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目的：采用系统生物学结合分子生物学的方法，建立全基因组网络筛选治疗心肌梗死的离子通道蛋白和缝隙连接蛋白的治疗靶点。
方法：系统生物学部分首先应用全基因组蛋白质相互作用网络并进行拓扑学分析，对已选的九个参数做相关性分析，最终选择其中的两个参数来评价网络中蛋白质的性质。在miRSel和miRecord数据库中分别查找并比较通道蛋白基因和hub基因受miRNA调控的数量和在心肌梗死时变化的miRNA的数量。同时为了提高预测实验的准确性，对前面预测结果进行药理学实验验证。建立Wistar大鼠心肌梗死一个月模型，取大鼠左室组织，用Western Blot方法比较对照组和梗死一个月组TRPC6蛋白表达的变化。
结果：用拓扑学参数Degree和Neighborhood connectivity来分析网络中蛋白质的性质，connexin43，TRPV4，SCN5A，CACNA1C和TRPC6这五个蛋白的双参数均高于其他通道蛋白。miRNA调控的分析中，hub基因组在miRNA调控总数以及在心肌梗死时变化的数量上均高于通道蛋白基因，调控connexin43的miRNA数量在心肌梗死中变化的数量在通道蛋白中是最高的。Western Blot分析中TRPC6在梗死一个月组的表达值与对照组相比是显著增加的，证实了通过系统生物学预测出的蛋白在心肌梗死疾病中表达确实发生了变化，可能作为潜在的治疗靶点。
结论：采用系统生物学方法建立的全基因组网络模型可以成功的筛选离子通道蛋白和缝隙连接蛋白的治疗靶点；系统生物学预测的实验结果再一次证明了connexin43是心肌梗死公认的治疗靶点；预测并初步证明了TRPC6可能作为心肌梗死的一个新的潜在性的治疗靶点。