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目的 采用circRNA微阵列芯片筛选冠心病患者和健康对照外周血中差异表达的circRNA,分析表达谱特征,为冠心病发生机制提供新思路并寻找血液标志物.方法 选取6例冠心病患者和6名与之年龄、性别配对的健康对照者,检测circRNA并进行比较分析,火山图显示差异circRNAs的情况.运用miRanda软件预测对应结合的miRNAs;根据文献报道的参与冠心病发病机制的miRNAs对结果进一步筛选,再利用两组之间FC>2,P<0.05,找出显著差异表达的circRNAs;对差异表达基因进行GO功能注释及KEGG pathway分析,利用cytoscape软件对结合冠心病相关miRNA最多的10个circRNA进行分析,建立circRNA-miRNA-mRNA分子调控网络.结果 与对照组相比,病例组外周血中表达显著差异的circRNA有793个;其中上调599个,下调194个.GO分析结果显示主要涉及细胞外基质,内皮细胞分化等方面,KEGG涉及Wnt,PI3K-Akt信号通路.网络图共纳入10个circRNAs,17个相关microRNAs以及24个mRNAs形象展现它们之间的相互作用.结论 circRNA可能作为miRNA分子海绵调控下游基因参与冠心病发病过程并作为潜在的血液生物标志物.

作者:李嘉江慧;李永强;杨德光;王思思;闫宇翔

来源:中国心血管病研究 2018 年 16卷 11期

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作者:
李嘉江慧;李永强;杨德光;王思思;闫宇翔
来源:
中国心血管病研究 2018 年 16卷 11期
标签:
环状RNA 冠状动脉疾病 血液标志物 circRNA-miRNA-mRNA网络
目的 采用circRNA微阵列芯片筛选冠心病患者和健康对照外周血中差异表达的circRNA,分析表达谱特征,为冠心病发生机制提供新思路并寻找血液标志物.方法 选取6例冠心病患者和6名与之年龄、性别配对的健康对照者,检测circRNA并进行比较分析,火山图显示差异circRNAs的情况.运用miRanda软件预测对应结合的miRNAs;根据文献报道的参与冠心病发病机制的miRNAs对结果进一步筛选,再利用两组之间FC>2,P<0.05,找出显著差异表达的circRNAs;对差异表达基因进行GO功能注释及KEGG pathway分析,利用cytoscape软件对结合冠心病相关miRNA最多的10个circRNA进行分析,建立circRNA-miRNA-mRNA分子调控网络.结果 与对照组相比,病例组外周血中表达显著差异的circRNA有793个;其中上调599个,下调194个.GO分析结果显示主要涉及细胞外基质,内皮细胞分化等方面,KEGG涉及Wnt,PI3K-Akt信号通路.网络图共纳入10个circRNAs,17个相关microRNAs以及24个mRNAs形象展现它们之间的相互作用.结论 circRNA可能作为miRNA分子海绵调控下游基因参与冠心病发病过程并作为潜在的血液生物标志物.