目的基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡(luò)模型（genome-scale metabolic model,GEM）是當前癌癥代謝研究常用的一種分析工具,高質(zhì)量的癌癥代謝網(wǎng)絡(luò)有助于人們了解癌癥內(nèi)部的代謝特征。泛癌代謝分析需要為多種癌癥構(gòu)造代謝網(wǎng)絡(luò)模型,然而傳統(tǒng)的直接基于癌癥基因表達或蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)進行的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方法,無法避免引入癌癥所在組織的代謝特征,從而影響探尋疾病本身的代謝特點。為了削弱組織代謝特征對研究的影響,更加準確地提取癌癥相對正常組織細胞在代謝層面上發(fā)生的變化,提出一種基于差異代謝網(wǎng)絡(luò)的泛癌代謝分析方法。方法以癌癥基因組圖譜（The Cancer Genome Atlas,TCGA）數(shù)據(jù)庫中17種癌癥作為分析對象,通過分析癌癥及癌旁組織的基因表達數(shù)據(jù),采用基因芯片線性模型（linear models for microarray analysis,Limma）工具包分別提取這17種癌癥的差異表達基因,并將人類全基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡(luò)Recon3D作為背景網(wǎng)絡(luò),結(jié)合代謝網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)算法FASTCORE為每種癌癥構(gòu)建差異代謝網(wǎng)絡(luò)。最后聯(lián)合多種癌癥網(wǎng)絡(luò)利用流量平衡分析（flux balance analysis,... 

【文章來源】：北京生物醫(yī)學(xué)工程. 2020,39(05)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于差異代謝網(wǎng)絡(luò)的泛癌代謝分析流程

通過統(tǒng)計17種癌癥差異代謝網(wǎng)絡(luò)中所有的運輸反應(yīng)，對其取交集，得到了22個所有癌癥共有的運輸反應(yīng)。這些反應(yīng)主要集中在胞外向細胞液運輸，細胞液向高爾基體、細胞核以及溶酶體運輸。胞外與胞內(nèi)的運輸反應(yīng)特別值得關(guān)注，其反應(yīng)了癌癥細胞與外界物質(zhì)的交換，22個所有癌癥共有的運輸反應(yīng)中有7個反應(yīng)屬于這一類型，涉及氧氣、磷脂酰乙醇胺（phosphatidylethanolamine,PE）、磷脂酰甘油、磷脂酰絲氨酸（phosphatidylserine,PS）以及UTP等物質(zhì)。脂質(zhì)運輸占了所有共性運輸反應(yīng)的一大部分，當前脂質(zhì)組學(xué)也越來越多地用于疾病特異性生物標志物的鑒定和驗證[13]。PS是人類細胞中必不可少的成分，有研究顯示PS在多種癌細胞類型中過度表達，癌細胞通過增強PS的含量來抑制樹突狀細胞成熟，減少細胞毒性并引發(fā)腫瘤生長。目前已有藥物用于靶向具有PS結(jié)合特異性的多種癌細胞[14]。此外PE被認為是前列腺癌的生物標志物，磷脂酰甘油也被證明與結(jié)直腸癌有關(guān)[13]。實驗結(jié)果與當前癌癥研究結(jié)果較為吻合，因此有理由猜測這兩種物質(zhì)雖然只在單一或少量癌癥中被驗證，但可作為進一步研究的對象，未來有潛力擴展到多癌癥范圍。2.2 流量平衡分析方法

基于預(yù)定義的目標函數(shù)，使用線性規(guī)劃的方法可以求解代謝反應(yīng)在代謝網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)態(tài)下（Sv=0）的流量分布情況，S是指由n個反應(yīng)和m個代謝物經(jīng)過代謝重構(gòu)轉(zhuǎn)換為的化學(xué)計量矩陣，穩(wěn)態(tài)約束的例子如圖3所示。矩陣的列（R1～R4）代表了代謝網(wǎng)絡(luò)中的反應(yīng)，行（A～D）代表了代謝物，而矩陣中的數(shù)字代表了代謝反應(yīng)中的化學(xué)計量數(shù)（正負代表方向），以反應(yīng)R1舉例，其化學(xué)方程式為：


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