18、利用球形自组织映射对基因、组织、细胞和生物活性化学物质进行聚类

利用球形自组织映射对基因、组织、细胞和生物活性化学物质进行聚类

1. 引言

如今，高通量筛选技术在生命科学领域，尤其是分子诊断和药物发现领域得到了广泛应用。这得益于微阵列技术的建立，它能够一次性处理大量基因。通常会对DNA微阵列实验的结果进行聚类分析，但处理从微阵列获得的大量信号信息的数据挖掘常规程序尚未确定。聚类方法有层次聚类和非层次聚类等多种方式，其中最流行的是非层次聚类，如k - 均值、围绕中心点划分和聚类亲和搜索技术。

我们采用了球形自组织映射（sSOM），这也是一种非层次聚类方法，用于根据细胞和组织的基因表达谱对基因进行聚类。通过分析各种类型的癌细胞和正常组织，我们发现了一些有趣的细胞表面分子，它们可作为分子标记物。这种方法在基于DNA微阵列技术获得的基因表达谱进行基因聚类的数据分析中相对较新。获得的数据的灵活排列使我们能够对细胞、组织和基因进行聚类，为进一步的研究指明了方向。

此外，我们还将sSOM应用于根据生物活性化合物的作用机制（MOA）对其进行分类，这使我们能够进行计算机虚拟筛选。近年来，该领域开发了许多有趣的虚拟筛选方法。基于配体的方法特别适合从庞大的化合物库中选择候选药物，因为它所需的计算资源成本较低。虽然自组织映射（SOM）在化学信息学中已部分用作基于配体的方法来根据化合物的性质对其进行分类，但据我们所知，球形SOM尚未在化学信息学中得到应用。我们在此提出将sSOM扩展应用于根据生物活性化合物的MOA及其结构信息对其进行分类，这一方法在未来的药物发现、分子生物学和肿瘤学领域将非常有帮助。

2. 材料、方法和工具

2.1 细胞系和细胞培养

从美国典型培养物保藏中心（ATCC）获得了人乳腺癌衍