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
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
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DOI：
10.13481/j.1671-587x.20220119
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
刘春霞
中科院分区：
文献类型：
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作者：
赵志娟;孟莲;刘春霞
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1 654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。