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中国人民解放军总医院
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中国人民解放军总医院老年心血管病研究所
中国科技出版传媒股份有限公司
编 辑
中华老年多器官疾病杂志编辑委员会
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E-mail: zhlndqg@mode301.cn
创刊人 王士雯
总编辑 范利
副总编辑 陈韵岱
执行主编 叶大训
编辑部主任 王雪萍
ISSN 1671-5403
CN 11-4786
创刊时间 2002年
出版周期 月刊
邮发代号 82-408
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杨波,卢欣,于睿莉,张皓旻,张钧栋,迟小华,叶芳,卢学春.冠状病毒感染相关多器官功能障碍综合征分子机制和干预药物的生物信息学预测及其对新型冠状病毒肺炎的意义[J].中华老年多器官疾病杂志,2020,19(3):182~186
冠状病毒感染相关多器官功能障碍综合征分子机制和干预药物的生物信息学预测及其对新型冠状病毒肺炎的意义
Bioinformatics analysis on molecular mechanism and intervention drugs of coronavirus infection-related multiple organ dysfunction syndrome and their significances for coronavirus disease 2019
投稿时间:2020-02-28  
DOI:10.11915/j.issn.1671-5403.2020.03.041
中文关键词:  老年人;新型冠状病毒肺炎;多器官功能障碍综合征;生物信息学
英文关键词:aged; coronavirus disease 2019; multiple organ dysfunction syndrome; bioinformatics This work was supported by the Foundation of National Clinical Research Center for Geriatric Disease
基金项目:国家老年疾病临床医学研究中心招标课题(NCRCG-PLAGH-2017011);解放军总医院转化医学项目(2017TM-020);军队保健专项科研课题(19BJZ28) 杨波,卢欣,于睿莉,为共同第一作者
作者单位E-mail
杨波 解放军总医院第二医学中心血液科,北京 100038;解放军总医院国家老年疾病临床医学研究中心,北京 100853  
卢欣 吉林省磐石市人民医院电诊科,磐石 132300  
于睿莉 首都医科大学附属北京世纪坛医院变态反应科,北京 100038  
张皓旻 解放军总医院第二医学中心血液科,北京 100038;解放军总医院国家老年疾病临床医学研究中心,北京 100853  
张钧栋 解放军总医院第二医学中心血液科,北京 100038;解放军总医院国家老年疾病临床医学研究中心,北京 100853  
迟小华 火箭军特色医学中心药剂科,北京 100088  
叶芳 北京市垂杨柳医院血液科,北京 100020 yefang2006369@163.combioinformatics 
卢学春 解放军总医院第二医学中心血液科,北京 100038;解放军总医院国家老年疾病临床医学研究中心,北京 100853 luxuechun@126.com 
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中文摘要:
      目的 通过对冠状病毒感染相关多器官功能障碍综合征(MODS)分子机制及干预药物的生物信息学预测,探索其对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的意义。方法 从公共开放的基因表达数据库(GEO)获取冠状病毒全基因组表达谱数据,利用R语言Impute程序包进行数据标准化,Limma程序包筛选差异表达基因,Robust rank aggregation算法筛选差异显著性基因。进一步的表观调控机制分析利用R语言Clusterprofile程序包,进行GO功能富集、KEGG通路富集分析。再利用本课题组前期建立的表观精准治疗预测平台(EpiMed),筛选潜在干预药物。结果 在SARS冠状病毒(SARS-CoV)感染的小鼠中,肺损伤相关通路为哮喘信号通路,心脏损伤相关通路为病毒性心肌炎信号通路,肾脏损伤相关通路为近端小管碳酸氢盐回收信号通路,肝脏损伤相关通路为非酒精性脂肪肝病信号通路,造血功能损伤相关通路为造血细胞谱系信号通路。EpiMed平台筛选出对SARS-CoV感染诱发的 MODS具有潜在干预作用的药物,包括肿瘤坏死因子(TNF-α)抑制剂、虎杖、利托那韦、鱼腥草、奈韦拉平、败酱、泛昔洛韦、西多福韦、连翘、α干扰素、磷酸氯喹、瑞德西韦和阿比朵尔。结论 SARS-CoV感染可通过器官特异性相关通路引起MODS,并基于这些通路预测出一系列潜在干预药物,有待进一步通过体内外实验和临床验证。这有助于指导COVID-19相关MODS的临床和基础研究。
英文摘要:
      Objective To explore the significance of coronavirus infection-related multiple organ dysfunction syndrome (MODS) following coronavirus disease 2019 (COVID-19) by bioinformatics prediction for molecular mechanism and intervention drugs. MethodsAfter the whole genome expression profile of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) was obtained from the public database Gene Expression Omnibus (GEO), the Impute package of R language, Limma package and the Robust Rank Aggregation (RRA) algorithm were used respectively to standardize the data, screen differential expression genes (DEGs), and screen significant DEGs. Then epigenomic mechanism analysis was performed using the R language Clusterprofile package for GO function enrichment and KEGG pathway enrichment analysis. EpiMed (Epigenomic Precision Medicine Prediction platform) established earlier by us was used to screen potential intervention drugs. Results Bioinformatics analysis indicated that in the SARS-CoV-2 infected mice, lung injury was based on asthma signaling pathways, heart damage on viral myocarditis signaling pathways, kidney damage on proximal tubule bicarbonate recycle signaling pathways, liver injury on nonalcoholic fatty liver disease signaling pathways, and hematopoietic function damage on hematopoietic cell lineage signaling pathways. EpiMed platform screened out the drugs with potential intervention effect on SARS-CoV-2 infection-induced MODS, including TNF-1 inhibitors, polygonum cuspidatum, ritonavir, houttuynia cordata, nevirapine, patrinia, famciclovir, siduofovir, forsythia, interferon-α, chloroquine phosphate, remdesivir and abidol. Conclusion SARS-CoV-2 infection can cause MODS through organ-specific related pathways, and a series of potential intervention drugs are predicted based on these pathways, which need further in vivo and in vitro experiments and clinical validation. Our study helps to guide clinical and basic research on COVID-19 related MODS.
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