáng)直性脊柱炎）ameta-analysisoftheneurotoxiceffectsofRDXamongmultiplespeciesusingtoxicogenomicsDissectionofhumanMiRNAregulatoryinfluencetosubpathwayIdentificationoflinksbetweensmallmoleculesandmiRNAsinhumancancersbasedontranscriptionalresponses被兩個(gè)綜述雜志文章評(píng)論。Bioinformaticsandsystemsbiologyofthelipidome.ChemRev.2011Oct12;111(10):6452-90SystemsPharmacologytoPredictDrugToxicity:IntegrationAcrossLevelsofBiologicalOrganization.AnnualReviewofPharmacologyandToxicologyVol.53:451-473(VolumepublicationdateJanuary2013)Sciimpactfactor:21.639Sciimpactfactor:40.197Subpathway-GM方法

計(jì)算任意兩個(gè)標(biāo)簽（差異）節(jié)點(diǎn)間的（有向）最短路徑。如果在路徑上的非標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)數(shù)小于n，那么兩個(gè)標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)和在該最短路徑上的其它節(jié)點(diǎn)（非標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)）將歸屬于同一個(gè)子通路。方法參數(shù)n：最短路徑的最大間隔節(jié)點(diǎn)數(shù)

s：子通路中的最小規(guī)模引用說明使用iSubpathwayMiner請(qǐng)引用論文：SubpathwayMiner:asoftwarepackageforflexibleidentificationofpathways.NucleicAcidsResearch2009,37(19):e131.Subpathway-GM:identificationofmetabolicsubpathwaysviajointpowerofinterestinggenesandmetabolitesandtheirtopologieswithinpathways.NucleicAcidsRes,2013.41(9):p.e101.SCI，Im