基于GEO/TCGA卵巢癌数据库的预后相关miRNA筛选及机制研究

目的 探索卵巢癌组织中差异性miRNAs并通过基础实验探索其分子机制。方法 使用R语言获取GEO数据库中GSE61485(癌旁组织5例,癌组织5例),GSE71477(癌旁组织4例,癌组织4例)和GSE106817(癌旁组织65例,癌组织325例)表达谱数据,癌旁作为对照组,做差异分析,Starbase工具做生存分析。选取卵巢癌SKOV3细胞系,构建miR-150-5p过表达、敲低和阴性对照细胞模型,并用CCK8实验对增殖能力评估,通过LinkedOmics做miR-150-5p的相关性分析以及富集分析。结果 分别对GSE61485,GSE71477和GSE106817表达谱数据差异分析和卵巢癌的预后分析发现,miR-150-5p是唯一共有的肿瘤组织下调基因;并且miR-150-5p过表达SKOV3细胞的增殖能力明显下降(P<0.01),而抑制miR-150-5p表达后,SKOV3细胞增殖能力增强(P<0.01);进一步通过LinkedOmics工具对miR-150-5p相关性基因分析发现负相关基因中PTCH1相关性最强(P<0.01,R=-0.47),正相关基因中I...