Connectivity Map(cMap)的探索应用（三）

之前Connectivity Map(cMap)的探索应用（一）和Connectivity Map(cMap)的探索应用（二）简单介绍了下分析平台，展示形式等内容。同时还介绍了cmap分析的两种在线分析工具build2和clue的使用。但很多时候方法很多，但并不清楚该分析在具体的科研中应用。因此，今天着重来看下cmap主要在什么科研目的下使用？换句话说，就是cmap分析的科研应用场景！

1. 未知小分子的功能识别

原理：将未知作用的小分子表达特征与已知功能的小分子表达谱进行cmap分析，识别未知小分子的作用

案例：为了检查中药（TCM）的分子和细胞作用，确定了分别用102种来自中药的不同分子处理的MCF7细胞的基因表达谱，并使用CMap比较这些谱图并预测这些化合物的作用机理。结果发现，从药用植物花椒中分离出的可尼替丁氯化物（NC）与拓扑异构酶抑制剂和肾上腺素能受体拮抗剂相连，另外的实验证实了这些假设。

文献：The gene expression profiles in response to 102 traditional Chinese medicine (TCM) components: a general template for research on TCMs.

2. 未知小分子作用的靶基因识别

原理：将未知靶标机理的小分子表达特征与数据中功能缺失表达谱的cmap分析，识别未知小分子作用的靶基因。

案例：通过数据库化合物筛选，一类苄基-4-哌啶酮化合物被确定为尤因肉瘤新疗法的潜在候选药物。为了确定该药物的作用机理，对其中两种化合物处理的尤因肉瘤细胞系做芯片检测，得到表达特征，然后通过CMap query功能进行分析，发现它们与蛋白酶体抑制剂MG-262的特征高度一致。这一发现导致后来确定了19s蛋白酶体亚基作为这些化合物的靶标。

文献：Proteasome addiction defined in Ewing’s sarcoma is effectively targeted by a novel class of 19S proteasome inhibitors。

3. 识别治疗某疾病的候选药物

原理：将某疾病的表达特征与数据库中小分子表达谱进行cmap分析，识别能治疗该疾病的候选药物。

案例:

[1] 通过CMap分析，发现苯并咪唑（一种苯并咪唑驱虫药）可作为通过诱导细胞骨架变化以及增加的骨形态发生蛋白2（BMP-2）的表达和活性来促进骨分化。

[2] 将子宫颈癌的不同亚型的表达特征经cmap分析，发现植物类黄酮芹菜素是逆转疾病的候选药物，进一步的体外实验表明，芹菜素与干扰素γ组合使用时，可增强后者的抗癌活性，选择性降低HeLa宫颈腺癌细胞的活力，但不降低鳞状细胞癌细胞的活力。

文献：

[1] Connectivity Map-based discovery of parbendazole reveals targetable human osteogenic pathway.

[2] Bioinformatics and in vitro experimental analyses identify the selective therapeutic potential of interferon gamma and apigenin against cervical squamous cell carcinoma and adenocarcinoma.

4. 突变/变异分析

原理：分析遗传变异相对于正常状态的转录影响。

案例：通过对表征与肺腺癌相关的194个体细胞突变进行cmap分析，且开发了一种基于表达的变异体影响表型方法，以区分具有影响力的变异体和中性变异体，最后结果确定有69％的突变具有影响力。

文献：High-throughput Phenotyping of Lung Cancer Somatic Mutations

5. 谱系分析

原理：比较来自不同谱系的细胞的转录谱，识别marker及特定谱系定点

案例：通过cmap分析，识别出"树突状细胞祖细胞到不同功能谱系多样性"的转录组转化基点。

文献：Identification of cDC1- and cDC2-committed DC progenitors reveals early lineage priming at the common DC progenitor stage in the bone marrow.

6. 通路分析

原理：通过转录谱识别受GOF（基因过表达）或LOF（基因敲除）影响的通路，目的在于搭建基因（敲除/过表达后的signature）—通路（小分子化合物对应的通路调节）之间的关系。

案例：异位表达p73后选择FC大于2的上下调基因作为signature，通过cmap分析发现与MTOR信号抑制剂高度相似，MTOR信号抑制剂包括雷帕霉素，二甲双胍和吡菌铵，这些化合物预计会诱导p73活性。进一步的实验表明，用这些化合物治疗原代和癌细胞系可提高p73水平，从而支持MTOR信号传导与p73调控之间的关系。

文献：A gene signature-based approach identifies mTOR as a regulator of p73.

总结

从目前文章的应用来看，1—3类应用是比较多的，4—6类的应用较少。药学、中医药、各类疾病药物筛选等方向是cmap分析主要的应用研究领域。

往期回顾

miR-circ靶向关系如何批量预测？

Connectivity Map(cMap)的探索应用（一）

miRNA靶标预测数据的答疑解惑！

Connectivity Map(cMap)的探索应用（二）

cMAP在线分析——旧版build2的使用

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