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[目的]基于生物信息学分析卵巢癌中的长链非编码RNAs(long noncoding RNAs,lncRNAs),筛选关键 lncRNAs 和差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),探讨差异表达lncRNAs-DEGs在卵巢癌中的生物表达模式。[方法]从高通量基因表达数据库(Gene Expression Omnibu,GEO)下载GSE74448的微阵列数据,包括29个卵巢癌样品和11个正常卵巢组织样品。通过R与Bioconductor软件筛选该数据集中的差异表达探针,应用SangerBox对差异表达的探针进行注释,筛选出差异表达的lncRNAs和差DEGs。将筛选出的DEGs通过R与Bioconductor软件进行功能富集分析。基于STRING数据库对DEGs构建蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络,并在Cytoscape软件中使其可视化。共表达分析鉴定共表达的lncRNA-DEG对,筛选卵巢癌相关的关键 lncRNAs 和 DEGs,利用 GEPIA(Gene Expression Profiling Interactive Analysis)数据库分析与lncRNAs相关的DEGs在卵巢癌中的表达及其与卵巢癌预后的关系。[结果]1.从芯片GSE74448中筛选出差异表达lncRNAs183个(上调63个,下调120个),差异表达基因1433个(上调708个,下调725个)。2.通过R与Bioconductor软件对卵巢癌DEGs进行功能富集分析。GO功能注释发现上调的DEGs主要参与的生物学过程有核染色体分离、有丝分裂核分裂、姐妹染色单体分离、有丝分裂姐妹染色单体分离等过程;参与的细胞组分主要有纺锤、浓缩的染色体、微管、凝聚的核染色体、细胞-细胞连接等;参与的分子功能有肌动蛋白结合、运动活动、脒-核苷酸交换因子活性、微管结合、核苷酸交换因子活性等;通路分析发现上调的差异表达基因主要涉及细胞周期、信号发出、有丝分裂、姊妹染色单体凝聚力的分辨率等通路。下调的差异表达基因主要参与的生物学过程有肾脏系统发育、泌尿生殖系统的发育、平滑肌组织发育等过程;参与的细胞组分主要有细胞外基质、蛋白质性细胞外基质、收缩纤维部分、间质矩阵、细胞-基底连接等;参与的分子功能有类固醇激素受体活性、RNA聚合酶II转录因子活性、转录因子活性、糖胺聚糖结合、鸟苷三磷酸(Guanosine triphosphate,GTP)酶活性等;对下调的差异表达基因进行通路分析,发现这些下调差异表达基因主要参与核受体转录途径。3.通过STRING数据库分析DEGs的编码蛋白、Cytoscape软件分析绘制互作网络图,发现上调DEGs中关键蛋白为CDK1、TOP2A、BUB1、CCNA2和CCNB2,下调DEGs中关键蛋白为GNG7、GNG4、GNB5、RPL9和RPL31。4.通过分析共表达lncRNA-DEG对,发现前5个得分最高的上调差异表达的 lncRNA 分别是 RNF157-AS1、AC 108860.2、AP000251.1、AL583810.1 和 C1RL-AS1,前5个得分最高的下调的差异表达的lncRNA分别为LINC01197、LINC00909、AC008669.1、AC117489.1 和 ZEB1-AS1。5.通过GEPIA数据库,我们发现上调基因ELF3、CLDN4、SCNN1A、KLHL14、KRT7、GRB7、TMC4和MSLN的高表达与卵巢癌患者的较差存活率相关,下调基因TMA7、ALG13、NDUFB6和TCEAL9的低表达与卵巢癌患者的较好存活率相关。其中9个基因的表达水平在卵巢癌(Ovarian cancer,OC)组织和正常组织之间显著差异,ELF3、CLDN4、SCNN1A、KLHL14、KRT7、GRB7、TMC4和MSLN在OC组织中高表达,而TCEAL9显着低表达。[结论]1.成功筛选出卵巢癌差异表达lncRNAs 183个,DEGs 1433个,并对DEGs进行GO功能注释与通路分析,可为OC的研究提供理论基础。2.构建了卵巢癌 DEGs 的 PPI(protein-protein interaction)网络图,并筛选出关键蛋白,可能为研究DEGs的相互作用关系及OC的诊疗提供了研究方向。3.成功构建共表达的lncRNA-DEG对,发现ZEB1-AS 1与卵巢癌中的ELF3,CLDN4 和 KRT7 共表达,HOXA-AS3 和 MEF2C-AS 1 与 GRB7 共表达,LINC00909与MSLN共表达。筛选出的关键lncRNAs和DEGs可能为该疾病的靶向研究治疗提供方向。4.GEPIA数据库证实,卵巢癌组织中ELF3,CLDN4,KRT7,GRB7和MSLN的基因表达水平上调,其高表达与卵巢癌患者较差的预后相关。筛选出的关键DEGs可为预测该疾病的预后提供新的研究方向。