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目的:环状RNA(circRNA)在肿瘤的发展过程中起着重要作用,但具体作用机制并不明确.本文旨在寻找肺癌与癌旁正常组织的差异表达circRNA并预测与其结合的MicroRNA(miRNA)的靶基因.方法:从基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)下载circRNA表达谱数据,芯片GSE101684与GSE112214共包含7例肺癌患者样本与7例肺癌患者癌旁正常样本.首先,利用R软件筛选出样本中差异表达的circRNA;接着,在癌症特异性数据库(Cancer-Specific circRNA Database,CSCD)中找到与差异表达显著的circRNA结合的miRNA;然后,利用Perl编程预测miRNA的靶基因;最后,利用生物学信息手段对靶基因进行基因本体论(Gene Ontology,GO)生物学功能富集分析与京都基因与基因组大百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)信号通路富集分析.结果:共筛选出350个差异表达的circRNA,上调的circRNA有169个,下调的circRNA有181个,其中hsa_circ_0039908上调最明显.与hsa_circ_0039908结合的miRNA共有35个,对这些miRNA进行靶基因预测.GO富集分析结果显示与hsa_circ_0039908结合的miRNA靶基因主要参与肌肉组织发育、对类固醇激素的反应与细胞酰胺代谢过程的负调控等生物学过程.KEGG富集分析结果显示与hsa_circ_0039908结合的miRNA靶基因主要

作者:翟西华;李霞;孙秋文;白津;马凯

来源:肿瘤预防与治疗 2020 年 33卷 6期

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作者:
翟西华;李霞;孙秋文;白津;马凯
来源:
肿瘤预防与治疗 2020 年 33卷 6期
标签:
肺癌 CircRNA miRNA 生物信息学 GEO数据库 靶基因
目的:环状RNA(circRNA)在肿瘤的发展过程中起着重要作用,但具体作用机制并不明确.本文旨在寻找肺癌与癌旁正常组织的差异表达circRNA并预测与其结合的MicroRNA(miRNA)的靶基因.方法:从基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)下载circRNA表达谱数据,芯片GSE101684与GSE112214共包含7例肺癌患者样本与7例肺癌患者癌旁正常样本.首先,利用R软件筛选出样本中差异表达的circRNA;接着,在癌症特异性数据库(Cancer-Specific circRNA Database,CSCD)中找到与差异表达显著的circRNA结合的miRNA;然后,利用Perl编程预测miRNA的靶基因;最后,利用生物学信息手段对靶基因进行基因本体论(Gene Ontology,GO)生物学功能富集分析与京都基因与基因组大百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)信号通路富集分析.结果:共筛选出350个差异表达的circRNA,上调的circRNA有169个,下调的circRNA有181个,其中hsa_circ_0039908上调最明显.与hsa_circ_0039908结合的miRNA共有35个,对这些miRNA进行靶基因预测.GO富集分析结果显示与hsa_circ_0039908结合的miRNA靶基因主要参与肌肉组织发育、对类固醇激素的反应与细胞酰胺代谢过程的负调控等生物学过程.KEGG富集分析结果显示与hsa_circ_0039908结合的miRNA靶基因主要