使用权重基因共同表达网络分析评估肺纤维化

科学领域:

• 毒理学 毒理学 毒理学
• 生物标志物发现发现
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 对于许多工业化学品,毒理学数据很少,因此需要新的化学安全评估方法.
• 对于新方法方法 (NAMs) 的需求很高,用于选和优先考虑化学物质的监管终点,如肺纤维化.

研究的目的:

• 提出和验证多基因生物标志物,以评估化合物诱导肺纤维化的潜力.
• 为了证明这些生物标志物的应用,用于工业化学品的体外查.

主要方法:

• 权重基因协同表达网络分析 (WGCNA) 用于重新分析小鼠肺部基因表达数据,来自白素诱导的肺纤维化.
• 确定了与纤维化发展的不同阶段相关的八个基因模块.
• 通过对来自DisGeNET.net的已知肺纤维化标志物进行比较,证实了模块的相关性.

主要成果:

• 鉴定了八个基因模块,范围从58基因到273基因,并与肺纤维化炎症的炎症和纤维化阶段有关.
• 鉴定到的模块在*体外*试验中显示出对已知诱导肺纤维化的二基反应的差异激活.
• 纤维化二基的模块激活的剂量依赖性增加被观察到,使其与非纤维化化合物区分开来.

结论:

• 来自多基因模块的复合生物标志物显示出机械查化学诱导肺纤维化的潜力.
• 这种方法提供了一个有前途的新方法方法 (NAM) 来评估化学安全和优先考虑化合物.
• 这项研究强调了基因表达基因生物标志物对毒理学评估的有用性.