QIAGEN-Digital-Insighs助力生物創(chuàng)新藥研發(fā)-12p-2023-6-15-

在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)時(shí)代，臨床組學(xué)信息，包括基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)等，為疾病提供了最全面的分子特征。采用生物信息學(xué)方法，挖掘組學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)于當(dāng)前生物創(chuàng)新藥的開(kāi)發(fā)至點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、生物標(biāo)志物挖掘、適應(yīng)癥和隊(duì)列選擇、老藥新用、藥物毒性研究、多組學(xué)數(shù)據(jù)管理、 ,,,,gitalInsights?每周更新知識(shí)庫(kù)?每天新增?每周更新知識(shí)庫(kù)?每天新增5,000+變異位點(diǎn)?40+公共數(shù)據(jù)庫(kù)?來(lái)自40+數(shù)據(jù)庫(kù)信息?20+年工業(yè)級(jí)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?>36,000??>2,000萬(wàn)專家整理的證據(jù)?21年數(shù)據(jù)收集整理經(jīng)驗(yàn)?覆蓋基礎(chǔ)研究和臨床應(yīng)用?人工智能軟件輔助以及1,000多種樣本元數(shù)據(jù)信息?；邶嫶蟮臉颖編?kù)，可以快速篩選指定樣本的組學(xué)圖譜信息，。圖1.基于TCGAPan-Cancer研究結(jié)果[1]繪制低級(jí)別膠質(zhì)瘤(LGG)預(yù)后差Cluster4和預(yù)后較好Cluster5基因表達(dá)熱圖，并基于IDH1DHQIAGENIngenuityPathwayAnalysis(IPA)通過(guò)專家團(tuán)隊(duì)閱讀文獻(xiàn)和整合數(shù)據(jù)庫(kù)，收錄了分子與疾病、生物學(xué)。圖2.IPA構(gòu)建ETV7與貝伐珠單抗藥物靶點(diǎn)Vegf和VEGFA之間的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。如果激活劑能增強(qiáng)ETV7活性，同樣可以抑制Vegf和italInsights比較特定生物標(biāo)志物在疾病組與正常組之間的差異表達(dá)倍數(shù)，篩選顯著高表達(dá)或低表達(dá)組對(duì)應(yīng)圖9.AstraZeneca開(kāi)發(fā)的心力衰竭藥物髓過(guò)氧化物酶抑制劑(AZD4831)[3]，可以顯著抑制心力衰竭相關(guān)生物標(biāo)志物和通路的活性(1-4D響的生物學(xué)通路、下游疾病、上游調(diào)控因子和因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)方面計(jì)算分子機(jī)理的相似性。例如，將帕博利珠單抗在黑色素瘤響應(yīng)組和非響應(yīng)組的轉(zhuǎn)錄組差異分析結(jié)果與公共數(shù)據(jù)集分析結(jié)果比a與正常組的轉(zhuǎn)錄組結(jié)果與黑色素瘤的結(jié)果相反。推測(cè)如果給患者帕博利珠單抗治療，在這些疾化。ights?根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的分子調(diào)控機(jī)制，輕松探索分子間的相互作用?可視化展示分子間的相互作用，并實(shí)現(xiàn)安全共享?連接重要的分子事件和概念?用正確的AOP命名法，對(duì)機(jī)制進(jìn)行注釋?根據(jù)AOP，自動(dòng)注釋基因表達(dá)和活性圖12.IPA的AOP功能輸出示例：從分子起始事件(MIE)開(kāi)始，用IPA將該事件在圖中準(zhǔn)確定位，然后用IPA中的專有詞匯添加其他序列分析IPA幫助我們發(fā)現(xiàn)了新開(kāi)發(fā)藥物影響了新的生物學(xué)通路，鑒定了上游調(diào)控IPA幫助我們發(fā)現(xiàn)了新開(kāi)發(fā)藥物影響了新的生物學(xué)通路，鑒定了上游調(diào)控開(kāi)展問(wèn)卷調(diào)查的生物藥企和生物技術(shù)公司中，90%的客戶愿意推薦開(kāi)展問(wèn)卷調(diào)