近期，免疫学杂志发表了本中心王平章副教授利用生物信息学技术开展免疫细胞虚拟分选（virtual sorting）工作的论文（Wang P, Han W, Ma D：Virtual Sorting Has a Distinctive Advantage in Identification of Anticorrelated Genes and Further Negative Regulators of Immune Cell Subpopulations. J Immunol. 2017 Dec 15;199(12):4155-4164.）。虚拟分选是根据标签基因（label gene）表达水平的相对高低，将样本划分为不同的组别并计算差异表达基因，求得与标签基因密切相关的一组正（positively correlated）、负相关（anti-correlated）基因，并用于免疫细胞亚群特征性基因分析及功能评估。该论文重点对T细胞和B细胞的负相关基因进行了分析鉴定，这有助于于遴选免疫细胞亚群分化、信号通路的负调控因子。例如，本研究发现，与IL-4显著负相关的基因有AK5、ZNF540、NR3C2、EPPK1等，提示这些基因与Th2细胞分化有关。在本研究中尚定义了高可塑性细胞周期相关分子（highly plastic cell cycle associated molecules，HPCCMs）与高可塑性免疫、炎症反应相关分子（highly plastic immune and defense response associated molecules，HPIDMs）的关联。虚拟分选结果提示：模块内基因的表达偏向于正相关，模块间基因的表达倾向于负相关。机制研究表明不同模块中的基因具有不同的转录因子结合偏好性。这些结果提供了免疫信息学研究的新思路，为免疫细胞表型的实验研究提供了新的有价值的大数据线索。

                                                                                              

                                                                                                  （www.28365365.com供稿）