異常的信號通路可以引起癌癥和其他疾病，是藥物研究的關(guān)鍵之一。信號通路的活性通常是通過基因表達值來推測，其常見的做法是通過通路相關(guān)基因表達的平均值或加和值來評估。但是基于基因表達的信號通路活性推測并沒有區(qū)分不同基因?qū)ν返呢暙I，而且表達映射到通路的結(jié)果中并沒有考慮到翻譯后修飾和下游基因?qū)ν返挠绊?，因此使得基于表達推斷的通路活性不夠精細和準確。??

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PROGENy 軟件簡介

PROGENy 通過大量公開的擾動實驗可以產(chǎn)生一個相應(yīng)信號通路的核心基因集（Pathway RespOnsive GENes），從而克服了上面所述的兩個問題。與信號通路映射方法不同，PROGENy 可以從不同條件下的基因表達中精確推測信號通路活性，其具備以下三點優(yōu)勢：（1）可以重現(xiàn)已知的驅(qū)動基因突變的效應(yīng)；（2）可以為藥物發(fā)現(xiàn)提供更顯著的分子 Markers；（3）可以在病人存活率上區(qū)分致癌和抑癌通路。PROGENy 從 ArrayExpress 數(shù)據(jù)庫中篩選用于研究信號通路的實驗數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)庫囊括的實驗數(shù)據(jù)總共有 568 組，涵蓋 2652 個芯片表達數(shù)據(jù)，涉及癌癥相關(guān)的 13 個信號通路（EGFR、MAPK、WNT、 PI3K、VEGF、JAK-STAT, TGFb、TNFa、NFkB、Hypoxia、Estrogen、p53-DNA 損傷響應(yīng)和 Trail- 細胞凋亡等），通過擾動實驗前后的基因表達變化計算得到 Z-score，然后針對每一個基因，以 Pathway 擾動為因變量，Z-score 作為響應(yīng)變量通過構(gòu)建回歸模型獲得對通路貢獻最大的 Top100 基因，并以 Z-coefficients 作為權(quán)重值來構(gòu)成 PROGENy 的核心基因集（Pathway RespOnsive GENes），最終可以利用該核心基因集和已知的其他表達數(shù)據(jù)計算信號通路的活性得分。

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利用 PROGENy 計算細胞的通路活性得分

根據(jù)已知的單細胞表達數(shù)據(jù)，PROGENy 算法可以計算得到每個細胞中每個通路的活性得分，通過 UMAP 圖可以直觀展示出哪些區(qū)域的細胞通路活性高而被激活，哪些區(qū)域活性低而被抑制。

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利用 PROGENy 獲得細胞類型的通路活性得分

根據(jù)細胞類型注釋結(jié)果，以及上一步驟得到的細胞信號通路活性得分，通過活性得分的平均值可以得到某一細胞類型總體的通路活性得分，進而對所有細胞類型中所有通路的得分做熱圖，以探究不同細胞類型中起關(guān)鍵作用或有重要變化的信號通路。

博奧晶典將 PROGENy 應(yīng)用于轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析

博奧晶典使用 PROGENy 進行通路活性評估，已廣泛應(yīng)用于 bulk RNA-seq 和 scRNA-seq 的數(shù)據(jù)分析當中。比如，在 bulk RNA-seq 中，我們利用 PROGENy 來鑒定不同個體或不同類型間信號通路活性的差異；在單細胞 RNA-seq 中，我們利用 PROGENy 來鑒定不同細胞類型的信號通路強度和變化。相較于其他通路活性評估算法，使用 PROGENy 能夠構(gòu)建通路核心基因集及基因的貢獻權(quán)重，對通路活性評估更加準確有效；同時 PROGENy 能夠精確定位癌癥或病變中發(fā)生關(guān)鍵變化的通路節(jié)點，可以為生物學(xué)研究提供更加準確可靠的結(jié)果。

參考文獻：

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