The Connectivity Map: Using Gene-Expression Signatures to Connect Small Molecules, Genes, and Disease

基因 计算生物学 药物发现 生物 基因表达 小分子 表达式(计算机科学) 遗传学 计算机科学 生物信息学 程序设计语言
作者
Justin Lamb,Emily Crawford,D. D. Peck,Joshua W. Modell,Irene C. Blat,Matthew J. Wrobel,Jim Lerner,Jean-Philippe Brunet,Aravind Subramanian,Kenneth N. Ross,Michael Reich,Haley Hieronymus,Guo Wei,Scott A. Armstrong,Stephen J. Haggarty,Paul A. Clemons,Ru Wei,Steven A. Carr,Eric S. Lander,Todd R. Golub
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:313 (5795): 1929-1935 被引量:4946
标识
DOI:10.1126/science.1132939
摘要

To pursue a systematic approach to the discovery of functional connections among diseases, genetic perturbation, and drug action, we have created the first installment of a reference collection of gene-expression profiles from cultured human cells treated with bioactive small molecules, together with pattern-matching software to mine these data. We demonstrate that this "Connectivity Map" resource can be used to find connections among small molecules sharing a mechanism of action, chemicals and physiological processes, and diseases and drugs. These results indicate the feasibility of the approach and suggest the value of a large-scale community Connectivity Map project.
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