目的:对2019冠状病毒病(coronavirus disease 2019,COVID-19)患者外周血单个核细胞(peripheral blood mononuclear cells,PBMCs)测序数据进行生物信息学分析,分析长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)的表达谱及竞争性内源RNA(competing endogenous RNA,ceRNA)调控网络,探讨其与COVID-19发病机制的关联.方法:利用R语言对从基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库筛选的COVID-19相关测序数据进行基因差异表达分析并注释基因属性,鉴定出差异表达的lncRNA和信使RNA(messenger RNA,mRNA).使用miRcode在线工具预测与差异表达的lncRNA相互作用的微RNA(microRNA,miRNA),再利用TargetScan、miRDB和miRTarBase数据库预测miRNA下游靶基因(mRNA),并与差异表达mRNA取交集,然后利用Cytoscape构建ceRNA调控网络.利用R语言对ceRNA调控网络中的mRNA进行基因本体论(Gene Ontology,GO)和京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)通路富集分析.结果:与健康人群相比,COVID-19患者PBMCs中313个lncRNA和1308个mRNA表达差异有统计学意义(P＜0.05).构建了ceRNA调控网络,在该网络中差异表达的lncRNA、mRNA分别有22、76个.富集分析发现:ceRNA网络内mRNA主要参与血管发育及生成的调

作者：尤红俊；任淑婷；董梦雅

来源：临床与病理杂志 2023 年 43卷 5期