文章标题

《MCDB：一个用于检索、蛋白序列比对和靶标预测的有丝分裂灾难数据库》

《MCDB: A comprehensive curated mitotic catastrophe database for retrieval, protein sequence alignment, and target prediction 》

文章发表情况介绍

该文章由四川大学华西护理学院导师/护理学四川省重点实验室助理研究员王贯联合四川大学章乐、张雷、欧阳亮等人合作完成，于2021年5月在Acta Pharmaceutica Sinica B（影响因子：11.413；中科院分区：医学1区；Top期刊）期刊上在线发表。

第一部分：文章内容解读

有丝分裂灾难(Mitotic catastrophe，MC)，最初是由Molz Lisa等人于1989年提出，并于2012年由International Nomenclature Comittee on Cell Death命名的一种细胞死亡方式。MC是有丝分裂过程异常而引起的一种程序性细胞死亡现象，是机体真正意义的内源性肿瘤抑制机制。研究发现，DNA损伤、有丝分裂缺陷、胞质分裂失败均能够引起细胞发生MC，并且MC可能在有丝分裂的多个时间或阶段发生，其主要特征为G1/S期检查点异常、G2/M期周期阻滞、DNA多倍化、中心体异常复制、胞质分裂失败、形成多核细胞、细胞体积变大并出现衰老特征等。近年来，随着对MC发生原因和机制的深入探索已经证实，MC在肿瘤预防、治疗、耐药、放射增敏等方面均具有非常重要的研究和应用价值，这也引起了来自医学、护理学、药学、分子生物学、生物信息学等领域专家们的广泛关注。研究表明，包括放射性治疗在内，还有微管、CHK1、PARPs、Wee1、PLKs、BRD4等靶点的小分子调节剂也均能够通过诱导MC从而发挥抗肿瘤的作用。因此，诱导肿瘤细胞发生MC已成为抗肿瘤治疗的一项重要策略，针对MC过程中的靶标、通路、蛋白相互作用的深入研究以及靶向MC的药物设计合成对肿瘤治疗都具有非常重要的意义。

近年来，MC相关的基因、蛋白、化合物等实验数据的快速增长极大地促进了靶向MC的药物设计、发现、合成和重定位研究。目前，一些常用的公共数据库，如PubMed、PubChem、UniProt、PDB、PrePPI等存储了大量MC相关的基因、蛋白和化合物信息。但是这些数据库尚缺乏针对MC相关数据建立置信等级、分类标准、规范化命名等，也未能提供MC数据的生物学功能、信号转导机制、生物过程等分析功能，因此严重地限制了MC相关数据的可访问性和可用性。基于此，研究团队开发了首个应用于MC数据管理的数据库Mitotic Catastrophe Database (MCDB）。

MCDB的网络服务器是在cloud Linux server (CentOS 7.5.1804)上开发的，分别使用Nginx (version 1.18)和SQLite (version 3.32.3)作为Web和数据库的服务器。网站后端和前端分别是基于Django (version 3.0.8)框架和Bootstrap (version 4.4.1)框架构建的。MCDB提供开放的访问权限，发布于http://bioinfo.combio-lezhang.online:8031/index_html。按照图1所示流程完成MC相关数据的收集和整理，最终构建好的MCDB由7个功能模块组成，分别是“数据可视化”、“MC相关基因和蛋白检索”、“MC相关化合物检索”、“PDB检索”、“蛋白序列比对”、“靶标预测”和“上载”模块（图2）。

图1. MCDB的数据收集和整理流程图

图2. MCDB的主页界面

MCDB定义了MC相关基因、蛋白、化合物的置信等级、分类标准和规范化命名，并提供蛋白序列比对、靶标预测功能和数据上载功能，不仅有助于提高MC相关数据的可访问性和可用性，也有助于潜在MC相关基因和蛋白的发现与分子机制研究，并有利于基于MC的抗肿瘤药物设计与发现等。

第二部分：研究结果对实践的指导意义

基因组学、蛋白质组学、大数据、靶向药物等精准医学技术的发展为护理学带来了新的变革、机遇和挑战，精准护理应运而生并在近几年迅速发展，也必将成为未来护理学科发展之趋势。护理研究也逐渐融入基因谱学研究，探索基因谱与疾病症状群、疾病进展等之间的关系，并将基因谱应用于疾病预防和护理中，为患者提供精准的个体化干预方案。本论文详细阐述了一个针对有丝分裂灾难（MC）数据检索和分析平台——MCDB的开发过程及数据库包含的功能模块，对未来护理基因研究及相关数据库的开发具有重要启发和借鉴作用。

第三部分：专家点评

恶性肿瘤的发生发展涉及到体内的多个生物学事件，除抑癌基因失活、原癌基因活化、代谢异常等之外，还有染色体层面的异常，包括缺失、插入、融合，以及更高级的构象变异如染色质环、拓扑相关区域形成等都在肿瘤发生中有重要的作用，同时也为肿瘤治疗提供了诸多靶点。有丝分裂灾难（MC）是机体真正意义上的内源性抑癌机制，目前关于MC已有很多研究，并有大量MC相关基因、蛋白及化合物信息，但仍缺少一个专业、全面的数据库对已有MC相关研究结果进行科学管理。本研究构建了首个MC相关信息数据库，目前包含有1214个MC相关基因和蛋白、5014条化合物数据信息，其中基因和蛋白被划分为4个可信等级，化合物被分为3类，并提供了蛋白序列相似性比对、靶点预测、数据上载等功能。MCDB收集和整理了MC相关基因、蛋白和化合物数据信息，定义了基因和蛋白的置信等级，对化合物进行了分类处理，并为用户提供了相关的分析平台，将能够有助于MC信号转导机制的深入探索和基于MC的抗肿瘤药物设计与发现，并将能够促进MC相关的肿瘤生物医学和临床治疗的发展。

专家简介

张立，四川大学华西医院，研究员，四川大学华西医院呼吸健康研究所肺癌分子表型研究室主任。任四川省医学会精准医学专委会（筹建中）副主委，中国抗癌协会病理专委会肺癌专家组成员，中国抗癌协会肿瘤靶向治疗专委会青委会专家组成员，GE药业精准医学研究院基因组学和代谢组学组长。主要研究方向：（1）空间/单细胞多组学研究肺癌起源及演化；（2）肺癌早期诊断分子标志物筛选及转化；（3）肺癌代谢异常研究。主持国家自然科学基金面上项目3项，四川省科技厅支撑项目1项，成都市科技局项目1项，上海医药集团-华西医院院企合作项目1项，累计科研经费700余万元。获2020年国家科技进步二等奖，2018年四川省科技进步一等奖。共发表SCI收录论文30余篇。获国家授权发明专利16项，其中2项已转化。

第四部分：作者简介

通讯作者

王贯，四川大学华西护理学院硕士研究生导师，护理学四川省重点实验室/四川大学华西医院华西护理创新研究中心助理研究员，从事神经退行性疾病和肿瘤耐药相关靶标的筛选、靶向分子设计和分子机制研究工作，利用交叉学科知识背景推动护理学、分子生物学、生物信息学等的交叉融合研究。发表文章40余篇，申请专利9项，授权2项。主持国家自然科学基金4项（2项联合单位负责）、四川省科技厅项目等10个项目。任Gastroenterol Hepatol Res青年编委和多个国际期刊审稿专家。获得2项优秀论文奖，参与讲授课程被教育部评为首批国家级一流本科课程，指导本科生获得过省级和校级优秀毕业生等荣誉称号。

共同通讯作者

欧阳亮，研究员，博士生导师，四川大学华西医院生物治疗国家重点实验室研究员，四川省“天府万人计划”天府科技菁英，四川省学术与技术带头人后备人选等。现任四川省药理学会理事，四川省药理学会肿瘤药理委员会委员，《药学学报》，Acta Pharmaceutica Sinica B，Chinese Chemical LettersFrontiers in Pharmacology ，等杂志编委。作为项目负责人承担国家自然科学基金5项，重大新药创制科技重大专项子任务1项，科技部国家重点研发计划子任务1项，四川省科技厅重大项目数项。发表SCI论文70余篇，总引超4000次，单篇最高引超900次。

第一作者

学华西医院华西护理创新研究中心课题组研究成员。现从事利用计算机和数学计算的知识为生物信息研究提供实时模拟和数据挖掘技术方面的研究。现任ACM SIGBIO中国区副主席和中国生物工程学会计算生物学与生物信息学专业委员会副主任。已发表90余篇SCI学术论文和5本学术专著，并获得7项授权国家发明专利。以第一完成人荣获四川省科技进步二等奖，重庆科技进步三等奖和吴文俊人工智能二等奖等奖项。

共同第一作者

张雷，四川大学计算机学院在读研究生，护理学四川省重点实验室/四川大学华西医院华西护理创新研究中心课题组研究成员，研究方向：知识图谱在基因分析中的应用；干扰素在鸟类中的演化过程。曾获得全国青少年信息学奥林匹克联赛提高组二等奖2次，2017-2018四川大学优秀学生，2019年四川省大学生程序设计竞赛金奖，2019年中国大学生程序竞赛秦皇岛站银奖，2019年国际大学生程序设计竞赛南京赛区银奖、亚洲区决赛银奖。发表SCI收录论文2篇。