基于生物信息学方法预测与多囊卵巢综合征相关的miRNA

目的：基于生物信息学方法构建多囊卵巢综合征(PCOS)表达的miRNA及miRNA靶基因的调控网络。方法：从GEO数据库的GPL16543平台下载miRNA基因芯片数据集GSE72274,用GEO2R筛选差异表达的miRNA,应用在线数据库miRWalk分析预测miRNA差异表达的靶基因。对靶基因进行GO富集分析和KEGG信号通路富集分析。应用Cytoscape软件绘制miRNA及其相关靶基因调控图。通过STRING网站对靶基因进行PPI网络构建,并使用CytoHubba插件进行Hub基因分析。结果：共筛选出差异miRNA一共38个,其中32个上调,6个下调。预测差异miRNA的靶基因得到393个,GO分析发现差异的靶基因主要参与RNA聚合酶Ⅱ启动子对转录的调节、RNA聚合酶Ⅱ启动子对转录的正调节、蛋白结合、金属离子结合、D等生物学过程。KEEG分析表明其主要参与TGF-β信号通路和Hedgehog信号通路。成功构建miRNA相关靶基因调控网络,调控网络中的miRNA包括：hsa-miR-135b-5p、hsa-miR-199a-3p、hsa-miR-32-5p。通过CytoHubba...     

miR-130a-3p在胶质母细胞瘤中的表达与靶基因分析

目的 探索miR-130a-3p在胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)细胞中的表达水平,预测并分析miR-130a-3p的靶基因.方法 采用实时聚合酶链反应(polymerase chain reaction,PCR)检测GBM细胞和正常人胶质细胞中miR-130a-3p的相对表达水平.选择miRanda、DIANA、TargetScan和PicTar工具预测miR-130a-3p的靶基因,对靶基因进行基因本体(gene ontology,GO)富集分析和通路富集分析,基于STRING数据库进一步建立蛋白互作网络(protein-protein interaction,PPI)并利用Cytoscape软件进行可视化分析.结果 相对于正常人胶质细胞,miR-130a-3p在GBM细胞中的表达水平显著下调.四种预测工具取交集后共筛选出302个靶基因.GO富集分析表明miR-130a-3p靶基因主要参与转录调控、蛋白泛素化、Wnt信号、miRNA介导基因沉默、DNA损伤反应、细胞迁移等生物学过程和分子功能.通路富集分析发现miR-130a-3p靶基因主要富集于转化生长因子β(transforming growth factor-β,TGF-β)信号通路、磷脂酰肌醇信号通路、内吞、自噬调节、胶质瘤、FoxO信号通路等.结论 miR 130a 3p在GBM细胞中低表达,其靶基因涉及多个肿瘤发生相关的信号通路,为进一步阐明其在GBM发生过程中的调控机制以及开发靶向治疗提供参考.     

miR-652在HBV相关肝细胞癌中的表达、临床意义及靶基因功能分析

目的探讨miR-652在HBV相关肝细胞癌（HCC）中的表达情况及临床意义,分析靶基因功能并完成核心基因发掘。方法查找GEO数据库HBV相关HCC芯片,采用GEO2R分析得到前十位差异表达miRNAs。HCC肿瘤组织中miR-652表达检测采用miRNA荧光定量检测技术。比较分析不同临床特征分组情况下miR-652表达差异。MiR-652与肝癌患者生存率分析使用Kaplan-Meier plotter数据库。MiR-652靶基因分析使用miRWalk 2.0在线软件。靶基因GO功能注释和KEGG通路富集使用在线软件Web Gestalt。蛋白互作网络（PPI）分析采用在线软件string,并联合Cytoscape软件完成靶蛋白PPI构建及核心基因发掘。结果芯片数据发掘表明miR-652在HBV相关肝癌中表达显著升高。收集的肿瘤标本检测分析显示HBV感染HCC患者中miR-652表达显著高于未感染HBV的HCC患者。按照临床特征分组分析显示,miR-652表达在病理分级Ⅲ～Ⅳ级组显著高于Ⅰ～Ⅱ级组,在转移组显著高于未转移组,而在HBV DNA载量、肿瘤直径、TNM分期分组中无显著性差异。按照肿瘤直径、TNM分期、病理分级、肿瘤转移4个临床指标对HBV相关HCC和无HBV相关HCC作分组对比发现miR-652表达只在HBV相关HCC组的病理分级和肿瘤转移分层中对比表现出显著性差异。生存分析结果表明肝癌组织中miR-625高表达类型的肝癌患者10年期总生存率显著低于肝癌组织中miR-625低表达类型的肝癌患者。取交集后共获得miR-652调控的靶基因34个。GO富集分析显示miR-625的靶基因参与的功能作用主要指向RNA的转录翻译过程。对靶基因的KEGG分析显示主要富集在粘多糖生物合成与降解、β-丙氨酸代谢、RNA降解、半胱氨酸和蛋氨酸代谢、精氨酸和脯氨酸代谢、嘌呤代谢等信号通路。蛋白网络互作和核心基因挖掘显示PTEN为靶基因集的核心蛋白。结论 miR-652与HBV患者的肝癌发生发展密切相关,并可能通过靶向PTEN为核心基因的互作网络参与调控肝细胞癌的疾病进程。     

基于miRNA-mRNA调控网络的鼻咽癌相关分子机制研究

目的 通过构建鼻咽癌微小核糖核酸(miRNA)调控网络筛选与鼻咽癌发病相关的分子标志物.方法 从基因表达数据库(GEO)数据库下载鼻咽癌miRNA芯片数据GSE70970和基因芯片数据GSE12452,利用R软件筛选出差异表达miRNA和mRNA,并对其进行功能富集分析.应用FunRich软件预测差异miRNA的转录因子及靶基因,将靶基因与差异基因取交集获得核心基因,并通过Cytoscape软件构建miRNA-mRNA调控网络.通过Kaplan-Meier plotter数据库对核心基因进行生存分析.结果 一共筛选出47个差异表达miRNA、797个差异表达基因.功能富集分析表明差异表达的miRNA主要参与信号转导、转录调控等过程,差异表达基因主要参与细胞因子受体相互作用、细胞周期、小细胞肺癌等信号通路.靶基因与差异表达基因取交集后筛选出23个核心基因,构建miRNA-mRNA调控网络.生存分析显示其中4个核心基因对鼻咽癌患者的预后有影响,包括多聚磷酸肌醇磷酸酶1(MINPP1)、锌指环指蛋白3(ZNRF3)、纤毛顶结构蛋白(SNTN)、β微管蛋白2A(TUBB2A),其相对应的miRNA分别为hsa-miR-199b-5p、hsa-miR-520e、hsa-miR-107、hsa-miR-421.结论 通过构建miRNA-mRNA调控网络同时结合生存分析,筛选鼻咽癌相关的分子标志物,为鼻咽癌诊断、治疗提供潜在的分子靶点.     

食管鳞癌中miRNA-mRNA调控网络的构建和信号通路分析

目的：构建食管鳞状细胞癌（esophageal squamous cell carcinoma,ESCC）中miRNA-mRNA的调控网络,对候选基因进行基因本体（gene ontology,GO）功能注释和京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG）通路富集分析,为ESCC发生发展的分子机制研究提供一定的理论指导。方法：从GEO数据库中筛选ESCC组织中的差异表达miRNA（differentially expressed miRNA,DE miRNA）和差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）,并用在线数据库预测调控DE miRNA的靶基因。对DE miRNA的靶基因及DEGs取交集得到候选基因,使用DAVID在线数据库对其进行GO富集分析和KEGG分析,并运用GEPIA网站进行生存分析。结果：筛选出4个DE miRNA（miR-34c-5p、miR-944、miR-133b、miR-139-5p）,分析DE miRNA在ESCC组织和正常食管组织中的表达情况。候选基因GO富集分析表明其主要参与细胞增殖、凋亡、迁移等过程,KEGG分析表明其主要富集在PI3K/AKT、Rap1、P53信号通路,生存分析发现候选基因中的COL1A1、SOX4与食管癌较差的无病生存期（disease-free survival,DFS）有关。结论：miR-34c-5p、miR-944、miR-133b和miR-139-5p在ESCC中存在差异表达,可能在食管鳞癌的发生发展中发挥作用,且候选基因COL1A1、SOX4与食管癌较差的无病生存期相关。     

基于生物信息学探讨骨关节炎miRNA-mRNA调控网络及其作用机制

目的: 基于生物信息学探讨骨关节炎miRNA mRMA调控网络的作用机制并筛选Hub基因,分析其在骨关节炎中的分子调控机制。方法: 通过GEO数据库获取骨关节炎的miRNA芯片数据集(GSE105027)和mRNA芯片数据集(GSE55235),分析两者的差异表达基因。利用FunRich软件预测差异表达miRNAs的转录因子、功能富集分析及其靶基因预测,再将预测的靶基因与差异表达mRNAs进行交叉匹配,获得miRNA mRNA调控网络。然后利用STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白互作网络,并筛选出Hub基因。最后利用R语言分析Hub基因的主要生物功能与相关信号通路。结果: ① 筛选得到265个miRNAs和838个mRNAs存在差异表达。② 对265个miRNAs进行预测共得到203个转录因子,其中早期生长反应因子1（EGR1）差异最显著。富集分析显示miRNAs主要涉及核碱基、核苷、核苷酸和核酸代谢的调控,调节细胞生长,转录等过程。③ 共预测到3 572个靶基因,依据miRNA和mRNA的负调节关系,筛选出交叉表达负调控的mRNAs 96个、miRNAs 25个。④ 原癌基因Jun(JUN)、原癌基因Fos（FOS）、白介素6（IL-6）、肿瘤坏死因子（TNF）、白介素1β（IL-1β）、趋化因子CXCL8（CXCL8）为蛋白互作网络中的Hub基因。⑤ 富集分析主要涵盖对脂多糖的反应、对细菌来源分子的反应、DNA结合转录因子活性的调节等生物学过程,涉及IL-17、Toll样受体、AGE RAGE、TNF和NOD样受体信号通路。结论: 成功筛选并构建了骨关节炎的miRNA-mRNA调控网络,在一定程度上阐明了miRNA及其靶基因在骨关节炎发生和发展中的分子调控机制。     

子痫前期相关miR-23b-5p靶基因的预测及生物信息学分析

目的预测并对子痫前期相关miR-23b-5p的候选靶基因进行生物信息学分析,为miR-23b-5p的机制研究及其靶基因的实验验证提供理论基础。方法在公共基因芯片数据库GEO(Gene Expression Omnibus)中选择子痫前期胎盘脐血miRNA差异表达的数据集GSE119799,选择表达显著下调的miR-23b-5p作为研究对象;使用在线分析网站RNA22-HAS、TargetScan及miRDB分别预测miR-23b-5p的靶基因,并利用韦恩图取其交集。使用富集分析网站DAVID对其交集靶基因进行GO功能富集分析、KEGG信号通路富集分析,并利用STRING网站对其进行蛋白质互作分析。结果获得的222个交集靶基因在生物过程上主要涉及干细胞分化的调控、胞质翻译负性调节等;在细胞组成上主要涉及膜外成分等;在分子功能上主要涉及翻译调节活性、金属离子结合等,主要参与MAPK信号通路、PI3K-AKT信号通路及钙信号通路等。蛋白互作分析显示TLR4是链接度最高的关键基因。结论 miR-23b-5p可能通过影响滋养细胞侵袭、内皮细胞凋亡及炎症免疫反应等来参与子痫前期的发生发展,本研究为后续的靶基因验证及子痫前期发病机制的研究提供了理论基础和研究思路。     

基于miRNA-mRNA调控网络对草酸钙肾结石形成关键分子的筛选和分析

目的 应用生物信息学技术构建草酸钙肾结石大鼠miRNA-mRNA调控网络并筛选出调控草酸钙肾结石形成的关键分子。方法 从GEO数据库中筛选出乙二醇喂养14天诱导的草酸钙肾结石大鼠肾组织的miRNA和mRNA数据集,应用GEO2R在线工具分析得到显著差异表达的miRNA(DEMs)和mRNA(DEGs),并应用热力图进行展示。利用miRWalker预测DEMs的靶基因,根据miRNA负向调控mRNA原理应用R语言“venn.diagram”包与DEGs分别取交集,得到参与调控草酸钙肾结石形成的基因,然后应用 “clusterprofile”包对调控基因进行GO和KEGG富集分析、应用string数据库进行蛋白质互作分析(PPI),利用Cytoscape软件实现对PPI和miRNA-mRNA调控网络可视化和关键基因的筛查。结果 共分析得到38个DEMs和349个DEGs。将预测得到的DEMs靶基因与DEGs取交集后得到116个调控基因,这些基因富集到24个GO条目和22个KEGG信号通路。成功构建miRNA-mRNA调控网络,处于核心调控位置的miRNA为miR-6215、miR-758-5p和miR-214-3p。PPI网络分析筛选出5个关键基因,分别为：Foxm1、Ndc80、Cdkn2b、Cdt1和Ikbkg。结论 通过构建miRNA-mRNA调控网络,我们筛选出在草酸钙肾结石形成过程中起关键调控作用的miRNA和基因,为草酸钙结石的防治提供了新的研究思路和理论支撑。     

基于GEO数据库分析糖尿病心肌病的差异表达基因

目的 通过对GEO数据库中有关糖尿病心肌病的mRNA芯片进行分析,筛选出导致糖尿病心肌病的关键基因。方法 使用GEO数据库的在线分析工具GEO2R对数据集GSE4745和GSE5606进行差异基因分析后,在R中绘制差异表达基因火山图,利用在线韦恩图绘制工具分析两个数据集共同表达的差异基因,在R中利用clusterProfile包将差异表达基因进行基因本体和京都基因与基因组百科全书富集分析,GSEA软件进行基因集富集分析,同时使用STRING在线数据库构建差异基因对应蛋白的蛋白互作网络,利用Cytoscape的插件Cytohubba中最大集团中心算法计算出排名前10的基因,在原代大鼠心肌细胞中观察比较筛选出的关键基因在正常组和高糖组的表达情况。结果 Pdk4、Ucp3、Hmgcs2、Asl6、Slc2a4与芯片分析结果相符,Pdk4、Ucp3、Hmgcs2在高糖(25 mmol/L)刺激72 h后的心肌细胞中表达增加,Acsl6、Slc2a4在高糖刺激后的心肌细胞中表达下降。结论 Pdk4、Ucp3、Hmgcs2、Asl6、Slc2a4可能与糖尿病心肌病的发生发展相关,可能是糖尿病心肌病潜在的生物标志物。     

乳腺癌差异表达miRNA在预后中的意义

目的 运用生物信息学方法研究复发转移乳腺癌组织中的差异表达MicroRNAs,预测其在乳腺癌预后中的分子调控网络。方法 从GEO数据库中获取乳腺癌组织MiRNA表达谱,包括131例10年内无远处转移复发者,79例10年内有复发者。GEO2R在线分析工具筛选差异表达MiRNA,靶基因预测验证数据库预测miRNA靶基因,使用DAVID工具的基因功能注释和通路富集方法对靶基因进行分析。TF-miRNA调控数据库寻找其上游转录因子,Cytoscape软件构建互作网络。结果 复发转移组乳腺癌组织共筛选到差异表达的miRNA 5个,其中表达上调3个,表达下调2个。得到4个相关上游转录因子HIF1A、EGR1、FOXM1、ESR2,与差异miRNA共调控154个的靶基因。靶基因功能集中在BMP信号通路,TGF-β信号通路,细胞骨架组装功能和Rho GTPases信号通路。结论 差异性表达的miRNA包括hsa-miR-210、hsa-miR-33a、hsa-miR-32、hsa-miR-135a、hsa-miR-30a-3p,利用生物信息学方法,能够有效获取信息,为乳腺癌的治疗及预后监测的新策略研究开辟新思路。