【摘 要】
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目的整合高通量miRNA/mRNA/蛋白质表达数据,寻找胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)分子标志物(Biomarker)。方法本文提出利用PDAC样本的mRNA、miRNA与蛋
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目的整合高通量miRNA/mRNA/蛋白质表达数据,寻找胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)分子标志物(Biomarker)。方法本文提出利用PDAC样本的mRNA、miRNA与蛋白质表达谱数据,通过"转录因子(TF)调控miRNA"与"miRNA靶向调控基因"的关系构建在PDAC发病过程中的核心调控网络,并据此预测定义选候PDAC相关mRNA与miRNA,同时利用差异表达蛋白进一步定义调控网络。结果发现6个miR let-7家族miRNA成员(hsa-let-7i、hsa-let-7d、hsa-let-7b、hsalet-7g、hsa-let-7c、hsa-let-7e)与5个在基因与蛋白层面同时差异表达的基因(ALDH1A1、TGFB1、ANXA2、FN1、THBS1)形成的一个核心调控网络,其网络中涉及的5个基因全都为已知与PDAC发生发展明确相关的分子。利用5个基因对3套大规模的PDAC表达数据进行分型分析,结果发现其分类准确性分别达到了93%(91%~94%)、90%(89%~92%)与88%(87%~89%)。结论通过miRNA/mRNA/蛋白三种数据整合分析得到的5候选标记基因具有良好的分型能力,可作为新的PDAC分型Biomarker。
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