Integrating genome-wide association studies and transcriptomics prioritizes drug targets for meningioma

计算生物学 全基因组关联研究 药品 转录组 基因组 生物 脑膜瘤 联想(心理学) 遗传学 医学 基因 单核苷酸多态性 心理学 药理学 基因型 基因表达 病理 心理治疗师
作者
Wan‐Zhe Liao,Jiahe Wang,Hongping Zhong,Song Wen,Yang Chen,Jiaqi Chen,Xuekun Zhang,Xinyi Wu,J.X. Tan,Kunyi Li,Shaocong Mo,Lijun Wang
出处
期刊:Brain communications [Oxford University Press]
标识
DOI:10.1093/braincomms/fcaf053
摘要

Abstract Meningioma, a prevalent central nervous system tumor, presents a significant challenge in neuro-oncology. This study harnesses genome-wide association studies (GWAS) and transcriptomic analysis to illuminate the pathological underpinnings of meningioma and spearhead the discovery of novel drug targets. By employing Summary-data-based Mendelian Randomization (SMR), colocalization analyses, and Mendelian randomization, we pinpointed four genes as pivotal therapeutic targets. The integration of bulk and single-cell RNA sequencing confirmed the upregulated expression of three of the genes (XBP1, TTC28, and TRPC6) in meningioma tissues, unraveling their cellular distribution and hinting at the tumor's intrinsic heterogeneity. Molecular docking further identified dexamethasone and levonorgestrel as potential modulators of these targets, paving the way for personalized meningioma treatment strategies. This research advances our understanding of meningioma's molecular landscape and illustrates the power of genomic and transcriptomic integration in the realm of precision oncology.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
淳于安筠发布了新的文献求助10
刚刚
ami完成签到,获得积分10
3秒前
shuguang完成签到,获得积分10
3秒前
7秒前
yookia应助SC采纳,获得10
8秒前
8秒前
9秒前
平淡丹彤完成签到,获得积分10
10秒前
义气的秋完成签到,获得积分10
10秒前
tony完成签到,获得积分10
11秒前
echo发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
正直听白发布了新的文献求助10
12秒前
深情安青应助zcdm采纳,获得10
12秒前
Bob陈完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
13秒前
zlb517516发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
16秒前
17秒前
17秒前
18秒前
69完成签到,获得积分10
18秒前
小二郎应助高8888888采纳,获得10
18秒前
完美世界应助jennie采纳,获得10
18秒前
天天快乐应助tjzbw采纳,获得10
19秒前
ling22发布了新的文献求助10
20秒前
淡淡的无敌完成签到 ,获得积分10
20秒前
搞怪文轩完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
20秒前
21秒前
活力青槐发布了新的文献求助100
21秒前
Lucas应助烂牙镇市民采纳,获得10
22秒前
小老虎Milly完成签到,获得积分10
22秒前
汉堡包应助内向寒云采纳,获得10
23秒前
小资发布了新的文献求助10
23秒前
24秒前
yy发布了新的文献求助10
25秒前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 1200
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 500
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
Adhesion Science: Principles & Practice 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6492120
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8289867
关于积分的说明 17689242
捐赠科研通 5583803
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2915205
邀请新用户注册赠送积分活动 1892371
关于科研通互助平台的介绍 1750330