文摘
肺癌是癌症死亡的主要原因,其发病率排名高的男性和女性。非小细胞肺癌(NSCLC)腺癌是一种最常见的肺癌的组织学亚型。差剖面和分子机制推动其发展的关键精密治疗肺癌,而生物标志物的筛选精度至关重要的早期诊断和治疗癌症。在这项工作中,我们应用生物信息学方法分析microRNA-mRNA在NSCLC的特异表达交互网络,基于基因表达数据和microRNA-gene监管网络。考虑子结构的性质及其生物功能,我们确定了公认的诊断生物标记小分子核糖核酸,其中一些已报告在PubMed引用而休息,也就是说,mir - 204 - 5 - p, mir - 567, mir - 454 - 3 - p, mir - 338 - 3 - p,和mir - 139 - 5 - p,预测作为公认的非小细胞肺癌的诊断腺癌的新微rna生物标志物。他们功能富集分析进一步验证的目标基因。这些发现为未来临床应用值得进一步的实验验证。
1。介绍
肺癌是最死亡引发癌症男性和女性在美国,也是最会在男性身上造成一系列癌症死亡和第二女性世界。发病率很高,排名第二的美国男性和女性(1,2]。非小细胞肺癌(NSCLC)腺癌是最常见的一种肺癌的组织学亚型(3),据报道,近40%的肺癌是腺癌,和其他两个亚型的NSCLS鳞状细胞癌和大细胞癌(4]。NSCLS腺癌相关报道畸变像表皮生长因子受体(EGFR)基因突变和间变性淋巴瘤激酶(碱性)融合或重排(3,5)、和一些药物,如吉非替尼,埃罗替尼,和afatinib开发针对异常的基因产物,但只有少数病人是理想的靶向治疗(6]。此外,这些目标药物患者可能获得耐药性,使治疗无效的(7]。还有其他畸变与非小细胞肺癌相关报道腺癌,如突变或融合发生在HER2, BRAF, NF1, MEK1 RET, ROS1和其他基因。NSCLS腺癌的危险因素还包括空气污染、性别、年龄、吸烟、职业、和饮食习惯8- - - - - -10]。对于个性化的癌症的诊断和治疗,表达谱特征和关键球员筛查(11)是必要的步骤。随着老龄化时代的到来和空气污染在发展中国家,肺癌的发病率将保持高,肺癌的早期诊断非常必要。然而,我们仍然缺乏敏感和精密的生物标志物早期诊断或个性化治疗的肺癌7,12,13]。
小分子核糖核酸是内源性小非编码rna调控许多重要的生物的角色和他们的畸变可能对癌症成因和发展产生重大影响,如细胞增殖、细胞周期、细胞凋亡和肿瘤发生,因此是适合使用癌症诊断和治疗生物标记(14- - - - - -16]。微rna生物标志物发现可以实现实验和计算。前是一个常规但耗时和成本核算方法,由于生物系统是复杂的,机制是多样化。计算方法基于不同的组学数据的综合分析更有优势,这样它可以集成不同的组学数据集和模型的生物过程通过网络建设,然后了解畸变在系统级别(17,18]。此外,计算方法也便宜,耗时少,可以很容易地验证了文献挖掘、关联分析和生物信息学功能性浓缩确认。随着越来越多的生物医学数据和积累,计算方法为未来会越来越强大的精密医学策略。
目前,越来越多的计算和生物信息学模型正在开发生物标志物的发现;其中一些是基于机器学习的(19,20.),而另一些则机理(14- - - - - -16,21]。基于机器学习的方法需要更多的数据训练模型和机理模型是基于更多的知识,和两种方法相辅相成,促进生物标志物的发现。我们这里以前的报告系统,应用方法,成功在微rna生物标志物的发现,屏幕小说为NSCLC腺癌诊断的生物标志物。
2。材料和方法
我们的综合分析中使用的数据包括非小细胞肺癌的基因表达数据来自微腺癌和信使核糖核酸(mRNA)和人类参考microRNA-mRNA网络。我们首先需要收集数据和重建NSCLC腺癌特定的网络,然后确定假定的microRNA标志物基于网络结构及其生物功能。需要验证筛选小分子核糖核酸的文学采矿、确认,生物信息学的探索对NSCLC腺癌。这项工作的整个过程的管道可以看到在图1。
2.1。非小细胞肺癌腺癌基因表达数据收集和人类参考MicroRNA-mRNA交互
非小细胞肺癌的基因表达和microRNA表达数据从公共地理数据库提取腺癌(22]。数据表中列出的细节1。的数据集用于NSCLC腺癌的建设具体microRNA-mRNA网络GSE63459 GSE36681, GSE63459数据集的mRNA表达数据包括33 NSCLC腺癌样本和32个样本作为控制,和其他数据集是47 NSCLC腺癌的微rna表达数据样本和47个控制样本。数据规范化和mrna表达的差异与线性模型被选中limma R包(23,24]。经验贝叶斯(ebay)方法应用于计算价值和其他参数。Benjamini-Hochberg修正被用来调整值。的调整值小于0.05被认为是重要的。人类参考microRNA-mRNA交互网络构造主要基于实验验证和共识预测microRNA-mRNA交互对报道在以前的研究16,25,26]。
2.2。模型建设、验证和识别NSCLC腺癌MicroRNA标志物
我们这里使用的基本思想和方法是基于模型的开发之前(26,40- - - - - -42),两个参数用来测量小分子核糖核酸的重要性作为特定疾病的潜在生物标志物。第一个是基因的数量(支架)独特的目标一定的微40,41),这个指数是合理的量化的趋势是一个生物标志物因为独特交互的改变不能被其他microRNA-mRNA交互对替代或补偿。其他指数提出了量化转录因子比例的比例(TFP)和被定义为转录因子(TF)基因的微目标(26]。这两个索引,NSCLC腺癌特定microRNA-mRNA交互网络是由映射发现差异表达的小分子核糖核酸在NSCLC腺癌在参考人类microRNA-mRNA交互网络。网络重构条件,上述测量,也就是说,支架和TFP,计算每个微rna在NSCLC腺癌网络。小分子核糖核酸与重要的大型木钉和TFP值(Wilcoxon符号秩检验,值< 0.05)被发现是我们公认的非小细胞肺癌的诊断腺癌的生物标记物。
首先验证生物信息学模型,我们也收集报道NSCLC腺癌相关的小分子核糖核酸与搜索PubMed引用标准”(肺腺癌或NSCLC腺癌)和(microRNA或微rna)和(生物标志物或)”。相关PMIDs、支架和tfp的这些小分子核糖核酸也计算。
2.3。文献确认和功能验证的假定的NSCLC腺癌诊断MicroRNA标志物
生物信息学方法的验证和筛选microRNA标志物,我们检查了PubMed引用和提取报告的microRNA NSCLC腺癌的诊断和预后的生物标志物。发现小说microRNA标志物被验证的功能富集分析目标基因的小分子核糖核酸。富集分析与基因本体进行注释,KEGG通路分析,由大卫(数据库进行注释、可视化和综合发现)在线工具(43]。的阈值设置为0.05和罗斯福调整用于多个测试修正。然后我们计算了基于超几何测试浓缩。
3所示。结果与讨论
3.1。生物信息学方法的验证微生物标志物在非小细胞肺癌发现腺癌
微生物标记为非小细胞肺癌的诊断和预后腺癌在PubMed引文报告收集和列在表2。根据支架和tfp列在表中2,所有的小分子核糖核酸除了mir - 650具有高的木钉和tfp,因此微rna生物标志物发现的性能测量方法基于两个是合理的和可以扩展应用到生物标志物在非小细胞肺癌发现腺癌。
在NSCLC的microRNA标志物报道腺癌,其中许多扮演重要角色在肺部致癌作用和他们的异常表达模式高度与NSCLC腺癌的发生和发展有关。例如,血清mir - 155是一个敏感的指标预测肺腺癌的起始,特别是结合碳水化合物抗原指数125。它改变了下游蛋白的表达和激活肺致癌信号(27]。两个microrna, mir - 196 - 5 - p和mir - 218 - 5 - p,被验证,并从正常的腺癌肿瘤组织表达下调,分别。目标基因在肺癌相关流程功能通过激活或抑制生物活性在癌症通路中,细胞周期,转录misregulation癌症,和小细胞肺癌28]。microrna在非小细胞肺癌的预后价值腺癌也全面调查。例如,黄等。31日]表明,mir - 650能够调节bcl - 2、Bax的表达,从而从而导致多烯紫杉醇药物抗性肺腺癌的细胞。这microrna是一个强大的指标预测肺腺癌患者的化学敏感性docetaxel-based化疗方案。Zhang et al。32]分析了mir - 141的临床潜力,发现这microrna呈正相关,肿瘤大小,肺腺癌的淋巴NOGe转移、TNM阶段。与此同时,刘等人。34]筛选的upregulation等离子exosomal microrna miR-23b-3p, miR-10b-5p和miR-21-5p强烈与穷人肺腺癌患者的总体生存。为了维持治疗的疗效评估肺腺癌患者消极的表皮生长因子受体(EGFR)基因突变或间变性淋巴瘤激酶(碱性)易位,史等。36)设计了实验,患者分为培美曲塞组和对照组,分别。因此,miR-25的表达水平,mir - 145,和mir - 210与患者的无进展生存时间治疗组,而强调这些microrna培美曲塞治疗的预后可能在特定个人肺腺癌。
3.2。非小细胞肺癌的诊断腺癌的预测微rna生物标志物
我们根据图中所示的管道进行了预测1。起初,93个差异表达小分子核糖核酸和331个差异表达基因在非小细胞肺癌腺癌检测,分别。九个小分子核糖核酸被Wilcoxon筛选符号秩检验值< 0.05。这九个小分子核糖核酸被预测生物标记为非小细胞肺癌的诊断腺癌列入表中3。microRNA-mRNA交互网络的网络结构特征表明,它是一整套有针对性的基因,支架和tfp。四个九的预测小分子核糖核酸(粗体和突显出表3),也就是说,mir - 145 - 5 - p, mir - 182 - 5 - p, mir - 141 - 3 - p,和mir - 590 - 3 - p,已报告作为生物标记之前,剩下的五个,也就是说,mir - 204 - 5 - p, mir - 567, mir - 454 - 3 - p, mir - 338 - 3 - p,和mir - 139 - 5 - p,被推荐为NSCLC腺癌的新诊断的生物标志物。
3.3。功能丰富的验证预测MicroRNA标志物
我们进一步进行功能富集分析来研究基因的角色由微rna生物标志物识别通过数据库进行注释,可视化和综合发现(大卫)在线工具。这在两个方面进行了分析:基因本体论(去)分析和KEGG途径分析。
去分析,我们分析三个层次:生物过程(BP),细胞组件(CC)和分子功能(MF)。十大最重要的丰富项目如图2。通过进一步的文献验证,我们发现大部分的物品与肺腺癌有很强的关系。例如,在分子水平函数,相关研究表明,FGFR2的功能可以由两种蛋白质:Grb2和Plcγ1生长因子缺失的情况下。这两种蛋白质争夺相同的蛋白质结合位点(44]。FGFR2表达可以抑制mir - 338 - 3 - p,确定microrna标志物之一。其他项目,如细胞质(45),面上细胞器(46),积极调节代谢过程,转录因子结合(47,48已经验证通过生物和临床实验,对肺腺癌的发生和转移的影响。
完全在KEGG通路分析,我们发现72大大丰富通路。我们仍然选择十大最重要的强化途径进一步调查。这10个通道被列在表中4,如图3。
在这里,我们调查这些10通路和肺腺癌之间的关系通过文献验证,我们发现,大多数这些通路已经被证明与肺腺癌有关。除了常见的途径在肺癌细胞周期和MAPK信号通路49,50),还有其他途径,如河马信号通路(51)及信号通路和蛋白聚糖在癌症都是由相关的研究(52,53]。细胞周期相关管道和MAPK信号通路可以称为图4。
4所示。结论
在这项研究中,一个综合生物信息学模型考虑网络结构和生物功能的微目标被用来预测非小细胞肺癌的诊断腺癌的新生物标记小分子核糖核酸。第一次测试方法与NSCLC的microRNA标志物报道腺癌;然后我们扩展模型,应用微rna和基因表达数据。我们发现5小说生物小分子核糖核酸NSCLC腺癌的诊断,包括mir - 204 - 5 - p, mir - 567, mir - 454 - 3 - p, mir - 338 - 3 - p, mir - 139 - 5 - p。《生物信息学microrna与生物信息学研究验证其功能与NSCLC腺癌有关。
缩写
| 非小细胞肺癌: | 非小细胞肺癌 |
| 德: | 差异表达 |
| TF: | 转录因子 |
| 支架: | 小说从学位 |
| TFP: | 转录因子基因百分比 |
| KEGG: | 京都基因和基因组的百科全书 |
| 大卫: | 数据库的注释、可视化和综合发现。 |
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
作者要感谢中国国家自然科学基金会的资金支持(81370138)。