Immune-centric network of cytokines and cells in disease context identified by computational mining of PubMed

免疫系统 背景(考古学) 细胞因子 疾病 计算生物学 计算机科学 生物 免疫学 生物信息学 医学 病理 古生物学
作者
Ksenya Kveler,Elina Starosvetsky,Amit Ziv-Kenet,Yuval Kalugny,Yuri Gorelik,Gali Shalev-Malul,Netta Aizenbud-Reshef,Tania Dubovik,Mayan Briller,John C. Campbell,Jan C. Rieckmann,Nuaman Asbeh,Doron Rimar,Felix Meissner,Jeff Wiser,Shai S. Shen-Orr
出处
期刊:Nature Biotechnology [Nature Portfolio]
卷期号:36 (7): 651-659 被引量:55
标识
DOI:10.1038/nbt.4152
摘要

Interactions between hundreds of immune cells and cytokines in disease are mined from PubMed. Cytokines are signaling molecules secreted and sensed by immune and other cell types, enabling dynamic intercellular communication. Although a vast amount of data on these interactions exists, this information is not compiled, integrated or easily searchable. Here we report immuneXpresso, a text-mining engine that structures and standardizes knowledge of immune intercellular communication. We applied immuneXpresso to PubMed to identify relationships between 340 cell types and 140 cytokines across thousands of diseases. The method is able to distinguish between incoming and outgoing interactions, and it includes the effect of the interaction and the cellular function involved. These factors are assigned a confidence score and linked to the disease. By leveraging the breadth of this network, we predicted and experimentally verified previously unappreciated cell–cytokine interactions. We also built a global immune-centric view of diseases and used it to predict cytokine–disease associations. This standardized knowledgebase ( http://www.immunexpresso.org ) opens up new directions for interpretation of immune data and model-driven systems immunology.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
独孤蚕发布了新的文献求助30
刚刚
JamesPei应助行7采纳,获得10
刚刚
乘风的法袍完成签到,获得积分10
刚刚
慕青应助英勇的初柔采纳,获得10
刚刚
1234完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
庾幻儿完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
小玉完成签到,获得积分20
2秒前
认真的TOTORO完成签到,获得积分10
2秒前
alala完成签到,获得积分10
2秒前
乐开欣完成签到,获得积分10
2秒前
JC325T发布了新的文献求助10
2秒前
驿路梨花发布了新的文献求助30
2秒前
兰兰发布了新的文献求助10
2秒前
Peggy完成签到,获得积分10
2秒前
我是科研狗完成签到 ,获得积分10
2秒前
我有一头小毛驴完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
cell发布了新的文献求助10
2秒前
Rondab应助左彦采纳,获得50
2秒前
3秒前
3秒前
byyyy发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
夏沐完成签到,获得积分20
4秒前
细腻海蓝发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
舒适香露发布了新的文献求助10
5秒前
直率青亦发布了新的文献求助10
5秒前
Jasper应助懒羊羊采纳,获得10
5秒前
宫跃然发布了新的文献求助10
6秒前
李大宝发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
6秒前
繁荣的忆文完成签到,获得积分10
7秒前
qaz123发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
8秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969322
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514152
关于积分的说明 11172188
捐赠科研通 3249407
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794832
邀请新用户注册赠送积分活动 875437
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804781