L1000 connectivity map interrogation identifies candidate drugs for repurposing as SARS-CoV-2 antiviral therapies.
L1000 connectivity map interrogation identifies candidate drugs for repurposing as SARS-CoV-2 antiviral therapies.
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DOI：
10.1016/j.csbj.2020.11.054
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发表时间：
2020
影响因子：
6
通讯作者：
Sendama W
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sendama W
适应性临床试验正在进行中，以确定COVID-19潜在疗法的疗效，如果有足够的临床前证据证明其潜在效用，可以灵活地纳入新兴疗法。连接图的计算机筛选，将基因表达谱与摄动原文库联系起来，可能有助于识别此类新兴疗法。L1000连通性图谱是根据不同实验条件下细胞基因表达谱的转录本样本构建的，然后对转录组的其余部分进行计算推断。在L1000连通性图中搜索促进冠状病毒感染的蛋白酶的调节剂，确定了在进一步研究后重新用作抗病毒药物的合理候选药物。
Adaptive clinical trials are underway to determine the efficacy of potential therapies for COVID-19, with flexibility to include emerging therapies if there is sufficient preclinical evidence for their potential utility. In silico screening of connectivity maps, which link gene expression profiles to libraries of perturbagens, may facilitate the identification of such emerging therapies. The L1000 Connectivity Map is built from samples of transcripts taken from gene expression profiles of cells in various experimental conditions followed by computational inferences of the remainder of the transcriptome. Searching the L1000 Connectivity Map for modulators of a protease that facilitates coronavirus infection identifies plausible candidate drugs for repurposing as antiviral agents against SARS-CoV-2 following further investigation.
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DOI：
10.1097/00001648-199001000-00010
发表时间：
1990-01-01
期刊：
Epidemiology (Cambridge, Mass.)
影响因子：
--
作者：
Rothman, K J
通讯作者：
Rothman, K J
影响因子：
14.9
作者：
Ritchie ME;Phipson B;Wu D;Hu Y;Law CW;Shi W;Smyth GK
通讯作者：
Smyth GK
影响因子：
5.4
作者：
Shirato, Kazuya;Kawase, Miyuki;Matsuyama, Shutoku
通讯作者：
Matsuyama, Shutoku
影响因子：
3
作者：
Dalman MR;Deeter A;Nimishakavi G;Duan ZH
通讯作者：
Duan ZH
影响因子：
--
作者：
Hruz T;Laule O;Szabo G;Wessendorp F;Bleuler S;Oertle L;Widmayer P;Gruissem W;Zimmermann P
通讯作者：
Zimmermann P