肾透明细胞癌差异表达基因的筛选及其核心基因相应miRNA和lncRNA 预测分析
【目的】筛选肾透明细胞癌（ccRCC）中差异表达基因并其相关miRNA和lncRNA，寻找可作为ccRCC诊断及治疗的生物标志物。【方法】通过从TCGA数据库和GEO数据库筛选ccRCC差异表达基因并取交集，对差异表达基因进行GO功能分析和KEGG通路富集分析，使用MCODE软件筛选出差异表达基因中的核心基因，并利用mirDIP 数据库和STARBASE 数据库对核心基因上游的miRNA 和lncRNA 进行预测。【结果】共筛选出427个差异表达基因，这些差异表达基因在GO功能分析上主要与催化活性、受体活性和细胞黏附分子活性等功能相关，KEGG 信号通路富集结果则表明其主要与PPAR、Rap1...
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| Main Authors: | , , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University
2018-01-01
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| Series: | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/43567347/ |
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|---|---|
| author | 朱合欢 赵虎 林智文 王洁 路君 谭建明 |
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| author_sort | 朱合欢 |
| collection | DOAJ |
| description | 【目的】筛选肾透明细胞癌（ccRCC）中差异表达基因并其相关miRNA和lncRNA，寻找可作为ccRCC诊断及治疗的生物标志物。【方法】通过从TCGA数据库和GEO数据库筛选ccRCC差异表达基因并取交集，对差异表达基因进行GO功能分析和KEGG通路富集分析，使用MCODE软件筛选出差异表达基因中的核心基因，并利用mirDIP 数据库和STARBASE 数据库对核心基因上游的miRNA 和lncRNA 进行预测。【结果】共筛选出427个差异表达基因，这些差异表达基因在GO功能分析上主要与催化活性、受体活性和细胞黏附分子活性等功能相关，KEGG 信号通路富集结果则表明其主要与PPAR、Rap1 以及细胞因子受体相互作用等信号通路相关。从这些差异表达基因中筛选出11个核心基因，并预测到134个相应miRNA，接着对5个与ccRCC总体生存率相关的miRNA在STARBASE中共预测到6个相应lncRNA。最后将lncRNA、miRNA、核心基因以及相应信号通路在CYTOSCAPE中构建出一个互作网络。【结论】利用生物信息学技术将TCGA数据库与GEO数据库结合起来，筛选出ccRCC中差异表达基因，并对其中的核心基因进行miRNA与lncRNA预测分析，为后续找到可用于ccRCC临床诊断的靶标与治疗的靶点提供了有力帮助。 |
| format | Article |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1672-3554 |
| language | zho |
| publishDate | 2018-01-01 |
| publisher | Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University |
| record_format | Article |
| series | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| spelling | doaj-art-c71d632db1ed420cae586c65fc9272912025-01-15T02:36:49ZzhoEditorial Office of Journal of Sun Yat-sen UniversityZhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban1672-35542018-01-013943567347肾透明细胞癌差异表达基因的筛选及其核心基因相应miRNA和lncRNA 预测分析朱合欢赵虎林智文王洁路君谭建明【目的】筛选肾透明细胞癌（ccRCC）中差异表达基因并其相关miRNA和lncRNA，寻找可作为ccRCC诊断及治疗的生物标志物。【方法】通过从TCGA数据库和GEO数据库筛选ccRCC差异表达基因并取交集，对差异表达基因进行GO功能分析和KEGG通路富集分析，使用MCODE软件筛选出差异表达基因中的核心基因，并利用mirDIP 数据库和STARBASE 数据库对核心基因上游的miRNA 和lncRNA 进行预测。【结果】共筛选出427个差异表达基因，这些差异表达基因在GO功能分析上主要与催化活性、受体活性和细胞黏附分子活性等功能相关，KEGG 信号通路富集结果则表明其主要与PPAR、Rap1 以及细胞因子受体相互作用等信号通路相关。从这些差异表达基因中筛选出11个核心基因，并预测到134个相应miRNA，接着对5个与ccRCC总体生存率相关的miRNA在STARBASE中共预测到6个相应lncRNA。最后将lncRNA、miRNA、核心基因以及相应信号通路在CYTOSCAPE中构建出一个互作网络。【结论】利用生物信息学技术将TCGA数据库与GEO数据库结合起来，筛选出ccRCC中差异表达基因，并对其中的核心基因进行miRNA与lncRNA预测分析，为后续找到可用于ccRCC临床诊断的靶标与治疗的靶点提供了有力帮助。http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/43567347/肾透明细胞癌差异表达基因miRNAlncRNA生物信息学 |
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