人microRNA-200家族靶基因预测及生物信息学分析

目的对microRNA-200(miR-200)家族成员的靶基因进行预测和生物信息学分析,为进一步探讨miR-200家族的功能及其调节机制提供证据。方法运用靶基因预测软件TargetScan、PicTar2和miRanda分别预测miR-200家族9个成员的靶基因,再分别取各自在三个软件下预测所得靶基因的交集,然后利用miRTarbase数据库获取这9个miRNA经过至少3种实验验证并且靶向关系类型为具有功能的miRNA-靶基因互作的靶基因,将软件预测所得结果与靶向关系预测结果取并集,作为所纳入每个miRNA的靶基因集合,然后分别对靶基因集合进行生物学过程的功能富集,信号通路及蛋白质互作网络分析。结果 miR-200家族的预测靶基因富集于多个生物学过程,其生物学过程主要富集于:RNA聚合酶Ⅱ启动子的转录负调控、DNA模板转录负调控、RNA聚合酶Ⅱ启动子的转录调控等;信号通路主要富集于:肿瘤、胶质瘤、黑色素瘤、肺小细胞癌等多种肿瘤和EB病毒感染、乙型肝炎等感染相关通路,蛋白质互作网络显示9个成员的预测靶基因编码蛋白质间存在复杂的相互作用,靶基因编码蛋白质"RAC1"、"SRC"、"RHOA"、"CREBBP"、"CTNNB1"在互作网络中具有核心地位。结论 miR-200家族中的成员通过调控靶基因进而调节下游靶蛋白参与肿瘤、感染等病理生理进程。

慢性阻塞性肺疾病的早期诊断与干预

慢性阻塞性肺疾病（慢阻肺）是世界第三大致死性疾病，晚期和重度慢阻肺患者死亡率高，预后差。对无症状患者进行早期干预是未来慢阻肺防治的趋势之一。然而，慢阻肺具有异质性，病因及病理机制复杂，个体对治疗的反应不尽相同。因此，对慢阻肺进行早期干预首先需要了解慢阻肺的早期诊断和特点。

血浆环状物4浓度与慢阻肺患者肺通气功能下降的关系

目的探讨血浆环状物4浓度与慢阻肺患者肺通气功能下降的关系。方法该研究于2017年9月至2018年9月在华西医院门诊进行。连续收集符合纳入排除标准的受试者,其中慢阻肺组(75例)来自呼吸专科门诊就诊人群,健康对照组(57例)来自同期体检中心健康体检人群。收集基本人口学特征、临床特征、肺通气功能相关指标和血浆。检测血浆中环状物4、C-反应蛋白(CRP)、白细胞介素(IL)-6、IL-8、IL-1b、肿瘤坏死因子(TNF)-α的浓度,比较两组间差异。分析血浆环状物4浓度与肺通气功能参数、CRP等炎症因子的相关性,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析血浆环状物4浓度对慢阻肺的诊断效能。结果慢阻肺组血浆环状物4浓度显著高于健康对照组[(41.3±14.2)比(27.7±13.3)ng/L;(P<0.001)],环状物4诊断慢阻肺的灵敏度为0.827,特异度为0.702。全部受试者血浆环状物4浓度与第1秒用力呼气容积(FEV1)与用力肺活量(FVC)的比值(FEV1/FVC)、FEV1占预计值百分比(FEV1%预计值)以及用力呼出50%、25%肺活量的呼气流量(MEF50、MEF25)和最大呼气中期流速(MMEF)均呈负相关(r=-0.399、-0.321、-0.439、-0.363、-0.458;均P<0.001),与CRP呈正相关(r=0.311,P<0.001)。结论血浆环状物4浓度升高导致慢阻肺患者肺通气功能下降。

基于GEO数据库严重肺气肿患者基因芯片数据的生物信息学分析

目的通过生物信息学的方法分析无/轻度肺气肿与严重肺气肿患者的差异基因。方法从基因表达数据库(GEO)下载无/轻度肺气肿与严重肺气肿患者的肺组织芯片数据GSE1650,通过t检验获得差异基因。然后使用DAVID数据库对差异表达基因进行基因本体(GO)及京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析。再利用STRING数据库对差异表达基因进行蛋白相互作用网络(PPI)分析,并选出关键基因。结果共获得76个差异基因,其中在严重肺气肿组中表达上调的基因有62个,表达下调的基因有14个。GO富集分析表明差异基因主要参与了中性粒细胞趋化、细胞对白细胞介素-1的反应、细胞外基质(ECM)组织、免疫反应。KEGG信号通路富集分析主要包括了细胞因子-细胞因子受体相互作用、ECM受体相互作用、磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B(PI3K-AKT)信号通路、血小板激活。PPI分析筛选获得了17个关键基因,分别为CXCL8、RRAD、CLU、TIMP1、SEPP1、ISLR、BGN、COL1A1、COLIA2、ACTA2、ACTN1、FIGF、TPM1、TPM2、LUM、COL6A3、TAGLN。其中有15个上调基因(CLU、TIMP1、SEPP1、ISLR、BGN、COLIA2、COL1A1、ACTA2、ACTN1、FIGF、TPM1、TPM2、LUM、COL6A3、TAGLN),2个下调基因(CXCL8、RRAD)。结论基于GEO数据库的生物信息学分析,严重肺气肿与无/轻度肺气肿患者存在差异基因。