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成熟的套路ceRNA(肺癌)

 yjt2004us 2019-07-21

非小细胞肺癌中异常lncRNA-miRNA-mRNA网络的构建与分析

亲爱的小伙伴们,又跟大家见面了呦~今天小编给大家分享一篇关于非小细胞肺癌ceRNA网络构建以及分析的文章,于2019年发表在Journal of Thoracic Disease杂志上。

首先,小编带大家简单了解一下该文章的研究背景,非小细胞肺癌(NSCLC)是最常见的癌症,其发病机制尚不清楚。我们先来回顾一下ceRNA理论。简单的理解为细胞内存在竞争性内源RNA(Competitive endogenous RNA,ceRNA),这些ceRNA分子(mRNA,lncRNA、假基因等)能够通过miRNA应答元件(MicroRNA Response Element,MRE)竞争结合相同的miRNA以达到调节彼此表达水平。作用原理如下图

作者根据ceRNA理论,探索了ceRNA网络和预测生存预后的重要基因。

接下来进入正题,让我们看看作者都做了哪些研究吧,首先作者使用edgeR识别来自癌症基因组图谱数据库的NSCLC和正常组织之间的差异表达的基因(mRNA,lncRNA和miRNA)(Fold-change> 2,P <>

结果展示:

结果1:差异表达的lncRNA,miRNA和mRNA

作者识别了NSCLC与正常组织中差异表达的lncRNA,miRNA和mRNA

结果2:功能和KEGG通路

作者根据DAVID和KOBAS在线数据库探索了DE mRNA和KEGG通路的功能。作者根据P值筛选了前20个GO功能以及前5个KEGG通路。

结果3:DEmRNAs网络

为了探索这些在NSCLC和正常肺组织中差异表达的mRNA,作者使用了STRING在线数据库根据P值筛选了200个基因。结果显示AQP2,EGF,SLC12A1,TRPV5和AVPR2处于网络中心,可能在NSCLC的发展中起关键作用。

结果4:构建ceRNA网络

然后,作者基于ceRNA假设预测这些基因之间的潜在相互作用。涉及2,897种不同mRNA的68种靶标DE mRNA参与ceRNA网络。

DElncRNAs,DEmiRNAs和DEmRNAs之间的相互作用:

结果5:ceRNA网络的生存分析

为了进一步探索基因在ceRNA网络中的功能,作者进行了生存分析探索了ceRNA网络中的lncRNA,miRNA和mRNA。结果显示mRNA(CCNB1,COL1A1,E2F7,EGLN3,FOXG1和PFKP)与OS密切相关(P <0.05)。mirna(mir-31,mir-144和mir-192)和lncrna(ac080129.1,ac100791.1,al163952.1,ap000525.1,ap003064.2,c2orf48,c10orf91,fgf12-as2,hotair) ,linc00518,lnx1-as1,med4-as1,mig31hg,muc2,ttty16和uca1)与os密切相关(p=""><>

与总体生存率相关的mRNA:

与总体生存率相关的miRNA :

与总体生存率相关的lncRNA:

结论

总之,本研究提供了对NSCLC中lncRNA相关ceRNA网络的更深入理解,并且一些基因可能是治疗NSCLC患者的新靶点。

参考文献

The construction and analysis of the aberrant lncRNA-miRNA-mRNA network in non-small cell lung cancer

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