基因调控网络的构建基于空间多态数据和瘤边界分析中的应用
Yiwen Du1,2, Kun Xu2, Siwen Zhang2
1College of Food Science and Technology, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China.
Genes
|July 29, 2025
概括
开发了一种新的空间解析基因调节网络 (spGRN) 框架,用于绘制瘤中细胞-细胞通信的地图. 该工具确定了ITGB1,FOS和JUN等关键信号分子作为潜在的泛癌治疗点.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 系统生物学 系统生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 细胞-细胞通信 (CCC) 在瘤微环境中至关重要,影响癌症和其他细胞之间的相互作用.
- 准确推断细胞间基因调节网络对于理解瘤生物学至关重要.
研究的目的:
- 开发一个新的空间解析基因调节网络 (spGRN) 框架.
- 为了提高细胞间基因调节网络推断的准确性和完整性.
主要方法:
- 对来自结直肠癌 (CRC) 患者的空间多组数据的分析.
- 系统地构建spGRN框架,研究网络监管.
- 使用空间蛋白质组学数据识别和验证关键信号分子.
主要成果:
- 该spGRN在纤维细胞和血细胞中确定了特定的配体和受体 (例如LIF,LGALS3BP,IL6ST,ITGB1),这些细胞参与瘤增殖和炎症.
- 验证证实了已识别的基因在调节边界相关细胞中的作用.
- 对多种癌症类型的spGRN的应用揭示了ITGB1及其向基因 (FOS/JUN) 的常见表达,这表明了泛癌症的治疗潜力.
结论:
- spGRN框架是识别潜在生物标志物和治疗点的宝贵工具.
- 已识别的信号分子,特别是ITGB1,FOS和JUN,对胰腺癌治疗策略有前途.
