基于生物信息调控网络的肝细胞癌核心标志物筛选

摘要：

目的 通过生物信息学分析,探索肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)诊断中潜在的miRNA标志物.方法 收集GEO数据库中诊断为HCC患者的临床资料并进行筛选,通过R软件识别差异表达的miRNA、mRNA,运用MiRWalk数据库预测筛选出来的差异miRNA的下游靶mRNA.利用网络生物信息分析工具进行gene ontology(GO)功能注释分析和kyoto encyclopedia of genes and genomes(KEGG)通路富集分析,建立蛋白互作网络(protein-protein interaction network,PPI),并通过Cytoscape软件分析出关键基因,进而构建mRNA-miRNA的调控网络.结果 共筛选出了152个高表达和109个低表达的差异表达基因,其中上调的关键基因为BUB1B、AURKA、CCNA2、TOP2A、RACGAP1、MKI67、RRM2、KIF4A、NCAPG、FOXM1;下调的关键基因为IGF1、HGF、PDGFRA、CXCL12、DCN、TGFA、NRG1、FOXO1、AR、NAMPT.通过MiRWalk数据库的预测数据,推测出对这些关键基因进行调控的miRNA,最终发现具有诊断意义的miRNA,其中hsa-miR-301a、hsa-miR-221、hsa-miR-222、hsa-miR-15b、hsa-miR-320c、hsa-miR-587和hsa-miR-648的高表达提示HCC预后不良;而hsa-miR-575的低表达提示HCC预后不良.结论 通过生物信息学手段筛选出HCC患者的差异表达基因,构建mRNA-miRNA调控网络,明确了在HCC诊断中的关键miRNA,为HCC的临床无创筛查提供了新的视角和方向.

关键词：肝细胞癌、微小RNA、生物信息学分析

所属期刊栏目：58

分类号：R735.7(肿瘤学)

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：879-884