基于TCGA数据库筛选微小RNA(miRNA)用于原发性乳腺癌早期诊断的生物信息学分析

摘要：

目的 基于肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库筛选微小RNA(miRNA)用于原发性乳腺癌的早期诊断.方法 从TCGA上下载原发性乳腺癌miRNA表达数据,将癌症组与正常组比较获得差异表达miRNA.用miRwalk2.0软件分析差异miRNA的靶基因.在c-Bioportal数据库中筛选出原发性乳腺癌突变发生率大于5％的突变基因.分析差异miRNA作用的靶基因与乳腺癌高频突变基因之间的关系,得到备选miRNA,将备选miRNA与乳腺癌前20名差异表达的miRNA求交集,得到目标miRNA,将目标miRNA做受试者工作曲线(ROC曲线)分析.结果 TCGA数据包含原发性乳腺癌组织1075例,正常对照乳腺组织95例,共有1870条miRNA的表达数据.共得到差异表达显著miRNA 129个(P<0.05),其中乳腺癌组织中表达升高至3倍以上的miRNA 90个,下调至1/3的miRNA 39个,预测到相对应18413个靶基因,筛选出原发性乳腺癌突变基因12个.18413个靶基因中包含12个高频基因,此12个基因是差异miRNA的靶基因同时也是高频基因,故将此12个基因对应的63个miRNA作为备选miRNA.将备选miRNA与乳腺癌前20名差异表达的miRNA求交集得到目标miRNA 6个:hsa-mir-4732,hsa-miR-486,hsa-miR-592,hsa-miR-449b,hsa-miR-187和hsa-miR-196a,将这6个miRNA构建ROC曲线(P<0.05),预测其作为肿瘤标志物的诊断能力.结论 基于TCGA数据库的生物信息学方法可简便而可靠地筛选目标miRNA进行后续研究,有较高的参考价值.

关键词：原发性乳腺癌;微小RNA(miRNA);生物信息学分析

所属期刊栏目：36

分类号：R737.9;R730.43(肿瘤学)

在线出版日期：2021-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：33-37