医学生物信息学研究平台
🧠 NeuroDeath Atlas
基于新型调控性细胞死亡的疾病风险预测与药物靶点筛选智能分析系统，整合多组学数据，运用AI和孟德尔随机化方法，为神经精神疾病研究提供创新解决方案。
70+
调控性细胞死亡基因
5
神经精神疾病类型
1000+
潜在药物靶点
7
细胞死亡类型
核心功能
集成多种分析方法，提供一站式神经精神疾病研究解决方案
神经精神疾病风险预测
基于机器学习模型，整合GWAS、转录组等多组学数据，预测阿尔茨海默病、帕金森病、抑郁症、精神分裂症等疾病风险。
- 单基因疾病风险预测
- 双疾病因果关联分析
- 孟德尔随机化推断
调控性细胞死亡基因分析
系统分析泛凋亡、细胞凋亡、细胞焦亡、坏死性凋亡、铁死亡、铜死亡、双硫死亡等新型细胞死亡通路的关键调控基因。
- 基因表达差异分析
- 通路富集可视化
- 细胞类型特异性分析
药物靶点筛选与验证
结合孟德尔随机化和共定位分析，识别潜在药物靶点，整合DrugBank数据库进行药物重定位分析。
- MR因果推断
- COLOC共定位分析
- 药物-靶点匹配
多组学数据整合
整合GWAS、scRNA-seq、bulk RNA-seq、甲基化等多组学数据，构建多层次分析框架。
- 数据格式自动识别
- 批次效应校正
- 多维度可视化
药物重定位分析
基于已批准药物数据库，筛选潜在新适应症，加速药物研发进程，降低开发成本。
- 已批准药物推荐
- 副作用预警
- 临床试验信息
AI智能助手
集成大语言模型，提供智能问答、结果解读、研究建议等功能，辅助科研决策。
- 自然语言交互
- RAG知识库增强
- 专业术语解释
调控性细胞死亡类型
七种新型调控性细胞死亡方式，为神经精神疾病研究提供新视角
🔴
泛凋亡
Panoptosis
ZBP1, CASP8, RIPK3, MLKL, GSDMD
🟠
细胞凋亡
Apoptosis
CASP3, CASP9, BAX, BCL2, APAF1
🟡
细胞焦亡
Pyroptosis
NLRP3, CASP1, GSDMD, IL1B, AIM2
🟢
坏死性凋亡
Necroptosis
RIPK1, RIPK3, MLKL, ZBP1, PGAM5
🔵
铁死亡
Ferroptosis
GPX4, SLC7A11, ACSL4, FSP1, NFE2L2
🟣
铜死亡
Cuproptosis
FDX1, LIAS, LIPT1, DLD, DLAT
💜
双硫死亡
Disulfidptosis
SLC7A11, NCKAP1, WASF2, ACTB
核心基因集列表
七种调控性细胞死亡类型的关键基因汇总
| 死亡类型 | 核心基因 | 主要功能 |
|---|---|---|
| 泛凋亡 | ZBP1 CASP8 RIPK3 MLKL GSDMD GSDME | 整合凋亡、焦亡、坏死性凋亡特征 |
| 细胞凋亡 | CASP3 CASP7 CASP9 BAX BAK1 BCL2 | 程序性细胞死亡，形成凋亡小体 |
| 细胞焦亡 | NLRP3 AIM2 CASP1 GSDMD IL1B IL18 | 炎症性细胞死亡，释放炎症因子 |
| 坏死性凋亡 | RIPK1 RIPK3 MLKL ZBP1 PGAM5 FADD | 程序性坏死，不依赖Caspase |
| 铁死亡 | GPX4 SLC7A11 ACSL4 FSP1 NFE2L2 POR | 铁依赖性脂质过氧化细胞死亡 |
| 铜死亡 | FDX1 LIAS LIPT1 DLD DLAT PDHA1 | 铜依赖性，与TCA循环相关 |
| 双硫死亡 | SLC7A11 SLC3A2 NCKAP1 WASF2 CYFIP1 ACTB | 二硫化物积累导致细胞骨架崩塌 |
技术栈
采用先进的技术架构，确保分析的准确性和可靠性
R/Shiny
Python
PyTorch
Scanpy
TwoSampleMR
OpenAI API
DrugBank
GWAS Catalog
研究背景
新型调控性细胞死亡是一类不同于传统细胞凋亡的程序性细胞死亡方式，包括铁死亡、铜死亡、双硫死亡、细胞焦亡、坏死性凋亡和泛凋亡等。这些死亡方式在神经精神疾病的发生发展中发挥重要作用。
研究表明，铁死亡与阿尔茨海默病的神经铁沉积相关；细胞焦亡参与抑郁症的神经炎症过程；坏死性凋亡在帕金森病的多巴胺神经元死亡中起关键作用。
本系统整合孟德尔随机化方法，利用遗传变异作为工具变量，从因果推断角度验证死亡基因与神经精神疾病的关联，为药物靶点筛选提供可靠依据。
支持的神经精神疾病
阿尔茨海默病
帕金森病
抑郁症
双相情感障碍
多发性硬化
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