基于高通量芯片对急性髓系白血病竞争内源性RNA网络的构建和分析

目的:构建急性髓系白血病(AML)相关的竞争内源性RNA(ceRNA)网络,探讨AML发生发展的分子机制。方法:采用NCBI的基因表达数据库(GEO)下载AML的表达矩阵(GSE96535),通过R语言的edgeR函数对差异表达的mRNA和长链非编码RNA(lncRNA)进行筛选。采用miRcode、miRDB、miRTarBase和TargetScan数据库预测差异表达的lncRNA与miRNA以及差异表达的mRNA与miRNA之间的调控关系。采用Cytoscape软件构建lncRNA-miRNA-mRNA的ceRNA调控网络,采用基因本体论(GO)、京都基因和基因组百科全书(KEGG)对差异基因进行富集分析,采用CytoHubba插件筛选核心基因,即Hub基因。采用GEPIA数据库比较AML患者和正常对照者中前10个Hub基因的表达,绘制Hub基因的生存曲线。结果:与正常对照者比较,AML患者中有1105个mRNA和387个lncRNA存在差异表达。构建的lncRNA-miRNA-mRNA ceRNA调控网络由45个lncRNAs、31个miRNA和89个mRNA组成。GO分析,差异基因所调节的功能主要有膜微结构域调节、谷氨酸受体结合和上皮细胞增殖调节等。KEGG分析,19条通路被富集,其中包括转录调控、蛋白聚糖调控和Ras信号通路等。通过CytoHubba共筛选出GATA结合蛋白3(GATA3)、WT1转录因子(WT1)和过氧化物酶体增殖物激活受体(PPARG)等前10个连接度最高的Hub基因。采用GEPIA数据库验证GATA3、WT1、PPARG、MYB原癌基因(MYB)、性别决定相关的高迁移率基因群4(SOX4)和E2F7存在差异表达。E2F7低表达组患者生存率高于E2F7高表达组(P=0.028)。结论:筛选出的lncRNA、miRNA和mRNA所构成的ceRNA网络可能促进了AML的发生发展。

基于高通量芯片对小儿急性髓系白血病的生物信息学分析

目的:通过生物信息学工具筛选小儿急性髓系白血病(AML)相关的差异表达基因(DEGs),探讨小儿AML的核心基因并阐明其发病机制。方法:从基因表达数据库(GEO)下载符合本研究要求的小儿AML的转录组数据,采用基因表达分析工具(GEO2R)进行DEGs的筛选。利用基因本体功能注释(GO)及京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析DEGs功能及通路富集情况;利用STRING数据库构建蛋白质互作网络(PPI)并利用Cytoscape软件及插件iRegulon筛选相关的核心基因(Hub genes)及转录因子,通过生物技术信息基因云(GCBI)在线数据库分析前5位的核心基因。结果:本研究共筛选出600个DEGs,其中407个基因上调,193个基因下调。GO分析,相关的DEGs主要参与细胞成分的组成,包括核浆、细胞质、核膜和核斑点。KEGG分析,DEGs主要在肿瘤坏死因子(TNF)、细胞因子受体相互作用及Jak激酶/信号转导与转录激活子(Jak-STAT)信号通路中富集。通过STRING数据库及Cytoscape软件共筛选出甲酰肽受体2(FPR2)、磷酸肌醇3激酶调节亚单位1(PIK3R1)、E1A结合蛋白p300(EP300)、热休克蛋白90α家族(HSP90AA1)和NRAS原癌基因(NRAS)等前20个连接度最高的核心基因,其中EP300、HSP90AA1和NRAS参与了白血病的发生发展。iRegulon共筛选出TP63、NFE2L1和TBX等55个作用于Hub基因的转录因子。结论:筛选出的核心基因和转录因子可能参与小儿AML的发生发展,并可能成为小儿AML的治疗新靶点。