基于TCGA 数据库构建三阴性乳腺癌预后相关的ceRNA 调控网络及分析

目的 通过分析癌症基因组图谱（the cancer genome atlas,TCGA）数据库构建三阴性乳腺癌(triple negativebreast cancer,TNBC）预后相关的竞争性内源性核糖核酸（competitive endogenous RNA, ceRNA）调控网络。方法 从TCGA 数据库中下载TNBC lncRNA 表达RNAseq 数据,对TNBC 患者的 mRNA,miRNA 和lncRNA 进行差异表达分析,并进一步行生存分析,得到与乳腺癌有明显差异表达同时也对生存有相关性的mRNA,miRNA 和lncRNA。同时构建 lncRNA- miRNA - mRNA 相关 ceRNA 调控网,再对生存相关 lncRNA 所相关的 mRNA 进一步功能富集和注释,并构建蛋白质互作网络最终用关键基因通过人类蛋白质图谱（the human protein atlas,HPA）数据库进行验证。结果 在TCGA 中共找到TNBC 差异表达mRNA 2 331 个、差异miRNA 100 个和差异lncRNA 1 269 个。ceRNA 调控网中的 mRNA 在细胞黏附、唾液分泌和血小板活化、用于IgA 产生的肠道免疫网络、补体和凝血级联反应等信号通路中明显富集。生存分析中,1 个差异mRNA(NMUR1）,1 个差异表达miRNA(hsa-miR-6832-3p),2 个差异表达的lncRNA（AC104809,LINC01297）的表达量均与TNBC 患者的预后相关,差异具有统计学意义（P ＜ 0.05）。最后利用HPA数据库对NMUR1 蛋白水平和生存分析验证,NMUR1 的高表达患者的总生存期显著高于NMUR1 低表达组,差异有统计学意义（P ＜ 0.05）。结论 成功构建了促进TNBC 发生发展的 lncRNA-miRNA-mRNA 调控网络,筛选得到生存相关的差异mRNA,miRNA 和lncRNA 为TNBC 发病机制的研究和诊疗生物标志物的探索提供参考依据。     

多囊卵巢综合征中环状RNA差异表达的生物信息学分析

目的 利用生物信息学探讨多囊卵巢综合征中环状RNA(circular RNA,circRNA)的差异表达,并预测与之相结合的微RNA(microRNA,miRNA)。方法 通过基因表达综合数据库查找多囊卵巢综合征的卵丘细胞基因芯片表达谱,采用数据库自带的GEO2R工具筛选出差异circRNA,并利用DAVID 6.8数据库对差异circRNA基因进行基因本体分析及京都基因和基因组数据库信号通路分析,使用Circular RNA interactome预测潜在调控的miRNA,并利用Cytoscape软件建立circRNA-miRNA网络图,预测差异最显著的上调和下调的circRNA潜在调控的miRNA各5个。结果 共获得多囊卵巢综合征差异circRNA 247个,预测到与上调circRNA基因结合的miRNA共277个,与下调circRNA基因结合的miRNA共125个,前10个能够与多个差异circRNA结合的miRNA分别为hsa-miR-557、hsa-miR-507、hsa-miR-224、hsa-miR-136、hsa-miR-127-5p、hsa-miR-579、hsa-m...     

基于GEO 数据库筛选慢性胰腺炎恶变过程中关键miRNA 和ceRNA 网络构建

目的 筛选慢性胰腺炎（chronic pancreatitis, CP）进展到胰腺癌（pancreatic cancer, PC）过程中发挥潜在作用的 miRNA及其调控网络。方法 从 GEO数据库中下载芯片数据 GSE24279和 GSE25820,筛选出在 CP和 PC中差异表达的 miRNA（differential expression miRNA,DEM）。预测 DEM的靶基因和长链非编码 RNA（long non-coding RNA）,随后进行靶基因富集分析,构建蛋白互作网络（protein-protein interaction, PPI）并筛选出枢纽基因和具有特殊生物学功能的模块,通过综合分析 DEM,枢纽基因和 LncRNA的表达和预后,基于竞争性内源 RNA（competing endogenous RNAs, ceRNA）的理论,构建 miRNA的调控网络。结果 筛选出 16个 DEM,其靶基因参与共生过程,细胞器组织的正调控,细胞质的核周区域和双链 RNA结合。从 PPI网络中,筛选出 17个枢纽基因和 3个模块。综合分析后,将 hsa-miR-221-3p,hsa-miR-222-3p,hsa-miR-210-3p及 RNPS1,MGRN1作为 CP进展为 PC中关键节点。 41个 LncRNA结合关键 DEM,其中 MIAT,DANT2,TTN-AS1,PAXIP1-AS2和 LINC00473具有预后价值。综合以上结果,构建出包含 3个 DEM,2个基因和 5个 LncRNA的 ceRNA调控网络。结论 研究采用的整合分析方法有助于揭示 CP恶变的机制,构建的 LncRNA-miRNA-基因调控网络,为预测和治疗由 CP进展为 PC的患者提供了新的生物学靶点。     

2型糖尿病患者外周血miRNA表达谱差异研究

目的 对2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)患者外周血血清miRNA差异表达分析,为筛选出T2DM发生发展有关的miRNA分子标记物奠定基础,从而为T2DM预防、早期诊断和治疗方案提供指导。方法 采用GeneChip^TM miRNA 4.0 Array筛选3组受试者外周血血清(T2DM组、T1DM组、对照组)的差异miRNA,并对差异miRNA进行靶基因预测和靶基因信号通路富集分析(KEGG)。结果 T2DM组分别与对照组,T1DM组相比,hsa-miR-505-3p和hsa-miR-548an均上调,hsa-miR-296-3p,hsa-miR-3160-5p,hsa-miR-33a-5p,hsa-miR-572和hsa-miR-96-5p均下调。通过靶基因预测和Pathway分析,筛选出5个miRNA(hsa-miR-505-3p,hsa-miR-548an,hsa-miR-296-3p,hsa-miR-3160-5p,hsa-miR-33a-5p,hsa-miR-572和hsa-miR-96-5p)、7个基因(MTOR,SLC2A2,PRKCE,IRS2,IRS1,MAPK8,MAPK10)可能与2型糖尿病胰岛素抵抗相关。结论 该研究筛选出的5个miRNA和7个基因,可为2型糖尿病胰岛素抵抗的研究提供理论基础。     

氧化低密度脂蛋白诱导人脐静脉内皮细胞凋亡中microRNA表达谱分析

目的:研究氧化低密度脂蛋白(ox-LDL)诱导人脐静脉内皮细胞(HUVECs)凋亡过程中micro-RNA(miRNA)表达谱的变化,对差异miRNA调控的靶基因进行初步预测。方法:建立体外ox-LDL诱导HUVECs凋亡模型,采用miRNA芯片技术筛选表达变化显著的miRNA,实时荧光定量PCR验证结果,并对差异miRNA调控的靶基因进行生物信息学分析。结果:miRNA芯片检测发现,在ox-LDL诱导HUVECs凋亡过程中有4个表达上调和11个表达下调的miRNA。实时荧光定量PCR对其中2个上调(hsa-miR-142-3p、hsa-miR-365)和2个下调(hsa-miR-590-5p、hsa-miR-33a)miRNA的验证结果与芯片检测所示有较好的一致性。生物信息学分析发现,差异miRNA调控的靶基因与细胞增殖、凋亡、代谢及原癌基因表达等生物学功能相关。结论:经ox-LDL诱导凋亡的HUVECs其miRNA表达谱发生明显改变,提示miRNA可能参与内皮细胞功能障碍和动脉粥样硬化的发生。     

基于lncRNA-miRNA-mRNA的ceRNA网络构建筛选老年胶质母细胞瘤相关lncRNAs

目的:识别老年胶质母细胞瘤患者相关lncRNA(Long non-coding RNA,长链非编码RNA)。方法:从TCGA数据库下载TCGA-GBM RNA-seq、miRNA-seq、clinical数据。将样本按照年龄大于70岁和小于70岁进行分组。利用edgeR软件进行lncRNA、miRNA、mRNA的差异表达分析。利用miRanda软件分别预测miRNA的mRNA靶基因以及miRNA的lncRNA靶基因。针对筛选出的差异lncRNA和差异mRNA,进行表达相关性分析。根据lncRNA-mRNA相关性分析以及miRNA靶基因分析结果,构建ceRNA网络。结果:根据本文的筛选条件共筛选得到48个lncRNA-miRNA-mRNA调控网络。结论:筛选得到7个lncRNA及48个ceRNA网络可作为老年胶质母细胞瘤患者的生物学标志物进行研究。     

非小细胞肺癌患者血清hsa-miR-107低表达的潜在临床价值

目的:评估非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患者血清hsa-miR-107表达水平及临床价值,探究其潜在靶向调控机制。方法:基于全球NSCLC血清miRNA和组织mRNA基因芯片及测序数据集,评估hsa-miR-107综合表达水平,计算标准化平均差(standardized mean difference,SMD),鉴定差异表达miRNA、mRNA。以Kaplan-Meier生存分析评价hsa-miR-107的预后价值。参考萤光素酶报告基因测定和降解组测序结果对hsa-miR-107靶向mRNA进行鉴定,并对hsa-miR-107候选靶基因、NSCLC差异表达基因的交集进行功能注释、蛋白质交互分析。绘制汇总受试者操作特征曲线、Pearson相关系数散点图初步验证hsa-miR-107的靶向枢纽基因。结果:与155份正常人血清样本相比,hsa-miR-107在全球145份NSCLC患者血清样本中表达水平明显降低[SMD=-0.49(-0.73~-0.24)],且对NSCLC有中等区分能力[曲线下面积(area under the curve,AUC)=0.79,95%CI:0.75~0.82]。然而,血清hsa-miR-107高水平表达预示NSCLC患者预后较差(P<0.05,样本数:67)。hsa-miR-107靶基因主要富集于细胞周期通路、DNA复制通路、p53信号通路及细胞衰老通路,其中CCNE1、CDK1基因与hsa-miR-107呈显著负相关且均在NSCLC中呈高表达,被鉴定为hsa-miR-107靶向通路枢纽基因。结论:hsa-miR-107在NSCLC患者血清中低表达且其表达可预示NSCLC患者不良预后。低表达hsa-miR-107可能通过调控细胞周期通路基因CCNE1、CDK1促进NSCLC进展。     

基于生物信息学方法构建类风湿性关节炎miRNA-mRNA调控网络

目的基于生物信息学方法构建类风湿性关节炎核心微小RNA(miRNA)-mRNA调控网络并筛选相关核心基因,探索其在类风湿性关节炎疾病中的分子调控机制。方法从基因表达综合(GEO)数据库下载miRNA和mRNA基因表达谱芯片GSE72564和GSE55235。采用GEO2R分析工具筛选差异表达的miRNA和mRNA,应用miRNet在线数据库分析预测miRNA差异表达的靶基因并与mRNA数据集筛选出的差异基因进行交叉匹配,获得miRNA-mRNA相互作用关系对。使用ClusterProfiler包对miRNA-mRNA的差异基因进行基因本体论(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。应用Cytoscape软件绘制miRNA-mRNA调控网络图并使用cytohubba插件进行Hub基因分析。结果共筛选出差异miRNA23个,筛选到差异基因1 038个。交叉匹配后获得142个差异基因,GO分析发现其主要与缺氧反应及细胞黏附分子结合等生物过程和分子功能相关。KEGG分析表明其主要参与调控磷脂酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B(PI3K/AKT)、Th17细胞分化、Th1/Th2细胞分化等信号通路。成功构建miRNA-mRNA调控网络,筛选出8个DE-miRNA,其中hsa-miR-218-5p属于高频下调表达的miRNA,可靶向作用于KLHL21和HSPG2。结论基于数据挖掘和芯片分析技术成功构建类风湿性关节炎miRNA-mRNA调控网络,有助于阐明miRNA及其靶基因在类风湿性关节炎发生和发展中的分子调控机制,为类风湿性关节炎的靶向诊断和治疗提供可靠的理论基础。     

基于TCGA数据库筛选与胃癌预后相关的差异基因

目的 通过对癌症基因组图谱(TCGA)数据库中胃腺癌转录组数据进行分析,找出预后相关的差异表达基因。方法 从TCGA数据库中下载胃腺癌的转录组数据,利用R语言edgeR包筛选出差异基因后,对差异基因进行生存分析。结果 共得到175个差异表达miRNA及201个差异表达mRNA/lncRNA,进一部进行生存分析,以P 0. 05作为统计筛选标准,得到15个miRNA和9个mRNA、8个lncRNA与胃癌的生存时间相关。结论 通过对TCGA数据库中胃腺癌的表达数据进行分析研究,选出与该病预后密切相关的基因,为该病的早期诊断和靶向治疗提供分子层面的参考信息。     

HBV相关慢加急性肝衰竭患者血清miRNA表达谱及临床预测价值

目的分析乙型肝炎病毒(HBV)相关慢加急性肝衰竭(HBV-ACLF)与慢性乙型肝炎(CHB)患者血清中微小RNA(miRNA)差异表达谱,寻找HBV-ACLF具有预测价值的miRNA标志物。方法采用miRNA芯片技术检测10例HBV-ACLF患者和5例CHB患者血清中miRNA的差异表达,筛选出差异明显的miRNA,应用受试者工作特征曲线(ROC曲线)进一步评价其在HBV-ACLF中的预测价值。结果与CHB组相比,HBV-ACLF组中17种miRNA表达下调,两组之间差异有统计学意义(P0.05),9种miRNA表达上调,差异有统计学意义(P0.05)。HBV-ACLF组表达上调超过2倍的miRNA有hsa-miR-4281、hsa-miR-6126、hsa-miR-1275,表达下调超过2倍的miRNA有hsa-miR-15a-5p、hsa-miR-92b-3p、hsa-miR-25-3p、hsa-miR-92a-3p、hsa-miR-106b-5p、hsa-miR-140-3p、hsa-miR-16-5p、hsa-miR-451a、hsa-miR-486-5p。ROC曲线分析结果表明,hsa-miR-4281、hsa-miR-6126、hsa-miR-16-5p、hsa-miR-25-3p等4种miRNA在ROC曲线下面积超过0.800,其中hsa-miR-4281对HBVACLF预测的灵敏度及特异度最高。结论HBV-ACLF与CHB患者血清中miRNA谱存在表达差异,hsa-miR-4281在预测HBV-ACLF严重性方面有一定价值。     

microRNA在重型β-珠蛋白生成障碍性贫血中的表达研究

目的探讨microRNA(miRNA)在重型β-珠蛋白生成障碍性贫血中的表达情况。方法采用miRNA芯片检测重型β-珠蛋白生成障碍性贫血和实时定量PCR技术研究miRNA差异表达情况。结果 miRNA芯片结果显示,在样本组中26个表达显著上调,30个表达显著下调。随机挑选表达上调的hsa-miR-618和表达下调的hsa-miR-103a-2-5p进行实时定量PCR检测,结果显示其表达趋势与芯片结果一致,验证芯片结果可靠性。使用数据库软件预测出17个表达上调和24个表达下调的miRNA与重型β-珠蛋白生成障碍性贫血可能相关的靶基因。结论 miRNA在重型β-珠蛋白生成障碍性贫血中存在显著差异表达。进一步研究miRNA在重型β-珠蛋白生成障碍性贫血中的调控通路可为其发病机理研究及疾病治疗提供新方向和思路。     

Differential Micro RNA Expression in PBMC from Multiple Sclerosis Patients

Differences in gene expression patterns have been documented not only in Multiple Sclerosis patients versus healthy controls but also in the relapse of the disease. Recently a new gene expression modulator has been identified: the microRNA or miRNA. The aim of this work is to analyze the possible role of miRNAs in multiple sclerosis, focusing on the relapse stage. We have analyzed the expression patterns of 364 miRNAs in PBMC obtained from multiple sclerosis patients in relapse status, in remission status and healthy controls. The expression patterns of the miRNAs with significantly different expression were validated in an independent set of samples. In order to determine the effect of the miRNAs, the expression of some predicted target genes of these were studied by qPCR. Gene interaction networks were constructed in order to obtain a co-expression and multivariate view of the experimental data. The data analysis and later validation reveal that two miRNAs (hsa-miR-18b and hsa-miR-599) may be relevant at the time of relapse and that another miRNA (hsa-miR-96) may be involved in remission. The genes targeted by hsa-miR-96 are involved in immunological pathways as Interleukin signaling and in other pathways as wnt signaling. This work highlights the importance of miRNA expression in the molecular mechanisms implicated in the disease. Moreover, the proposed involvement of these small molecules in multiple sclerosis opens up a new therapeutic approach to explore and highlight some candidate biomarker targets in MS.     

基于TCGA数据的黑色素瘤预后相关miRNA模型

目的对黑色素瘤患者进行精准的分组以提高治疗的针对性,建立与患者预后密切相关的mi RNAs风险评分模型。方法通过收集TCGA数据库中黑色素瘤患者的mi RNA表达谱和临床资料相关数据,并采用单因素和多因素COX比例风险回归模型进行分析并构建风险评分模型。结果通过单因素和多因素COX比例风险回归分析筛选出6个与黑色素瘤预后密切相关的mi RNA分子,分别为hsa-mi R-7702,hsa-mi R-4442,hsa-mi R-4444-2,hsa-mi R-4461,hsa-mi R-203b和hsa-mi R-1910,经多因素COX比例风险回归分析后建立风险评分值的风险评分公式:Risk-Score=(0.245 2×mi R-4461)-(0.101 8×mi R-7702)-(0.197 5×mi R-4442)+(0.108 3×mi R-203b)+(0.133 3×mi R-1910)-(0.173 3×mi R-4444-2)。结论风险评分模型可以有效的根据患者的预后将黑色素瘤患者进行分组,具有较高的可信度,或可以成为指导黑色素瘤精准治疗的新方法。     

基于TCGA 和GEO 数据库建立了肝内胆管癌的预后风险模型及验证分析

目的 基于TCGA（ the cancer genome atlas）和GEO（gene expression omnibus）数据库构建肝内胆管癌（intrahepaticcholangiocarcinoma, ICCA）预后风险模型,筛选ICCA 预后相关基因。方法 TCGA 数据库31 例ICCA 组织及9 例癌旁组织数据作为训练集,GEO 数据库30 例ICCA 组织及27 例癌旁组织数据作为验证集,R 软件“DESeq2”包过滤表达有差异的基因,过滤条件:差异倍数绝对值＞ 2,校正P 值＜ 0.05。单因素COX 回归分析筛选两组数据预后差异均有统计学意义的基因,通过LASSO 回归分析构建ICCA 的预后风险模型。计算训练集及验证集风险分数,并根据中值分为高、低风险组,绘制Kaplan-Meier 生存曲线图和时间依赖性受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线。将风险分数与临床病理信息进行单、多因素COX 回归分析,并绘制列线图展示,综合评价及验证模型效能。利用基因本体论（gene ontology, GO）、京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG) 、基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis, GSEA）和单样本基因集富集分析（Single Sample Gene SetEnrichment Analysis, ssGSEA）分析造成高低风险组预后差异的原因。结果 TCGA 数据共筛选出2 922 个差异表达基因,GEO 数据共筛选出3 075 个（均P<0.05）。经单因素COX 回归分析,TCGA 筛选出68 个基因（HR=0.13 ～ 7.2,均P<0.05）,GEO 筛选出413 个基因（HR=0.17 ～ 215.1,均P ＜ 0.05）,两组数据预后差异均有统计学意义的有9个基因:GOLGA7B,MTFR2,TPM2,PIWIL4,EPHX4,PRICKLE1,DIO2,FUT4 和COL4A3（其中TCGA 数据库HR=0.506 ～ 2.760, GEO 数据库HR=0.428 ～ 1.992,均P<0.05）。LASSO 回归成功构建6 基因预后风险模型,模型风险分数=0.464× 表达量MTFR2 ＋ 0.550× 表达量TPM2-0.511× 表达量PIWIL4-0.097× 表达量PRICKLE1 ＋ 0.215× 表达量DIO2-0.313× 表达量COL4A3,训练集中风险分数中值为1.43。Kaplan-Meier 生存分析表明在总生存率上,高风险组低于低风险组（P<0.001）。ROC 曲线提示,1,3,5 年AUC 分别为0.971（cutoff=0.22）,0.921（cutoff=2.33）和0.701（cutoff=1.52）,模型预测能力良好。单因素COX 回归风险分数HR=5.18(95%CI:2.15 ～ 12.49), P<0.001,多因素COX 回归风险分数HR=72.5(95%CI:4.52 ～ 1 162.9), P=0.002。验证集中模型风险分数中值为2.48。Kaplan-Meier 生存分析表明,高风险组生存率低于低风险组（P=0.004）。ROC 结果显示1,3,5 年AUC 分别为0.908（cutoff=3.23）,0.851（cutoff=1.02）和0.752（cutoff=2.70）,单因素COX 回归风险分数HR=2.76(95%CI:1.65 ～ 4.60), P<0.001,多因素COX 回归风险分数HR=4.68(95%CI:2.13 ～ 10.3),P<0.001,风险模型效能得到验证。GO,KEGG,GSEA 和ssGSEA 分析结果表明造成高低风险组预后差异的原因可能与机体免疫反应的抑制有关( 均P<0.05)。结论 此次构建的预后风险模型在评估ICCA患者预后上具有一定的价值,为临床诊疗提供参考。     

血清微小RNA作为早期乳癌诊断标志物的价值

目的探讨血清5种微小RNA（miRNA）在乳癌早期诊断中作为生物标记物的价值。方法根据生物信息学数据库miRWalk的预测,选定5种与乳癌相关的miRNA（包括miR-31、miR-107、miR-155、miR-200c及miR-205）。采用实时荧光定量PCR检测5种miRNA在42例健康女性、66例乳癌病人中的相对表达量,根据受试者工作特征曲线（ROC曲线）下面积分析诊断乳癌的特异度和灵敏度。结果血清中miR-31、miR-107和miR-200c联合检测诊断乳癌的灵敏度为78.6%,特异度为88.7%。结论血清中miR-31、miR-107和miR-200c的组合有可能成为乳癌早期诊断的新指标。