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特発性肺線維症 idiopathic pulmonary fibrosis (IPF)患者によるIPF関連学術情報の収集とシェア。癒しの音楽もお届けしています。

バイオインフォマティクスアプローチによる特発性肺線維症（IPF）の膜関連バイオマーカーの予測と優先順位付けのためのトランスクリプトミクスデータのネットワーク分析


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… of transcriptomics data for the prediction and prioritization of membrane-associated biomarkers for idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) by bioinformatics approach

S Mishra, MI Shah, SU Kumar, DT Kumar… - Advances in protein …, 2021 - Elsevier

… Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a rare yet crucial persistent lung disorder that actuates

… involved in IPF remains elusive. To develop an efficient therapeutic arsenal against IPF, it is …

  • Network analysis of transcriptomics data for the prediction and prioritization of membrane-associated biomarkers for idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) by bioinformatics approach

    Abstract
    Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a rare yet crucial persistent lung disorder that actuates scarring of lung tissues, which makes breathing difficult. Smoking, environmental pollution, and certain viral infections could initiate lung scarring. However, the molecular mechanism involved in IPF remains elusive. To develop an efficient therapeutic arsenal against IPF, it is vital to understand the pathology and deviations in biochemical pathways that lead to disorder. In this study, we availed network analysis and other computational pipelines to delineate the prominent membrane proteins as diagnostic biomarkers and therapeutic targets for IPF. This study yielded a significant role of glycosaminoglycan binding, endothelin, and GABA-B receptor signaling pathway in IPF pathogenesis. Furthermore, ADCY8, CRH, FGB, GPR17, MCHR1, NMUR1, and SAA1 genes were found to be immensely involved with IPF, and the enrichment pathway analysis suggests that most of the pathways were corresponding to membrane transport and signal transduction functionalities. This analysis could help in better understanding the molecular mechanism behind IPF to develop an efficient therapeutic target or biomarkers for IPF.

  • バイオインフォマティクスアプローチによる特発性肺線維症（IPF）の膜関連バイオマーカーの予測と優先順位付けのためのトランスクリプトミクスデータのネットワーク分析

    概要
    特発性肺線維症 (IPF) は、呼吸を困難にする肺組織の瘢痕化を引き起こす、まれではあるが重大な持続性肺疾患です。 喫煙、環境汚染、および特定のウイルス感染により、肺に瘢痕が生じる可能性があります。 ただし、IPF に関与する分子メカニズムはとらえどころのないままです。 IPF に対する効率的な治療手段を開発するには、疾患につながる生化学的経路の病態と逸脱を理解することが不可欠です。 この研究では、ネットワーク解析やその他の計算パイプラインを利用して、IPF の診断バイオマーカーおよび治療標的としての顕著な膜タンパク質を明らかにしました。 この研究は、IPF の病因におけるグリコサミノグリカン結合、エンドセリン、および GABA-B 受容体シグナル伝達経路の重要な役割をもたらしました。 さらに、ADCY8、CRH、FGB、GPR17、MCHR1、NMUR1、および SAA1 遺伝子が IPF に大きく関与していることが判明し、濃縮経路分析は、ほとんどの経路が膜輸送およびシグナル伝達機能に対応していたことを示唆しています。 この分析は、IPFの背後にある分子メカニズムをよりよく理解して、IPFの効率的な治療標的またはバイオマーカーを開発するのに役立つ可能性があります.

 

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特発性肺線維症( idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) )関連の学術的情報収集してシェアしています。Google Scholar SearchのUpdateを定期的に掲載しています。GoogleのAIが一定の重み付けはしているとは思いますが、玉石混交です。

 

 

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体がダルオモ。zoom会議に参加しなければならないので、コーヒーとチオビタを飲む。それでも解決しない。そんな時は、笑ったり、怒ったりが良い。中々笑えるネタを準備し続けるのは難しいが、腹を立てる、怒るのは意外に簡単。でもこのフォースの暗黒面を長期に使いすぎると健康に悪い。怒り、恐れ、プレッシャー、ストレス一杯の生活を続けてきたことが病気の環境要因の一つではないかと思う。楽しいことをモチベーションに仕事や、やらなければならないことを自分に嘘をつかずにやり続けるのは難しい。

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