首站-论文投稿智能助手
典型文献
基于融合基因作用于横纹肌肉瘤的miRNA-mRNA调控网络的生物信息学分析
文献摘要:
目的:利用生物信息学方法构建融合基因在横纹肌肉瘤(RMS)发病机制中潜在的miRNA-mRNA调控网络,为研究RMS提供新方向.方法:采用GEO2R分析工具筛选融合基因阳性和阴性RMS组织差异表达基因(DEGs)和差异表达miRNA;预测差异表达miRNA的靶基因,重叠DEGs和靶基因筛选出目标基因;采用DAVID数据库对目标基因进行基因本体(GO)功能和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析.采用STRING和Cytoscape软件构建蛋白-蛋白互作(PPI)网络、筛选Top10核心基因(hub基因)并构建hub基因与miRNA的分子调控网络,通过Kaplan-Meier生存曲线,分析Top10 hub基因与肉瘤患者预后的关系.结果:筛选出891个DEGs(P<0.01,|logFC|≥1)和14个差异表达miRNA(P<0.05,|logFC|≥3),预测出差异表达miRNA的靶基因1654个,将靶基因与DEGs重叠共获得115个目标基因.GO功能富集分析,目标基因主要富集在细胞增殖的正向调节、细胞表面和蛋白结合等生物学过程;KEGG信号通路分析,目标基因主要富集在细胞外基质-受体相互作用和癌症中蛋白聚糖等通路.PPI网络中筛出的Top10 hub基因为表皮生长因子受体4(ERBB4)、受体型蛋白质酪氨酸磷酸酶D(PTPRD)、胰岛素受体底物1(IRS1)、整合素金属蛋白酶10(ADAM10)、Yes相关蛋白1(yes YAP1)、转录因子AP-2A(TFAP2A)、细胞黏附分子1(CADM1)、ELAV类似RNA结合蛋白2(ELAVL2)、锌指转录因子1(SNAI1)和ERBB受体反馈抑制剂1(ERRFI1).生存分析,肉瘤组织中PTPRD(HR=1.79,P=0.005)、ADAM10(HR=1.94,P=0.010)、ELAVL2(HR=1.56,P=0.031)和ERRFI1(HR=2.05,P=0.005)表达水平升高与肉瘤患者的不良预后有关.结论:本研究筛选出参与RMS发病机制的hub基因和对应的miRNA,构成了miRNA-mRNA网络,为深入研究融合基因与RMS的关系提供了理论依据.
文献关键词:
横纹肌肉瘤;融合基因;生物信息学;miRNA-mRNA调控网络;差异表达基因
作者姓名:
赵志娟;孟莲;刘春霞
作者机构:
石河子大学医学院病理学系 石河子大学医学院第一附属医院病理科,新疆 石河子 832002;广州医科大学附属第二医院病理科,广东 广州 510260
引用格式:
[1]赵志娟;孟莲;刘春霞-.基于融合基因作用于横纹肌肉瘤的miRNA-mRNA调控网络的生物信息学分析)[J].吉林大学学报(医学版),2022(01):154-162
A类:
TFAP2A,ELAV,ELAVL2,ERRFI1
B类:
融合基因,横纹肌肉瘤,miRNA,生物信息学分析,利用生物,生物信息学方法,RMS,GEO2R,组织差异表达,差异表达基因,DEGs,靶基因,基因筛选,DAVID,基因本体,京都基因与基因组百科全书,通路富集分析,STRING,Cytoscape,软件构建,蛋白互作,PPI,Top10,核心基因,hub,分子调控网络,Kaplan,Meier,生存曲线,logFC,预测出,出差,共获,功能富集分析,细胞表面,蛋白结合,生物学过程,通路分析,细胞外基质,蛋白聚糖,表皮生长因子受体,ERBB4,体型,蛋白质酪氨酸磷酸酶,PTPRD,胰岛素受体,底物,IRS1,整合素,金属蛋白酶,ADAM10,Yes,yes,YAP1,细胞黏附分子,CADM1,结合蛋白,锌指,SNAI1,反馈抑制,生存分析,不良预后
AB值:
0.304853
相似文献
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。