血管生成受多种基因调控，这些基因的变异可导致不同的疾病。其中，罕见病大部分是遗传的，其信息可能有助于确定其他疾病的未知遗传和分子原因。本文向我们讲述了使用依赖于血管生成的罕见疾病的信息来研究与这一生物学过程相关的基因，并确定参与其失调的基因之间是否存在相互作用的故事。文中提出的方法使我们能够在遗传、表型和分子水平上加深对 A-RD 的了解。使我们能够在遗传水平上分析疾病集群，探索不同疾病发展所涉及的分子机制。
文章名为：“Deepening the knowledge of rare diseases dependent on angiogenesis through semantic similarity clustering and network analysis”
通过在Web of Science(WOS)和PubMed数据库中进行血管生成相关罕见疾病(A-RDs)的搜集，作者为了进一步分析，开发了一个工作流程来对具有相似表型的疾病进行分组，以确定这些疾病共有的遗传学和分子过程。具体流程如下：通过表型相似性将疾病分组；使用STRING数据计算每个簇中与疾病相关的已知基因之间的平均最短路径(ASP)；对于在交互网络中所有基因对都具有可计算路径的簇，在所有最短路径中使用可用基因对簇进行扩展；基因本体(GO)中原始和扩展基因簇的富集分析；在交互网络中使用CRank算法对基因簇进行优先排序。
作者使用Cytoscape生成了一个网络表示，以创建基因和疾病的血管生成图，与计算的A-RDs簇相关。可以看出，大多数基因都与单一疾病有关。可以观察到，大多数簇（绿色圆圈）通过至少一个基因（淡紫色圆圈）在它们之间连接。
簇4是一个紧密的基因疾病簇，其中包含TET2等基因，它在红细胞生成中起关键作用，其突变与贫血有关。该基因已在五种疾病中得到描述，其中三种是不同类型的贫血，另外两种是真性红细胞增多症（以红细胞过度产生为特征）和原发性骨髓纤维化（影响正确血细胞的产生）。可以看出，这些A-RD不仅在表型水平上具有共同特征，而且在遗传水平上也具有共同特征。
基因和疾病的血管生成对于提取基因和疾病之间的新关系非常有用。出于这个原因，作者在基因相互作用和功能水平上进行了进一步的分析。
对于每个集群基因列表，作者使用交互网络计算ASP值，考虑交互权重本身，作者删除了簇14和17，因为在它们的所有相关基因之间无法建立直接路径。在大多数集群中可以观察到，当每个集群的基因数量增加时，ASP值也会增加。因为在多个不同基因之间找到直接路径比在一小群基因中找到直接路径更困难。这也表明A-RD簇中的基因在相互作用网络中很接近，并且可能指向相似的途径。此外，簇的分布表明它们在表型水平上包括不同的疾病，但受影响的基因在相互作用网络中很接近。
通过GO富集，在12个簇的GO分子功能中发现了重要类别。它显示出每个疾病集群的功能高度专业化。集群1和3具有最大的基因列表（分别为25和20）和几个重要的功能类别。具有16个基因的簇5是具有最多重要功能类别的一个，包括不同的激酶活性和转录因子结合等。
作者同时还观察了GO分子功能注释中提到的每个疾病簇的功能。簇1、5和3具有最多的功能，这可能是由于它们的大量和多样化的基因列表导致的。事实上，簇1呈现出高度可变的功能注释，但也包括与VEGF信号通路相关的特定过程，如“内皮细胞迁移”。
这种功能分析支持所选疾病与它们所传递的血管生成机制之间的关系。此外，它允许检查每个疾病集群的功能专业化，以及不同疾病组共享哪些功能，反映不同血管生成相关机制的相互联系。
参考文献：
Pagano-Márquez R, Córdoba-Caballero J, Martínez-Poveda B, Quesada AR, Rojano E, Seoane P, Ranea JAG, Ángel Medina M. Deepening the knowledge of rare diseases dependent on angiogenesis through semantic similarity clustering and network analysis. Brief Bioinform. 2022 Jun 23:bbac220.
文章来源：小张聊科研