| 摘 要： | 目的 通过整合多组学公共数据,构建由circRNA介导的非小细胞肺癌(NSCLC)特异性ceRNA网络并识别与NSCLC患者预后相关的生物标志物。方法 首先,按|log2(Foldchange)|>1和adj-P<0.05的标准,对circRNA、miRNA、mRNA数据进行差异分析,获得差异circRNA(DEcircRNA)、miRNA(DEmiRNA)和mRNA(DEmRNA),使用秩集聚法整合确定最优的DEcircRNA。然后,利用miRanda、RNAhybrid算法确定DEcircRNA-DEmiRNA的调控对,使用miRTarbase数据库确定DEmiRNA-DEmRNA调控关系,由此构建由DEcircRNA介导的NSCLC特异性ceRNA网络并提取核心子网络;最后,对子网络进行GO和KEGG富集分析以及生存分析,以阐明其生物学和临床意义。结果 通过对circRNA、miRNA-seq、RNA-seq及临床信息进行分析,构建circRNA-miRNA-mRNA网络并提取了核心子网络(含8个DEcircRNA、10个miRNA和38个mRNA),即NSCLC特异...
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