Аннотация:Неинфекционные хронические заболевания (НИЗ) вышли на первое место по смертности в развитых странах мира. К этой группе мультифакторных заболеваний относят болезни системы кровообращения, новообразования, сахарный диабет 2-го типа, хронические болезни органов дыхания, а также некоторые нейродегенеративные и психические заболевания. Современные высокопроизводительные методы, дающие системные данные на молекулярном уровне (геном, транскриптом, протеом, метаболом) позволили ставить задачи поиска механизмов возникновения системных заболеваний. Эти задачи, в свою очередь, поставили ряд вопросов перед платформами исследований. Необходимо создавать новые платформы исследований, соединяющие традиционные исследования на клеточном и молекулярном уровне с данными, получаемыми выскопроизводительными методами. Причем стоит задача объединения получаемых результатов не только на уровне математического обсчета данных, но и биологической интерпретации потока получаемой информации, т.е. интеграция данных, получаемых новыми методами, сопровождается новыми платформами исследований.Нами разработан пайплайн, которую позволяет комбинировать информацию, получаемую из баз данных геномных вариаций Clinvar и PheGenI, баз транскриптомных данных (таких как GEO, ArrayExpress PubMed, TCGA и др.) с анализом методами: выделения дифференциально экспрессирующихся генов (ДЭГов), анализа взвешенных сетей коэкспрессии генов, машинного обучения случайный лес ) и дискриминантного анализа методом частичных наименьших квадратов (PLS-DA) для обработки метаболомных (Lipidmaps, HMDB и др.) данных (Рис. 1). Разработаны платформы исследований, связывающие метаболомные данные с разработкой диагностики нейродегенеративных заболеваний по крови пациентов [1], с изучением механизмов воспалительных заболеваний глаз [2], с исследованием на уровне клеток ответов на провоспалительные стимулы [3]. Дополнительно анализируются два списка генов: (1) гены врожденного иммунитета (1199 генов, согласно базе InnateDB); (2) гены биосинтеза сигнальных оксилипинов, производных полиненасыщенных жирных кислот (112 генов). Тесная взаимосвязь генов этих списков при возникновении системных заболеваний предполагалась относительно давно, но только современные методы позволяют изучать взаимосвязи во всем их многообразии.Получаемые в результате анализа данные позволяют выявлять потенциальные функциональные связи генов различных метаболических путей, что позволяет предсказывать новые взаимосвязи при изучении патогенеза системных заболеваний. Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 19-29-01243
