厦门免费医学论文发表-结直肠癌相关枢纽基因的鉴定：结合孟德尔随机化、转录组分析和实验验证
张宇，徐晗，杨奕春，佳燕任，张子曦，张艳敏，苏琦 ，朱大克
发布时间：2025 年 7 月 29 日
抽象
背景
结直肠癌 （CRC） 是一种普遍存在的恶性肿瘤，在全球范围内死亡率很高。了解 CRC 发展背后的遗传和分子机制对于改进治疗策略至关重要。
方法
在这项研究中，我们利用顺式 eQTL 汇总数据来识别可能与 CRC 有因果关系的基因。利用GEPIA2数据库比较候选基因在肿瘤和正常组织中的表达水平。分析FUT8表达与细胞功能、肿瘤突变负荷、免疫检查点基因、免疫浸润的相关性。进行分子对接以鉴定靶向FUT8的潜在药物，并使用MTT测定评估所选药物对细胞增殖的影响。此外，还采用细胞热位移测定（CETSA）来评估药物与靶蛋白之间的相互作用。
结果
我们鉴定出19个eQTLs可能与CRC相关的基因，其中6个eQTL与CRC风险增加相关，包括FUT8。FUT8在CRC肿瘤组织中显著过表达，与干性、侵袭性、EMT和转移等多种细胞功能相关。较高的FUT8表达与较高的肿瘤突变负荷相关，并且与多个免疫检查点基因具有显著相关性。分子对接确定 VE-822 是一种有前途的靶向 FUT8 的候选药物，它显示出对 CRC 细胞增殖的抑制作用。CETSA结果表明，VE \u2012 822可以与FUT8结合，提高其热稳定性。
结论
FUT8 是导致结肠癌的关键基因，与肿瘤免疫有关。VE-822 是通过靶向 FUT8 治疗 CRC 的有前途的候选药物。
作者总结
本研究利用顺式eQTL数据来识别与结直肠癌（CRC）相关的基因。通过 SMR 分析鉴定的 FUT8 基因被发现在肿瘤组织中过表达，并与细胞功能和免疫检查点基因相关，凸显了其作为治疗靶点的潜力。此外，分子对接确定 VE-822 是一种有前途的靶向 FUT8 候选药物。它对CRC细胞增殖具有抑制作用，并可与FUT8结合并影响其表达。我们的研究结果强调了 FUT8 基因在结直肠癌发展中的重要性，并表明 VE-822 具有治疗结肠癌的潜力。
数字
图6图1图2图3图4图5表1图6图1图2图3
引文： 张 Y， Han X， Yang Y， 任 J， Zhang Z， Zhang Y， et al. （2025） 结直肠癌相关枢纽基因的鉴定：整合孟德尔随机化、转录组分析和实验验证。公共科学图书馆基因 21（7）： 电子邮件1011788。 https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788
编辑 器： Devin M. Absher，美利坚合众国 Kaiser Permanente 研究银行
收到： 2024 年 7 月 3 日;接受： 2025 年 6 月 26 日;发表： 7月 29， 2025
版权所有： © 2025 Zhang et al.这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。
数据可用性： 作者确认，研究结果所依据的所有数据都是完全可用的，不受限制。所有相关数据都在论文及其支持信息文件中。
资金： 国家自然科学基金（81201927、81672460、82002957、82173337、82374095、U2230112 to Y.Z.）、等离子体物理科学技术实验室（6142A04210108 to Y.Z.）、陕西省杰出青年科学基金（2023-JC-JQ-59 to Y.Z.）、陕西省科技发展计划项目（2022ZDLSF05-05 to Y.Z.）、陕西省创新人才促进计划（2022TD-58， 2020JM-391 至 Y.Z.）。此外，我们还获得了陕西省自然科学基础研究计划（2025JC-JCQN-102至华盛顿特区）、国家自然科学基金（82173337年、U2230112至华盛顿特区）、陕西省创新人才促进计划（2022TD-58至华盛顿特区）的资助。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。
利益争夺： 提交人声明不存在竞争利益。
1. 简介
结直肠癌（CRC）是一种常见的腹腔内恶性肿瘤，约占全球每年确诊癌症病例和癌症相关死亡的10%，是癌症相关死亡的第二大原因[1]。近年来，CRC的发病率一直呈现向年轻化的趋势。据估计，在未来10年内，约10%-12%的CRC病例将在50岁以下的人群中被诊断出来[2,3]。因此，深入了解CRC的病理机制并探索新的治疗途径势在必行。
定量性状位点 （QTL） 分析是一种强大的工具，通过将全基因组关联研究 （GWAS） 中确定的遗传变异与候选易感基因联系起来，了解塑造复杂疾病的机制。表达数量性状位点（expression quantitative trait locus，eQTLs）的研究已成为为揭示癌症、神经退行性疾病和自身免疫性疾病等复杂疾病的潜在生物学机制提供遗传学视角的有效手段[4\u20126]。通过研究这些遗传变异，可以揭示疾病进展的潜在机制，并确定以前可能未知或被低估的新药物靶点。
本研究采用基于汇总数据的孟德尔随机化（SMR）方法来识别可能与CRC有因果关系的基因。使用来自 eQTLGen 的 eQTL 作为暴露。对关键基因的进一步转录组学分析也验证了其在CRC中的预后相关性及其对肿瘤免疫的可能影响。这表明FUT8可以作为CRC的潜在生物标志物和治疗靶点。在此背景下，我们还探索了针对这些基因的潜在治疗策略，为CRC治疗提供新思路。
2. 方法
2.1. 多组学孟德尔随机化
SMR软件工具最初是为了实施SMR和HEIDI方法而开发的，该方法有效地整合了来自GWAS和QTLs研究的数据。eQTLs来自公开的eQTLGen联盟数据库（https://eqtlgen.org/），该数据库包含16,987个基因和31,684个顺式eQTL[7]。使用 P < 5 × 10 的阈值提取遗传变异-8.连锁不平衡 （LD） 校正：基因组上非常接近的遗传变异通常表现出 LD，这意味着它们往往一起遗传。如果解决不当，这可能会导致关联研究中的假阳性率过高。通过在10 Mb的截断范围内应用严格阈值为R²<0.001的聚类程序，我们有效地消除了LD的影响并识别了独立的SNP。这确保了我们分析中包含的遗传变异不会被 LD 混淆，从而提高我们结果的可靠性。
CRC GWAS的数据来自FinnGen R9（https://r9.risteys.finngen.fi/endpoints/C3_COLON_ADENO）（S5表）。该数据集包括 3084 个病例和 287137 个对照。以筛选的eQTLs数据作为暴露因子，以CRC GWAS数据集作为结局因子。随后使用 FDR 方法调整 eQTL 分析的显着性阈值以进行多次测试。使用R包forestplot_3.1.3可视化阳性eQTL，生成相应的森林图。总之，我们已经确定了 P罗斯福< 0.05 和 PHDIEI> 0.05 作为与 CRC 有因果关系的 eQTL。SMR 分析与 STROBE-MR 指南（S1 STROBE MR 检查表）一致。
2.2. 基因表达分析
为了评估通过 SMR 分析鉴定的风险基因在正常癌和结直肠癌组织之间的表达差异，我们利用了 GEPIA2 数据库，该数据库将癌症基因组图谱 （TCGA） 中的肿瘤组织与基因型组织表达 （GTEx） 项目中的正常组织进行了比较。人类蛋白质图谱数据库（HPA，https://www.proteinatlas.org）使用免疫组织化学提供了有关48种正常人体组织、20种肿瘤组织和47种细胞系中各种蛋白质分布和表达的全面数据[8]。通过整合结直肠癌患者组织的免疫组化分析和HPA数据库的结直肠癌疾病分期数据，我们选择FUT8作为后续研究的靶基因。
2.3. 细胞功能
使用肿瘤免疫单细胞中心2（TISCH2）分析FUT8在细胞水平上的表达[9]。分析中使用的参数包括FUT8（基因）、主要谱系（细胞类型注释）和CRC（癌症类型）。采用CancerSEA数据库（http://biocc.hrbmu.edu.cn/CancerSEA/）分析不同癌症单细胞数据集中FUT8表达与各功能状态活性的平均相关性。该分析旨在研究FUT8对14种不同功能的影响[10]。
2.4. 肿瘤突变负荷
高肿瘤突变负荷（TMB）已成为免疫治疗反应的标志[11,12]。TMB 在 TCGA 数据库的 CRC 队列中进行研究。众所周知，基因突变数量较多的癌症患者往往会产生更多的新抗原，这增加了免疫细胞识别的可能性。目的是评估增加 TMB 对 CRC 发生的影响。使用 R 包 maftools 2.16.0 版分析 FUT8 基因区域内突变的数量或频率。如果靶基因与肿瘤突变负荷之间存在更高的相关性，则FUT8更有可能在免疫治疗中发挥作用。
2.5. 免疫检查点相关性
免疫检查点是指免疫细胞中表达的一系列调节免疫激活程度的蛋白质分子。阻断免疫检查点药物取得的临床进展使免疫治疗成为肿瘤学的主流[13]。本研究利用limma 3.54.2包和reshape2 1.4.4包进行免疫检查点分析。研究FUT8与79个免疫检查点基因的共表达关系，以评估其相关性。相关系分析的显着性阈值设置为小于 0.001 （p < 0.001） 和相关系数 （Pearson's r） 大于 0.4 （r > 0.4）。选择这些阈值是为了确保只考虑强且具有统计学意义的相关性。corrplot 0.92 包用于可视化目的。
2.6. 免疫浸润分析
采用TCGA下载的CRC患者基因表达矩阵进行免疫浸润分析。为了评估免疫细胞浸润的程度，采用了反卷积算法 CIBERSORT。虽然这是生物信息学研究中常用的方法[14]，但需要注意的是，仅依赖单一算法可能会带来某些限制。为确保客观性，我们使用R包“immunedeconv”使用八种不同的算法进行免疫浸润分析：Estimate、timer、ABIS、ConsensusTME、xCell、EPIC、quanTIseq和经典算法CIBERSORT。这些算法用于表征结肠样本中的免疫细胞群。最后，我们使用多种算法分析了高FUT8表达和低FUT8表达之间的免疫浸润差异。
2.7. Molecular docking
To identify potential small-molecule drugs that can bind to FUT8, we screened our small-molecule drug library. Molecular docking simulations were performed to examine the interaction between FUT8 and potential drugs, with the drugs serving as ligands and FUT8 as the protein receptor. The 3D structures of the candidate compounds were sourced from PubChem, while the 3D structure of FUT8 was obtained from the Protein Data Bank (PDB) (https://www.rcsb.org/structure/2DE0). The results were evaluated using cb-Dock2. The optimal ligand-receptor binding configuration was selected based on a thorough analysis of the binding conformation and affinity. Intermolecular forces were carefully analyzed, and the binding energy of the optimal configuration was accurately calculated. The results of the molecular docking validation were confidently visualized using PyMol software.
2.8. Cell proliferation effected by VE-822
采用MTT法测定VE-822对SW480细胞增殖的抑制能力。将处于正常生长状态的SW480细胞以1x10的密度均匀接种在96孔板中5细胞/mL。每组设置5个平行孔，8小时后细胞粘附在孔底后，加入不同浓度的VE-822并返回细胞培养箱。连续增殖 24、48 和 72 小时后，向每个孔中加入 10μL MTT 溶液，以达到 0.5mg/mL 的终浓度。然后将细胞在 37°C 下在 5% CO 中孵育 6 小时2孵化器。小心地吸出上层液层，加入150μL DMSO溶解孔底晶体。将96孔板在振荡器上摇动10 min，使所有晶体溶解，然后在490 nm处检查各组的吸光度值。
2.9. FUT8在NCM460和SW480中的表达
分别培养SW480和NCM460细胞。基于FUT8蛋白作为CRC风险评分的关键作用，采用Western blot法检测FUT8蛋白在SW480和NCM460细胞中表达的差异。
2.10. 细胞热位移测定
将对数期的SW480细胞接种在培养皿中。一旦细胞密度达到80%，用VE-822处理细胞4小时。然后收集细胞并用 PBS 洗涤两次。它们被重新悬浮在 PBS 中并分成五个等分试样。将它们在 40、45、50、55 或 60°C 的水浴中孵育 4 分钟。随后，通过在液氮中反复冻融3次裂解细胞。然后将裂解物在4°C下以17,000g离心20分钟。 收集上清液并加入上样缓冲液。将蛋白质在 100°C 的金属浴中变性 10 分钟，并在 -20°C 下储存。 Western blot检测不同组FUT8蛋白的表达。
2.11. 统计分析
本研究中使用的统计分析方法和绘图工具在 RStudio、Rtools 和 R 中进行。S2 文件中提供了每个分析的配置环境和 R 包版本。数据表示为 SEM ±平均值。使用学生 t 检验进行统计比较。在整个研究过程中使用 P < 0.05 的显着性水平。所有分析均使用 GraphPad Prism 软件（9.5.1 版）进行。
3. 结果
3.1. eQTL中枢纽基因的鉴定
使用顺式 eQTL 汇总数据，确定了 19 个基因具有与结直肠癌 （CRC） 可能有因果关系的 eQTL。其中，发现六种 eQTL 与 CRC 风险增加相关：PPP1R16A、CCDC12、SRD5A1、FUT8、HES6 和 RAB36。此外，13个eQTL被鉴定为CRC的保护因子（图1，S1表）。利用GEPIA2数据库，我们将TCGA的肿瘤组织与GTEx的正常组织进行了比较，发现SRD5A1、FUT8和HES6在肿瘤组织中显著过表达。通过整合结直肠癌患者组织的免疫组化分析和HPA数据库中的结直肠癌疾病分期数据，我们选择FUT8作为靶基因进行进一步研究（图2A-C）。
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图1. 阳性 eQTL 可能与 CRC 有因果关系。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.g001
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图2. FUT8 表达水平和定位。
A：CRC肿瘤组织与正常组织相关基因的表达差异。B：基因表达与临床分期的相关性。C：CRC组织中FUT8的免疫组化观察（n = 3）。从HPA数据库中获得FUT8蛋白的免疫组化结果。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.g002
3.2. FUT8表达与细胞功能
在CRC肿瘤组织中，发现FUT8富集于CD8T细胞和CD8Tex细胞中。然而，在一组接受PD-1治疗的CRC小鼠中，FUT8主要富集在树突状细胞和单噬细胞/巨噬细胞中（图3A）。这表明该基因与肿瘤免疫之间存在潜在相关性。值得注意的是，FUT8与细胞功能的相关性在不同癌症中存在差异（S2表）。在CRC细胞中，发现该基因与四种细胞功能显著相关：干性（相关性0.14，P = 0.03）、侵袭性（相关性-0.26，P < 0.001 ）、EMT（相关性-0.25，P < 0.001）和 转移性（相关性-0.17，P < 0.01）（图3B）。
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图3. FUT8在细胞水平上的表达及其与细胞功能的相关性。
答：FUT8在不同CRC队列中的单细胞表达。B：FUT8与CRC细胞中4种细胞功能的潜在相关性。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.g003
3.3. 肿瘤突变负荷
TCGA数据库用于下载CRC的样品表数据矩阵，以及每个样品的相应突变注释格式（MAF）数据。使用R中的maftools包进行免疫负荷评分，并计算TMB值（图4A）。CRC队列突变分析显示，FUT8表达水平越高，肿瘤突变负荷评分越高（R = 0.34，P = 0.00021）（图4B）。
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图4. FUT8与肿瘤突变负荷和免疫检查点的相关性。
答：TCGA CRC 数据集中的肿瘤突变负荷评分。B：FUT8与肿瘤突变负荷的相关性研究。C：FUT8与79个免疫检查点基因的共表达分析。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.g004
3.4. 免疫检查点分析
分析将FUT8与79个免疫检查点基因共表达（S3表）。检查点基因与靶基因之间的正相关用红色表示，而负相关用蓝色表示。在显著阈值范围内，共发现59个免疫检查点基因与FUT8相关。相关性最强的5个免疫检查点基因是CD47、CD276、CD274、BTN3A1和TNFRSF9（图4C）。这表明 CRC 和 FUT8 高表达的患者可能对免疫治疗更敏感。
3.5. 免疫浸润
根据已发表的结直肠癌（CRC）单细胞RNA测序研究，肿瘤微环境主要由上皮细胞（48.60%）组成，其次是T/NK细胞（18.68%）、B细胞（13.02%）、内皮细胞（9.14%）、髓系细胞（5.45%）和成纤维细胞（5.11%）和其他细胞[15]。为了研究FUT8在免疫调节中的作用，我们分析了其与免疫细胞浸润的相关性。使用严格的阈值（cor > 0.4，P < 0.05），FUT8 表达与肥大细胞、中性粒细胞和髓性树突状细胞表现出显着的正相关（图 5 和 S4 表）。骨髓树突状细胞通过激活 T 细胞来桥接先天免疫和适应性免疫，FUT8 可能会利用这一过程来促进免疫逃避。这些发现凸显了FUT8是一种潜在的调节因子，可以影响免疫亚群的进展，通过肥大细胞、中性粒细胞和髓系树突状细胞引起的级联反应在影响免疫方面发挥作用。
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图5. FUT8 表达对 CRC 免疫浸润的影响。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.g005
3.6. 分子对接
使用药物作为配体，FUT8作为蛋白质受体进行分子对接（S1-S21图和表1）。比较对接结合能以确定最佳干预药物VE-822（图6A）。
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表 1. FUT8与化合物的分子对接结果。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.t001
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图6. 核心靶点的实验验证。
A：FUT8与VE-822的分子对接结果。B：VE-822的化学结构。C：VE-822对结肠癌细胞的抑制作用。D：正常癌细胞和结肠癌细胞之间FUT8的差异。E：通过细胞热位移实验验证VE-822与FUT8的结合能力。*P < 0.05;**P < 0.01，***P < 0.001。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.g006
3.7. 细胞增殖
VE-822，Berzosertib，是一种ATR抑制剂，可抑制非小细胞肺癌（NSCLC）细胞中化疗诱导的DNA损伤（图6B）。MTT 测定是一种广泛使用的测量细胞活力和增殖的方法，表明 VE-822 对 SW480 细胞表现出剂量依赖性抑制作用。集成电路50值为1.245μM表示VE-822能够抑制SW480细胞生长50%的浓度（图6C）。这些发现表明，VE-822 具有作为靶向 SW480 细胞的抗癌剂的潜力，其在癌症治疗中的治疗应用可能需要进一步研究。
3.8 FUT8在肿瘤细胞和正常细胞中的差异表达
为了探究FUT8蛋白在正常结肠细胞和肿瘤细胞之间表达的差异，本研究选择NCM460细胞和SW480细胞进行培养。提取并分析两种细胞系的总蛋白，以比较FUT8的表达水平。结果显示，两种细胞系之间的FUT8表达存在显著差异，与正常结肠细胞相比，肿瘤细胞显示出明显更高水平的FUT8蛋白（图6D）。这一发现表明，FUT8 表达增加可能与结肠细胞的肿瘤发生有关，凸显了靶向 FUT8 作为结直肠癌治疗策略的潜在意义。
3.9. 细胞热位移测定
细胞热位移测定（CETSA）是一种直接检测细胞或组织中药物与靶蛋白相互作用的方法[16]。其基本原理是配体与蛋白质结合后，蛋白质的热稳定性会得到一定程度的提高，在此基础上可以验证与配体结合的能力。在这项研究中，用 0.5 μM VE-822 干预细胞，48 小时后提取蛋白质，并在五个温度下加热蛋白质样品。我们观察到，FUT8蛋白在用VE-822处理的细胞中受热的影响较小（图6E）。
4. 讨论
FUT8基因位于染色体14q23.3上，编码一种催化核心岩藻糖基化的酶，这是一种必需的N-聚糖修饰[17\u201219]。与其他FUT家族蛋白相比，FUT8蛋白具有SH3结构域，这是FUT8活性的关键残基，是FUT8所独有的[20]。近年来，研究发现FUT8的表达与各种肿瘤的发生发展有关，可以调节肿瘤相关因子的表达。FUT8可以通过重塑TGF-β受体核心岩藻糖基化来刺激乳腺癌细胞的侵袭性及其侵袭和转移[18]。在肝细胞癌（hepatocellular carcinoma， HCC）细胞中，circRNA cFUT8可以通过与游离miR-548c结合和抑制miR-548c/FUT8轴来促进HCC的发展[21]。FUT8-AS1及其下游反馈环通过激活Wnt/β-catenin信号通路参与口腔鳞状细胞癌的发展[22]。有趣的是，正如Masaru Noda等[23]所观察到的那样，FUT8还被发现对II期和III期CRC中p53状态的预后有影响。此外，最近的一项研究表明，FUT8介导CRC中关键免疫检查点分子（ICM）CD276（B7-H3）的核岩藻糖基化。研究团队开发的首个FUT8靶向抑制剂在转移性CRC中显示出显著疗效[24]。研究人员还发现，通过基因消融或药理学抑制抑制FUT8可以减少PD-1的表面表达，增强T细胞活化，从而更有效地根除肿瘤[25]。
先前的研究表明，FUT8在肿瘤靶向治疗、结肠癌分期和肿瘤免疫环境方面具有巨大的潜力。我们进行的遗传数据分析在某种程度上与这些发现一致。eQTL 的发现为了解复杂性状和疾病背后的分子机制提供了宝贵的见解。它们有助于识别在基因型和表型之间充当介质的特定蛋白质[5,26\u201229]。单细胞水平的转录分析可以为遗传水平的疾病进展机制提供证据[30\u201233]。这项研究表明，FUT8 抑制剂可能对 CRC 患者具有潜在的保护作用。然而，我们的研究有一些局限性。本研究中的大多数受试者具有欧洲血统，这种因果关系在其他种族群体中可能有所不同。或者，尽管研究环境努力避免错误，但 MR 中可能会出现弱仪器偏差并导致弱关系。因此，在临床应用之前需要进行广泛的生物学研究和实验验证。此外，需要更全面的分析和数据挖掘来调查 FUT8 是否在本研究中使用的数据集之外的 CRC 队列中表现出类似的临床相关性和肿瘤免疫效应。
五、结论
通过计算建模和实验验证的整合，这项研究不仅确定了 VE-822 作为 CRC 靶向治疗的有前途的候选药物，而且还为了解 FUT8 介导的肿瘤发生背后的生物学机制提供了更深入的见解。这些发现有望激发未来的药物开发工作，旨在利用靶向 FUT8 在肿瘤学领域的治疗潜力。
支持信息
孟德尔随机化发现的与 CRC 有因果关系的 eQTL。
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S1 表。 孟德尔随机化发现的与 CRC 有因果关系的 eQTL。
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S2 表。 FUT8与不同癌症细胞功能的相关性。
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S3 表。 79 个用于基因表达相关性的免疫检查点基因。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s003
（XLSX）
S4 表。 FUT8表达与免疫浸润的相关性分析。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s004
（XLSX）
S5 表。 Finn R9 汇总数据。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s005
（XLSX）
S1 图。 FUT8与吡多克的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s006
（TIF）
S2 图。 FUT8与伊马替尼的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s007
（TIF）
S3 图。 FUT8与曲美替尼的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s008
（TIF）
S4 图。 FUT8与甲苯咪唑的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s009
（TIF）
S5 图。 FUT8与Alpelisib的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s010
（TIF）
S6 图。 FUT8与阿来替尼的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s011
（TIF）
S7 图。 FUT8与维罗非尼的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s012
（TIF）
S8 图。 FUT8与达拉非尼的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s013
（TIF）
S9 图。 FUT8与依鲁替尼的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s014
（TIF）
S10 图。 FUT8与Abemaciclib的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s015
（TIF）
S11 图。 FUT8与Copanlisib的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s016
（TIF）
S12 图。 FUT8与阿西替尼的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s017
（TIF）
S13 图。 FUT8与乐伐替尼的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s018
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S14 图。 FUT8与索拉非尼的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s019
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S15 图。 FUT8与舒尼替尼的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s020
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S16 图。 FUT8与利巴韦林的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s021
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S17 图。 FUT8和DMAPT的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s022
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S18 图。 FUT8与秋水仙碱的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s023
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S19 图。 FUT8与金诺芬的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s024
（TIF）
S20 图。 FUT8和VE-822的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s025
（TIF）
S21 图。 FUT8与Brivanib的分子对接图。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s026
（TIF）
S1 文件。 Wb 实验图像显示了化合物对靶蛋白表达的影响。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s027
（DOCX）
S2 文件。 R 程序代码和环境配置。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s028
（DOCX）
S1 STROBE MR 检查表。 STROBE MR 检查表。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s029
（DOCX）
S1 数据。
XXX.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s030
（XLS）
S2 数据。
XXX.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s031
（XLS）
S3 数据。
XXX.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s032
（XLS）
S4 数据。
XXX.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s033
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S5 数据。
XXX.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s034
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S6 数据。
XXX.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s035
（XLS）
S7 数据。
XXX.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s036
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S8 数据。
XXX.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s037
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S9 数据。
XXX.
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011788.s038
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确认
这项研究承认了 eQTLgen、FINNGEN 对遗传学领域的贡献。该研究还承认提供了来自 TCGA、HPA、cancerSEA 和 CTD 等公共数据库的数据。我们感谢 R 软件和 R 包的开发人员对这项研究的贡献和贡献。
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