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多组数据集成允许基线免疫特征预测小队列中乙肝疫苗的应答( Multi-Omic Data Integration Allows Baseline Immune Signatures to Predict Hepatitis B Vaccine Response in a Small Cohort )
CP Shannon TM Blimkie R Ben-Othman N Gladish HY Lee
背景疫苗接种仍然是全球减轻传染病负担的最有效手段之一。如果我们要确保未来疫苗开发工作的成功，提高我们对有效疫苗反应的分子基础的理解是至关重要的。方法应用前沿的多组学方法，广泛表征乙型肝炎病毒(HBV)疫苗接种后的时间分子反应。数据整合了细胞、表观基因组、转录组、蛋白质组和粪便微生物组图谱，并与最终的HBV抗体水平相关。结果采用无监督的分子相互作用网络集成方法（NetworkAnalyst）和数据驱动集成方法(DIABLO)，我们发现了与乙肝疫苗更有效反应相关的基线分子模式和途径。生物学联系被解开，信号通路如JAK-STAT和白细胞介素信号通路、Toll样受体级联、干扰素信号通路和Th17细胞分化成为疫苗接种前反应的重要调节剂。结论本研究进一步证明了个体免疫系统的基本细胞和分子特征对疫苗应答的影响，并强调了整合许多平行分子数据集信息的效用。
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