基于转录组大数据的抗辐射损伤化合物筛选

摘要：

目的 利用基于网络的细胞反应印记整合文库(LINCS)计划的小分子化合物扰动不同细胞系的转录谱数据,结合辐射损伤的转录谱特征,寻找具有抗辐射损伤潜能的化合物,并推荐它们在特定细胞系上的实验剂量.方法 经过一系列数据处理步骤,构建了30722个小分子扰动的转录反应表达谱数据集,以及反映细胞辐射损伤特征的转录谱特征集.计算小分子化合物扰动的转录谱在辐射损伤特征集上的富集分数及P值,按照一定的筛选规则,得到具有辐射损伤防治效果的化合物列表,并依据一定规则获取其在特定细胞系上的最佳细胞实验剂量.结果 建立了一套基于转录组数据的筛选抗辐射损伤化合物的筛选方法,经过筛选获得有潜在抗辐射损伤作用的287个小分子化合物,经文献调研发现其中14个已报道具有抗辐射损伤功能,雌激素类化合物在筛选结果中显著富集.结论 基于转录组大数据的筛选方法能有效缩小抗辐射损伤化合物的实验范围,提高抗辐射损伤药物的发现速度.该方法基于公开数据,无需进行湿实验,具有成本低,速度快的优势,且具有开放性,可进一步增加数据,扩大筛选范围,提高筛选质量.

关键词：辐射防护、辐射损伤、LINCS计划、小分子化合物库、药物评价、临床前

所属期刊栏目：42

分类号：R14(放射卫生)

资助基金：全军后勤科研重大资助项目AWS16J014

在线出版日期：2019-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：694-700