抑郁症外周血circRNA的生物信息学分析

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目的

采用生物信息学方法预测hsa_circRNA_102802和hsa_circRNA_104597相对应的miRNA的靶基因,并分析其所参与的生物学过程及信号通路。

方法

应用targetscan,miranda和mirbase预测上述2个circRNA对应的miRNA的靶基因,各个miRNA的预测结果分别取交集后,再取其合集,应用FunNet进行功能富集分析和信号通路富集分析。

结果

用3个在线数据库得到hsa_circRNA_102802对应的miRNA(has_miR_204_5p,has_miR_809,has_miR_520_5p,has_miR_423_5p,has_miR_617,has_miR_877_5p)的靶基因的合集为199个,hsa_circRNA_104597对应的miRNA(has_miR_659_3p,has_miR_9_5p,has_miR_661,has_miR_576_3p,has_miR_548d_5p,has_miR_548a_5p,has_miR_548b_5p,has_miR_876_5p,has_miR_744_5p)的靶基因的合集为410个;靶基因所涉及的生物学过程广泛,包括多项与中枢神经系统相关的条目,如皮层发育、轴突导向和延伸、突触传递、以及学习和记忆过程等(P<0.05);所涉及的信号通路包括轴突导向、谷氨酸能突触、Wnt信号通路、ErbB信号通路、mTOR信号通路、VEGF信号通路等与抑郁症存在密切联系;hsa_circRNA_102802和hsa_circRNA_104597在抑郁症中可能起着更加重要的作用。

结论

hsa_circRNA_102802和hsa_circRNA_104597可能与抑郁症的发病机制密切相关。

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