Förmågan att erhålla genuttrycksprofiler från humana sjukdomsprover ger en möjlighet att identifiera relevanta genvägar, men begränsas av frånvaron av datamängder som spänner över ett brett spektrum av tillstånd. Här analyserade vi offentligt tillgängliga mikroarraydata från 16 olika hudtillstånd för att få insikt i sjukdomspatogenes. Oöverträffad hierarkisk klusterbildning separerade prover efter sjukdom och vanliga cellulära och molekylära vägar. Sjukdomsspecifika signaturer utnyttjades för att bygga en multi-sjukdom klassificerare som förutspådde diagnosen av offentligt och prospektivt insamlade uttryck profiler med 93% noggrannhet. I ett prov skilde sig den molekylära klassificeringen från den initiala kliniska diagnosen och förutsåg korrekt den slutliga diagnosen när den kliniska presentationen utvecklades. Slutligen visade integrering av interferonreglerade (IFN) genprogram med huddatabasen en signifikant omvänd korrelation mellan IFN- β- och IFN- γ- program över alla tillstånd. Vår studie ger ett integrativt förhållningssätt till studien av gensignaturer från flera hudåkommor, klarare mekanismer för sjukdomspatogenes. Dessutom ger dessa studier en ram för att utveckla verktyg för personlig medicin mot exakt förutsägelse, förebyggande och behandling av sjukdom på en individuell nivå. Användare kan visa, skriva ut, kopiera och ladda ner text och data-minera innehållet i sådana dokument, för akademisk forskning, med förbehåll för de fullständiga villkoren för användning
En andra studie analyserade offentligt tillgängliga mikroarray data från 16 olika hudförhållanden för att få insikt i sjukdomspatogenes, men var återigen begränsad till data-uppsättningar från GEO-databasen REF.
Comparison of Molecular Signatures from Multiple Skin Diseases Identifies Mechanisms of Immunopathogenesis