类风湿关节炎差异表达基因筛选、生物信息学分析及其潜在治疗药物的预测

目的筛选类风湿关节炎(RA)差异表达基因,对差异表达基因进行生物信息学分析,并预测潜在的RA治疗药物。方法采用GEO2R在线工具软件分析RA数据集GSE97779和GSE1919,获得RA差异表达基因。通过String数据库构建RA差异表达基因蛋白质相互作用(PPI)网络,通过Cytoscape软件cytoHubba插件筛选出核心基因,并进行差异表达基因功能富集分析、通路富集分析和RA潜在治疗药物的预测。结果共筛选出了100个RA差异表达基因,其中上调基因77个,下调基因23个;最终得到具有81个节点、383条边的PPI网络;GO和KEGG富集分析显示差异表达基因主要富集于免疫反应、质膜外侧面、CXCR3趋化因子受体结合和细胞因子-细胞因子受体相互作用通路。在药物基因相互作用数据库中发现了3个潜在治疗药物,分别是马拉维克、阿利法西普、艾地氯喹。结论RA样本中共有100个差异表达基因;差异表达基因主要富集于细胞因子活性、G蛋白偶联受体结合、细胞因子-细胞因子受体相互作用和趋化因子信号通路等;马拉维克、阿利法西普、艾地氯喹是RA潜在的治疗药物。

联合TCGA和GEO数据库构建和分析胃癌中circRNA相关的ceRNA网络

环状RNA (circular RNA, circRNA)是一类呈闭环状结构的竞争性内源RNA (competing endogenous RNA, ceRNA),其通过竞争性地吸附微RNA (microRNA, mi RNA)来调节基因表达。circRNA失调与癌细胞的增殖、分化和侵袭等密切相关。本研究基于生物信息学分析和多数据库的联合应用,以ceRNA为切入点探析胃癌中circRNA潜在的致病机制,以期为胃癌提供潜在的临床诊疗靶点,并为胃癌的科学研究提供新思路。首先,通过挖掘胃癌差异表达的circRNA、mi RNA和m RNA构建circRNA-miRNA-mRNA ceRNA网络;随后,利用网络拓扑属性分析确定核心的节点,并根据这些核心的节点从原始的ceRNA网络中提取子网;最后,对子网进行功能学分析和生存分析,分析网络行使的生物学功能并挖掘预后相关的基因。结果显示:共挖掘了6个核心节点(hsacirc0008468、hsacirc0005822、hsacirc0025842、hsa-miR-940、hsa-miR-944及hsa-miR-515-5p);从原始的ceRNA网络中提取了包含8对circRNA-miRNA和539个mi RNA-m RNA关系对的子网络。功能富集结果表明子网涉及癌症相关的多个生物学过程,包括代谢途径、cAMP信号通路、pathways in cancer信号通路等,生存分析发现子网中ACO2、E2F8、GHR、ITIH5等14基因与预后显著相关,这表明3个核心circRNA介导的ceRNA网络与胃癌的发生发展及预后密切相关。

基于TF-mRNA调控网络识别消化道癌症共享功能模块

目的:分析消化道癌症共享的功能模块及构建TF-mRNA调控网络并探究转录因子在消化道癌症中起到的重要作用。方法:对来自TCGA中消化道癌症RNAseq数据,差异分析应用DESeq2软件包进行分析,以|logFC|>1.5和P<0.05作为阈值筛选差异基因并选取共同差异表达的基因,并利用clusterProfiler软件包对共享差异基因功能富集分析及通路分析。通过STRING数据库获取蛋白互作信息,采用Cytoscape软件里的MCODE插件进行蛋白互作网络模块分解,并在igraph软件包进行模块子网的可视化,最终借助TRRUST数据库构建TF-mRNA调控关系网络。结果:本文识别741共享差异基因,发现重要的共享功能有肌肉收缩、肌肉系统过程、细胞外基质的组织、构建细胞外结构,并识别到重要的转录因子AR,CBX7,ETV4,WT1, PAX2及基因CDC6,NCAM1,AGTR1,MMP1,COL1A1。结论:AR,CBX7,ETV4,HOXC6及CDC6,AGTR1,MMP1,COL1A1是消化道癌症中重要的转录因子及基因。

基于转录组数据识别结直肠癌的特异性功能模块

目的:利用转录组数据识别与结直肠癌(colorectal cancer, CRC)相关的功能模块与核心基因,为CRC的早期诊断和治疗提供线索。方法:从GEO数据库下载4套与CRC相关的表达谱数据:GSE44076(98病例+50对照)、GSE21815(132病例+9对照)、GSE9348(70病例+12对照)、GSE8671(32病例+32对照),使用在线工具GEO2R分别筛选差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs)并取交集,以此作为种子基因,通过蛋白质-蛋白质互作(protein-protein interaction, PPI)知识扩充构建CRC特异性基因网络。应用Newman网络分解算法提取CRC的功能模块及其核心基因。最后,对CRC功能模块进行基于京都基因与基因组大百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG)的通路富集分析,探讨这些功能模块的生物学意义。结果:共筛选出412个上调DEGs和231个下调DEGs,作为种子基因,通过PPI扩展为一个包含2 261节点的CRC特异性基因网络。利用Newman算法提取了15个功能模块并识别了87个核心基因,包括已知的与CRC相关的基因(例如COL1A2、CDK1、MYC等)和尚未有报道的基因(例如PRKCB、ACTN1、KAT2B等)。KEGG富集结果显示,CRC功能模块主要与细胞周期(hsa04110)、DNA复制(hsa03030)、Wnt信号通路(hsa04310)、PI3K-AKT信号通路(hsa04151)等通路有关。结论:本研究识别了15个CRC特异性功能模块和87个模块的核心基因,为进一步揭示CRC的发病机制、发掘有效生物标志物和治疗靶标提供参考。

基于知识学习挖掘乳腺癌与甲状腺癌的共享功能模块和核心基因

目的基于基因多效性理论,利用转录组数据经生物分子网络分析方法探讨乳腺癌(BC)与甲状腺癌(TC)的共病分子机制。方法从肿瘤基因组图谱(TCGA)获取BC和TC的RNA-seq数据和临床信息,筛选两种疾病中癌症组与正常组的差异表达基因(DEGs),取两种疾病共同上下调交集的DEGs作为共享风险基因(CRGs)。以此作为种子,利用蛋白质-蛋白质互作知识扩充(PPI)构建共同风险基因网络。然后,应用Newman网络分解算法对所构建的基因网络划分功能模块和识别核心基因。最后,对功能模块及核心基因进行KEGG通路富集分析和生存分析以探讨这些功能模块和核心基因的生物学意义。结果共筛选出708个上调、428个下调CRGs并构建出一个包含2261个节点的共享风险基因网络。Newman算法提取了17个关键功能模块和105个核心基因。功能富集分析显示,功能模块主要与雌激素信号通路、Hippo信号通路等通路相关(P<0.05)。生存分析确定M3模块及其中的CD79A、GHR、RORB等基因与疾病预后相关。结论本研究基于基因多效性构建两种癌症的共享风险基因网络,识别了17个关键功能模块和105个核心基因,为揭示两种疾病的发病机制、发掘有效生物标志物提供参考。