CMap数据库筛选化学药物

数据库clue.io

文献链接:连接图谱:使用基因表达特征连接小分子、基因和疾病 |科学 (science.org)

基本模式:利用CMap将差异基因列表与数据库参考数据集比对;根据差异表达基因在参考基因表达谱富集情况得到一个相关性分数(-100~100);正数表示上调和下调的差异表达基因与参考基因表达谱具有相似性;负数表示上调和下调的差异表达基因与参考基因表达谱可能是相反的;最终,根据参考基因表达谱相关性分数排序。

肿瘤药物筛选使用:

A total of 300 DEGs with the most significant fold changes (150 DEGs(单个列表输入上限150个) upregulated and 150 DEGs downregulated in the HMC4 cluster) were entered into the Connectivity Map database following the instructions provided by the website. In this study, the enrichment score generated by Connectivity Map analysis was set to < − 97(肿瘤中以< − 97筛选分子靶点);and < − 95 (筛选化学药物)for the significant threshold of molecular targets and chemical compounds, respectively.

一般首先查看是否有相关性大于95%和小于-95%;如果没有,可以适当放宽范围到90%(肿瘤就选择负相关呗)

输入:

上调的150:SFRP2 OGN ADH1B CHRDL1 PLN C7 SYNPO2 ABCA8 ABI3BP FABP4 MYH11 SCN7A CYP1B1 OMD MAMDC2 CILP KCNMA1 ANGPTL1 MEIS2 ASPN GREM1 SFRP1 VGLL3 FNDC1 HTR2B MMRN1 SLIT2 AKAP12 GAS1 PDZRN4 SCG2 DCLK1 PHLDB2 DDR2 COLEC12 PLXDC2 NEXN MGP SYNM ZEB1 THBS4 PTGIS FAM129A MIR100HG DPYSL3 EFEMP1 STEAP4 BCHE MFAP5 DES ADIPOQ SPARCL1 CCDC80 MS4A1 TNS1 VIP SPOCK1 AOC3 AGTR1 COL14A1 TCN1 COL10A1 DPYD SFRP4 RSPO3 CTSE SLC16A7 GOLGA8N LMOD1 FGF7 SCRG1 SYNE1 CD109 MYLK TCEAL2 C3 WWTR1 CASQ2 FHL1 BNC2 CNN1 PCDH7 KCTD12 COL8A1 SPON1 STON1 F13A1 CYBRD1 CDH19 ANTXR1 PRELP ZFPM2 FERMT2 BHLHE41 FDCSP MEOX2 SCEL FBN1 ANK2 PTCHD1 SETBP1 COMP IGF1 CLMP PLP1 FBXO32 CLIP4 SYNC NHSL2 C2orf40 LMO3 NBEA PEG3 CMAHP DAPK1 NAP1L3 SSPN MAP1B MAB21L2 MPDZ SULF1 GREM2 ZEB2 IL1R1 HMCN1 THBS2 CHRDL2 FRMD6 PRRX1 CACNA2D1 CHL1 REG4 ATP1A2 PDK4 CALD1 ACKR1 FCGBP ADAM12 GPM6A HSPB8 FAP BMPR1B TMEM47 ZBTB16 LRRK2 MYOCD EVI2B CCL19 SPP1 MDFIC

下调的150:WNT11 SPATC1L HMMR CYP4F11 ATP5G2P1 EPHX4 PRSS33 CXCL3 TMEM238 SLC19A3 TMEM252 EN2 HIST1H3B AXIN2 GLS2 C1orf53 FAM3B CCDC113 GRM8 CLDN3 SMTNL2 NACA2 NR0B2 TTPA CBX2 BRSK2 SMKR1 MAGEA11 PNLIPRP2 RHBDL1 KRT40 C6orf223 ID1 SLC6A20 PBK HES6 UCA1 NKD2 SLC27A5 DOC2A GLRA2 HAGHL STOX1 CAMKV PSPH SPERT C2orf82 KRT75 GDF15 KIAA0226L SUSD3 DRD2 ALDOAP2 ERP27 RLN2 NKPD1 SLC7A4 BTF3P13 TMEM191A RASSF10 CCNO HIST1H1B PHGDH CGREF1 LCN15 CPN1 SERPINA7 FAM155B DLX3 SLC13A3 SLC39A4 PWP2 TNNI3 CYP4F2 C4orf48 KLRG2 DDN SSTR5 SLC39A5 GOLT1A SYNE4 AREG ZP2 CDX2 CDHR1 DMRT2 SYN3 SP6 TLX1 IZUMO2 POU5F1B SLC7A5 FGFR4 FABP6 MAP7D2 RIIAD1 TRAPPC5 CYP2B6 MND1 HUNK FOXJ1 CCDC85B ETV4 F12 SLC6A4 UNC93A PRAP1 MIF MESP1 PSAT1 PKLR CPNE7 B4GALNT4 TNNC2 C10orf82 NOTUM ACE2 CYP2W1 GGH FAM222A-AS1 HPDL TRIB3 QPRT C10orf99 SLC30A2 SPACA3 ACSL6 GINS1 ARSE GZMB TRIM54 DDC TH TMEM52 GAL GNG4 SLC39A2 PTTG3P KRT23 TMEM160 SLC22A11 EREG RBP2 GPR143 PLA2G12B PRR7 CKMT2 DPEP1 ASCL2 CEL

输入在线网站,等待结果。

以上源于文献:Cross talk between acetylation and methylation regulators reveals histone modifier expression patterns posing prognostic and therapeutic implications on patients with colon cancer - PMC (nih.gov)

The Connectivity Map-揭示化合物,基因和疾病状态的功能联系 (qq.com)

新版CMap数据库CLUE的使用------如何查看Detailed List?_哔哩哔哩_bilibili

相关推荐
我有医保我先冲13 分钟前
SQL复杂查询与性能优化全攻略
数据库·sql·性能优化
烧瓶里的西瓜皮22 分钟前
Go语言从零构建SQL数据库引擎(2)
数据库·sql·golang
SelectDB39 分钟前
拉卡拉 x Apache Doris:统一金融场景 OLAP 引擎,查询提速 15 倍,资源直降 52%
大数据·数据库·数据分析
爱的叹息41 分钟前
华为高斯(GaussDB) 集中式数据库 的开发技术手册,涵盖核心功能、开发流程、优化技巧及常见问题解决方案
数据库·gaussdb
背太阳的牧羊人1 小时前
使用 PyMuPDF(fitz)库打开 PDF 文件,并且是从内存中的字节流(BytesIO)读取 PDF 内容
数据库·pdf·文件处理·pymupdf·fitz
@淡 定2 小时前
MySQL MVCC 机制解析
数据库·mysql
Chandler242 小时前
Redis:内存淘汰原则,缓存击穿,缓存穿透,缓存雪崩
数据库·redis·缓存
SRC_BLUE_173 小时前
Python GUI 编程 | QObject 控件基类详解 — 定时器
开发语言·数据库·python
DBWYX3 小时前
MySQL 进阶 面经级
数据库·mysql
喝醉酒的小白3 小时前
SQL Server:触发器
数据库