论文部分内容阅读
目的:利用基因芯片技术和生物信息学分析方法,鉴定鼻咽癌(Nasopharyngeal Carcinoma,NPC)发病相关的关键microRNAs(miRNAs)及其miRNA-mRNA调控网络,探讨miRNA在NPC中的分子调控机制。方法:1)从基因表达综合数据库(GEO)中搜索并下载与鼻咽癌相关的miRNA和mRNA表达谱数据。应用“limma”R包筛选NPC和正常组织中差异表达的miRNAs(DEMs)和差异表达的mRNAs(DEGs)。2)通过“Venny”R软件包将各个miRNA数据集中的差异miRNAs相互重叠,任意两个数据集的共同DEMs被视为关键miRNAs。3)通过多个靶基因预测网站预测关键miRNAs调控的靶基因。4)通过“Venny”R软件包找出靶基因与DEGs的交集,这些基因被定义为交集基因。5)通过在线网站DAVID及R软件对交集基因进行基因本体论(GO)分析和通路富集(KEGG)分析。6)使用STRING数据库构建交集基因的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,并使用Cytoscape软件将PPI网络可视化。7)利用Cytoscape软件构建了miRNA-mRNA调控网络。8)利用R软件分析计算关键miRNA对鼻咽癌患者生存的影响。结果:1)通过筛选标准,从GEO数据库中下载了miRNA表达微阵列数据集GSE70970、GSE32960、GSE43039,其中总共包含578例鼻咽癌组织样本和55例鼻咽正常组织样本。下载了mRNA表达微阵列数据GSE53819,其中含18例鼻咽癌组织样本和18例鼻咽正常组织样本。2)GSE70970数据集中鉴定出DEMs 142个,其中上调127个,下调15个;GSE32960鉴定出DEMs 80个,其中上调32个,下调48个;GSE43039鉴定出DEMs 95个,其中上调40个,下调55个。GSE53819数据集中鉴定出DEGs 4507个,其中上调2011个,下调2496个。3)通过韦恩图取交集,在三个miRNA数据集中共鉴定出16个关键miRNAs,其中上调4个,下调12个。4)通过多个靶基因预测网站,找到了16个关键miRNA靶向737个蛋白质编码基因,将这些靶基因与DEGs重叠,得到160个交集基因。5)GO分析表明上调交集基因主要集中在细胞外基质组织、细胞外结构组织、胶原三聚体复合物、细胞外基质成分、胶原分解代谢过程(p<0.05);下调交集的基因主要集中在伤口愈合的积极调节、积极响应伤势、伤口愈合的调节、调节对受伤的反应、I-kappaB激酶/NF-kappaB信号的正调控(p<0.05)。KEGG通路分析表明,上调的交集基因与几种通路高度相关,包括PI3K-Akt信号通路、ECM-受体相互作用、蛋白质消化吸收、人乳头瘤病毒感染、小细胞肺癌(p<0.05),而下调交集基因主要集中在轴突指导、II型糖尿病通路(p<0.05)。6)根据交集基因的PPI网络,确定了2个中心基因:MYC和VEGFA。7)对关键miRNAs行生存分析表明,hsa-miR-29c低表达组较高表达组无远处转移生存期(DMFS)明显下降(p=0.00036),而hsa-miR-93高表达组较低表达组无远处转DMFS明显下降(p=0.00048)。结论:通过生物信息学分析确定了NPC和正常组织之间的16个关键miRNA,它们可能参与鼻咽癌的发病调控机制。其中hsa-miR-29c、hsa-miR-93与鼻咽癌预后明显相关。这些发现增进了我们对鼻咽癌的发病机理以及潜在分子机制的了解,但关键miRNA作为鼻咽癌的潜在肿瘤标志物有待进一步实验验证。