目的:通过对癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中的乳腺癌数据进行综合分析,寻找在乳腺癌中差异表达的长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)、微小RNA(microRNA,miRNA)和信使RNA(messenger RNA,mRNA),构建乳腺癌竞争内源性RNA(competing endogenous RNA,ceR-NA)网络,识别和预测ceRNA网络在乳腺癌中的作用.方法:下载TCGA数据库中乳腺癌组织样本基因表达谱数据,寻找差异表达的lncRNA、miRNA和mRNA,通过miRcode、miRTarBase、TargetScan和miRDB四个数据库对差异表达的RNA之间的关系进行分析,构建以上调和下调的miRNA为中心的ceRNA网络.采用Kap-lan-Meier法分析乳腺癌ceRNA网络中的lncRNA、miRNA和mRNA表达量与患者生存预后的关系,采用基因富集分析法对乳腺癌ceRNA网络中mRNA基因功能和调控通路进行分析.结果:在乳腺癌中异常表达的350个lncRNA、185个miRNA和2928个mRNA中,分别有23个lncRNA、27个miRNA、70个mRNA参与构建乳腺癌的ceRNA网络.Kaplan-Meier生存分析显示,lncRNA MAGI2-AS3(P=0.01)、GRIK1-AS1(P=0.03)以及miRNA hsa-miR-301b(P=0.01)、hsa-miR-503(P=0.04)和mRNA CCNE1(P=0.01)、KP-NA2(P=0.02)、FLI1(P=0.02)、TGFBR2(P=0.02)这8个基因与乳腺癌患者的生存预后显著相关.7

作者：褚飞；柳青峰

来源：现代肿瘤医学 2020 年 28卷 9期