文摘

环状RNA (circRNA)与肿瘤发生密切相关和癌症进展。然而,癌症特异性的角色在circRNA-related circRNAs龙头、乳腺癌的网络(BRCA)尚不清楚。本研究的目的是构建一个龙头、网络与circRNA和探索新的治疗和预后相关的目标和为乳腺癌生物标记。我们下载了circRNA表达谱的BRCA基因表达综合(GEO)微阵列数据集和下载microrna的mRNA表达谱的BRCA癌症基因组图谱(TCGA)数据库。差异表达mrna (DEmRNAs)差异表达microrna (DEmiRNAs)和差异表达circRNAs (DEcircRNAs),和竞争内源性RNA(龙头)监管网络构建基于circRNA-miRNA双和miRNA-mRNA对。基因本体论和通路富集分析在mrna受circRNAs龙头、网络。生存分析和相关分析的mrna和microrna的龙头、网络进行。158年共有72 DEcircRNAs DEmiRNAs, 2762 DE mrna被确定。所构造的电抗器,网络包含60 circRNA-miRNA双和140 miRNA-mRNA对,包括40 circRNAs 30 microrna, 100 mrna。功能性浓缩表明DEmRNAs受DEcircRNAs龙头、网络明显丰富PI3K-Akt信号通路中,小分子核糖核酸在癌症和癌症中蛋白聚糖。 Survival analysis and correlation analysis of all mRNAs and miRNAs in the ceRNA network showed that 13 mRNAs and 6 miRNAs were significantly associated with overall survival, and 48 miRNA–mRNA interaction pairs had a significant negative correlation. A PPI network was established, and 21 hub genes were determined from the network. This study provides an effective bioinformatics basis for further understanding of the molecular mechanisms and predictions of breast cancer. A better understanding of the circRNA-related ceRNA network in BRCA will help identify potential biomarkers for diagnosis and prognosis.

1。介绍

乳腺癌是女性最常见的癌症之一,在全球范围内(1),具有较强的侵袭性和转移的发生率高2]。目前,乳腺癌的治疗方法包括手术、放射治疗、内分泌治疗、化疗,和biotargeted疗法。然而,一些患者的复发率和耐药性仍高,和乳腺癌的治疗效果和预后并不令人满意。因此,乳腺癌的分子发病机制需要进一步探索,确定新的候选治疗靶点和生物标志物是迫切需要的。

生物信息学分析已广泛应用于肿瘤识别基因变化和新的潜在生物标志物与癌症有关3]。在过去的几十年里,70% - -90%的人类基因组转录被搜索。相关数据表明,蛋白编码基因只占人类基因组的2%左右,而非编码rna占据了绝大多数的人类转录组(4]。非编码RNA,包括圆形RNA (circRNAs),小分子核糖核酸(microrna),长nocoding RNA (lncRNAs),和小核RNA是一类不编码蛋白质的RNA分子但可能调节特定功能的细胞。竞争内源性RNA(龙头)假说揭示了一个新的RNA相互作用的机制。龙头、假说的主要观点是,多种类型的RNA转录竞争相互通信的绑定共享miRNA-binding网站(microrna的反应元素或研究硕士)5]。

circRNA是一个类的共价闭合单链环状RNA分子没有免费5或3结束,这使得它们表达和比线性同行更稳定。microrna circRNAs包含多个miRNA-binding网站绑定,这被视为microrna的海绵,抑制microrna的活动和调节下游靶基因的表达6,7]。circRNA真核细胞丰富,高度保守的,结构稳定,具有一定的组织,时间,和疾病的特异性。由于这些特点,circRNA已成为研究的一个新焦点(8]。

许多circRNAs被发现在各种癌症可以被激活,抑制肿瘤进展或促进肿瘤发生。例如,circ-MTO1可以抑制肝癌细胞的发展(9]。circ-LARP4可以抑制胃癌细胞的细胞增殖和侵犯骗取mir - 424 - 5 - p和调节LATS1[的表达10]。circ-FBXW7抑制神经胶质瘤的发展,而其表达与患者的总生存期呈正相关胶质母细胞瘤(11]。hsa_circ_001783调节乳腺癌(体外)骗取mir - 200 - c - 3 - p调节ZEB1/2 ETS1和与不良临床结果在乳腺癌患者12]。

在目前的研究中,我们收集了circRNA的表达谱,microrna,信使rna BRCA组织和邻近正常乳腺组织的基因表达综合(GEO)数据库和癌症基因组图谱(TCGA)数据库。我们进行了一个全面的分析这些表达谱识别差异表达mrna (DEmRNAs)差异表达microrna (DEmiRNAs)和差异表达circRNAs (DEcircRNAs)。后预测microrna的骗取circRNA和microrna的目标基因,我们构建了一个circRNA-miRNA-mRNA网络。调查的主要功能通路参与乳腺癌这个龙头、网络的发展,DEmRNAs龙头、网络评估的基因本体论(去)基因和基因组的注释和京都百科全书(KEGG)路径分析。蛋白质相互作用网络也是成立的。最后,我们进行了一个整体的生存分析microrna和mrna的电抗器,网络识别与乳腺癌预后相关的生物标记物。本研究进一步了解乳腺癌的分子机制发展并提供潜在circRNA, microrna的,和mRNA早期诊断的生物标志物,乳腺癌的治疗和预后。

2。材料和方法

2.1。表达在癌症基因组图谱和基因表达分析综合

乳腺癌的mRNA和microrna的序列数据的提取,TCGA数据库(https://portal.gdc.cancer.gov/)。数据下载所有文件使用环球数码创意数据传输工具(环球数码创意应用程序提供的)(https://tcga-data.nci.nih.gov/)。信使rna的概要文件包含1097 BRCA组织和114邻近正常组织,和microrna的概要文件包含1092 BRCA组织和105邻近的正常组织。排除标准样品没有临床数据和样品没有完整的信息的阶段和总体生存期。

BRCA circRNA表达谱的从GEO数据库(下载http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo)通过搜索关键词(“乳房肿瘤”(网格计算)或乳腺癌(所有字段))和circRNA(所有字段))和(“智人”(生物)和(“非编码RNA分析数组”(过滤器)或“非编码RNA通过高通量测序分析”(过滤器)))。我们选择数据根据以下标准:选择数据集应该circRNA整个基因组的转录组数据。这些数据来自BRCA患者肿瘤组织和邻近的正常组织,和数据集是标准化或原始数据集。GSE101123数据集符合筛选需求和被用于这项研究。数据集包括3正常乳腺组织和8 BRCA组织。这些表达谱不需要伦理批准或知情同意他们TCGA公开数据和地理。

2.2。识别差异表达mrna, microrna circRNA在乳腺癌相比邻近组织

首先,mrna / microrna发现困难,显示读计数 在超过50%的样本,过滤和删除。得到差异表达mrna (DEmRNAs)和microrna (DEmiRNAs)在正常组织和BRCA之间,计数数据处理Bioconductor包边R软件(13]。RNA表达水平都是标准化样本均值。的 价值是纠正错误发现率(罗斯福)。的门槛DEmRNAs和DEmiRNAs的表达 和 。此外,不同的表达circRNAs (DEcircRNAs)筛选使用limma包。的门槛DEcircRNAs的表达 值< 0.01和 。

2.3。监管网络建设的龙头

圆形RNA Interactome (CircInteractome) (https://circinteractome.nia.nih.gov/)和癌症特异性CircRNA (CSCD) (http://gb.whu.edu.cn/CSCD/)被用来预测microrna的结合位点(研究硕士)。这些microrna被认为是潜在的目标DEcircRNAs microrna。DEmiRNA TCGA microrna的基础上进一步筛选这些目标。

microrna与信使核糖核酸之间的相互作用预测基于TargetScan [14],miRTarBase [15],miRDB [16)数据库。只有mrna被三个数据库被认为是候选人mrna和交叉DEmRNAs屏幕DEmRNAs DEmiRNAs的目标。circRNA-miRNA-mRNA监管网络构造使用circRNA-miRNA双和miRNA-mRNA对的组合。最后,网络可视化和映射使用Cytoscape v3.7.0 [17]。图1显示了一个流程图为龙头、网络的发展。


图1
流程图的综合生物信息学分析在构建竞争内源性RNA(龙头)监管网络。
2.4。基因本体论和通路富集分析度的龙头、网络

评估差异表达基因的功能(度)电抗器,网络在肿瘤发生,基因本体论(去)注释和京都基因和基因组的百科全书(KEGG)通路分析使用clusterProfiler包(18的R软件。 值< 0.01是设置截止准则。

2.5。生存分析和相关分析DEmiRNAs和DEmRNAs龙头、网络

TCGA中的每个样本是相互独立的,包含所有样本信息,如基因表达、预后和生存时间。我们获得TCGA从乳腺癌患者的临床信息数据库,并结合DEmiRNAs表达数据和DEmRNAs病人的临床资料。R的生存包是用于执行生存分析DEmiRNAs和德mrna的龙头、网络 作为阈值。此外,DEmiRNAs和DEmRNAs显著整体生存预后的生物标志物。

TCGA-BRCA数据集,绝大多数的样本中存在两种microrna的mRNA表达谱,和样品只出现在一个表达谱被删除。相关分析之间的交互microrna的mRNA在龙头、网络使用R软件,执行 , 作为阈值。miRNA-mRNA对满足条件被认为有很强的负相关。

2.6。PPI网络建设和模块分析

评估之间的交互度的龙头、网络,我们构建了一个(PPI)蛋白质间交互作用网络使用搜索工具来检索的相互作用基因(字符串,http://string.embl.de/)在线工具。我们使用了MCODE屏幕插件模块的基因从PPI网络中心。网络使用Cytoscape可视化软件的交互。

2.7。定量实时PCR验证

十对乳腺癌组织和相应的邻nontumor组织BRCA从部门获得患者的乳腺疾病,嘉兴大学第一附属医院。研究伦理委员会批准的,书面的知情同意是获得所有的病人。

在这个龙头、网络,我们随机选择6个circRNAs, microrna, mrna,分别验证了预测结果的可靠性和有效性BRCA病人使用中存在。总RNA分离使用试剂盒试剂(美国英杰公司)根据制造商的协议,和RNA纯度检测NanoDrop 2000光谱仪(热费希尔科学、沃尔瑟姆,妈,美国)。基于SuperReal预混料+(美国表达载体)StepOnePlus实时PCR检测系统(美国应用生物系统公司,培育城市,CA),存在反应进行。相对基因表达被2计算- - - - - -△△Ct。人类的β肌动蛋白和人类U6被用作内生控制mRNA和microrna的表达分析,分别。人类GAPDH用作circRNA内生控制表达式的分析。

3所示。结果

3.1。识别差异表达在乳腺癌的rna

与邻近组织相比,2762 DEmRNAs(1118调节和1644下调microrna)和158 DEmiRNAs(71调节和87下调microrna)中确定BRCA 和 。总共有72 DEcircRNAs(51调节和21下调circRNAs)相比,BRCA得到邻近组织 值< 0.01, 。RNA分层聚类分析呈现在图2。这是证明了这三种类型的rna的表达水平与正常组织相比明显分化。最后,火山情节生成,正常和肿瘤组织之间的差异识别(图2)。补充表1,2,3显示前10名DEmRNAs的差别,对这些,DEmiRNAs,分别和DEcircRNAs BRCA。

(一)
(一)
(b)
(b)
(c)
(c)
图2
热图和火山图乳腺癌相关的差异表达mrna, microrna, circRNAs。(一)mRNA。(b) microrna。(c) circRNA。颜色从蓝色到红色显示趋势从低表达高表达。红点代表调节mRNA, microrna circRNA;绿点代表mRNA表达下调,microrna, circRNA。
3.2。在BRCA龙头、建设监管网络

调控机制的阐明BRCA, circRNA-miRNA-mRNA-related电抗器的BRCA网络开发根据上述结果。首先,我们寻找的目标microrna 72 DEcircRNAs CircIteractome和CSCD数据库后,发现295互动circRNA-miRNA双DEmiRNAs相交。circRNA-miRNA关系对筛选根据负监管模式和积极coexpressed circRNA-miRNA对被丢弃。结果表明,162互动circRNA-miRNA对被筛选,其中72 DEmiRNAs被证实与59 DEcircRNAs进行交互。这之后,我们预测1626年mrna的目标这72 DEmiRNAs在所有三个目标预测数据库(TargetScan、miRTarBase和miRDB)。这1626个目标mrna分割的2762 DEmRNAs,和目标mrna不包含在DEmRNAs被排除在外,导致327年互动miRNA-mRNA对。与此同时,我们还筛选出miRNA-mRNA对基于负监管模式和丢弃的积极coexpressing对。结果表明,最终,30 DEmiRNAs和100年DEmRNAs 140互动形成miRNA-mRNA对。circRNA-miRNA miRNA-mRNA关系对(补充表4和5)合并为龙头、网络负监管的模式。最后,我们构建了龙头、监管的BRCA网络由200边缘40 DEcircRNAs DEmRNAs 30 DEmiRNAs, 100。BRCA的龙头、网络可视化使用Cytoscape软件(图3)。


图3
竞争内源性RNA(龙头)(DEcircRNA-DEmiRNA-DEmRNA)监管网络。v节点、圆矩形节点和椭圆节点表明DEcircRNAs, DEmiRNAs和DEmRNAs分别。分别为红色和蓝色代表upregulation,差别和对这些。绿色节点周围的边界表示预后意义。紫色边缘显示rna之间负相关。
3.3。度的功能注释的龙头、网络

为了更好地理解潜在的差异表达基因的功能意义,电抗器网络,去KEGG功能富集分析。去分析,我们确定162丰富术语( )。前8大大丰富了走在生物过程(BP),细胞组件(CC)和分子功能(MF)如图4。这些差异表达基因的生物学过程主要是参与蛋白激酶B信号,磷脂酰肌醇,磷酸化蛋白激酶B信号,脂质磷酸化。与此同时,相关的基因细胞组件主要是参与核转录因子复杂,粘着斑,细胞基质adherens结,和细胞基质结。分子的功能,这些差异基因主要是富含phosphatidylinositol-4, 5-bisphosphate 3-kinase活动,磷脂酰肌醇酮糖激酶活性,磷脂酰肌醇3-kinase活动,和1-phosphatidylinositol-3-kinase活动。


图4
大大丰富了基因本体论(去)差异表达的mrna的电抗器,监管网络。英国石油(BP):生物过程;答:细胞组件;MF:分子功能。的 - - - - - -轴显示计数宿主基因丰富的条款,和 - - - - - -轴显示的条款。所代表的颜色范围 。

此外,KEGG信号通路分析表明,24信号通路显著富集( )。的前15名大大丰富通路如图5。在这些途径中,“PI3K-Akt信号通路,”的小分子核糖核酸在癌症、蛋白聚糖在癌症的细胞衰老的“FoxO信号通路,”“中心碳代谢的癌症,”和“细胞周期”与BRCA的致癌作用和发展密切相关。


图5
大大丰富了《京都议定书》百科全书的差异表达的基因和基因组(KEGG)通路mrna的电抗器,监管网络。的 - - - - - -轴显示计数KEGG宿主基因丰富的途径,和 - - - - - -轴显示KEGG通路。所代表的颜色范围 。
3.4。预后特征rna的电抗器,监管网络

生存分析基于R的生存包发现13 mrna (CCNE1、TPD52 SDC1, ANLN, ZNF367, SOX11, IRS2, EZR, DSC3, CCND2, KPNA2, CBX2,和CEP55)在100年DEmRNAs龙头、网络与乳腺癌患者的总体生存密切相关。CCNE1的低表达,TPD52、SDC1 ANLN, ZNF367, SOX11, EZR, KPNA2, CBX2, CEP55高生存相关,而对于IRS2, DSC3, CCND2,高表达与生存。六个microrna (hsa - mir - 204 - 5 - p, hsa - mir - 335 - 5 - p, hsa - mir - 100 - 5 - p, hsa - mir - 195 - 5 - p, hsa - mir - 328 - 3 - p,和hsa - mir - 342 - 3 - p) 30 DEmiRNAs与预后有关。高表达hsa - mir - 204 - 5 - p, hsa - mir - 335 - 5 - p, hsa - mir - 100 - 5 - p, hsa - mir - 195 - 5 - p,和hsa - mir - 342 - 3 - p表示长时间生存,而高表达hsa - mir - 328 - 3 - p表示一个相对较短的生存时间。生存分析结果如表所示1和图6。值得注意的是,基于龙头、网络,我们发现hsa_circ_0004315-hsa-miR195-5p轴与四mrna与乳腺癌预后相关。

表1
预后价值的差异表达mrna和microrna。

图6
kaplan meier生存曲线的差异表达microrna (DEmiRNAs)和差异表达mrna (DEmRNAs)竞争内源性RNA(龙头)网络与总体存活率显著相关的乳腺癌。
3.5。microrna与信使rna相互作用的龙头、网络

根据龙头、理论,circRNA可以间接影响通过microrna的信使rna。在表达层面,microrna是负相关circRNA和信使rna。验证网络构建与电抗器,理论是相一致的,我们对不同类型的RNA进行了相关分析。表达信息GSE101123 circRNA在本研究的数据集,而microrna的表达信息和mRNA TCGA的数据集。因为rna的表达相关分析中的信息必须来自同一样本,本研究只能分析microrna与mRNA表达水平之间的相关性。我们进行了相关性分析,miRNA-mRNA双龙头、网络中基于R软件,结果表明,有48 miRNA-mRNA对强负相关( , )(表2)。例如,hsa - mir - 141 - 3 - p与ZEB2负相关( , )和QKI ( , ),hsa - mir - 195 - 5 - p与CEP55负相关( , )和CLSPN ( , ),和hsa - mir - 200 - a - 3 - p与ZEB2负相关( , )以及QKI ( , )(图7)。

表2
相关分析之间的关系microrna的信使rna。

图7
之间的皮尔逊相关分析,电抗器中的microrna的互动和mRNA表达网络。
3.6。PPI网络的建设和模块分析

字符串数据库被用来公布DEmRNAs龙头、网络之间的相互关系通过构造一个PPI网络。PPI网络包含75个节点和283个边缘。可视化与Cytoscape执行(图8(一个))。为了识别基因BRCA致癌作用的过程中,中心Cytoscape MCODE插件是用来识别核心PPI网络的子网。得到了两个核心子网,包括21个基因和49边缘(图8 (b))。我们使用这些21基因基因作为潜在的中心。

(一)
(一)
(b)
(b)
图8
鉴定中心基因与MCODE算法从PPI网络。(一)PPI网络建设。(b)两个核心子网与21个基因中心。红色节点代表了调节的基因;蓝色节点代表表达下调的基因。PPI:蛋白质相互作用。
3.7。定量实时PCR验证

最后,我们随机选择四DEcircRNAs DEmiRNAs DEmRNAs,分别在龙头、网络来验证上述分析结果的可靠性和有效性。CEP55,这些结果表明,CCNE1 ANLN, hsa - mir - 592, hsa - mir - 141 - 3 - p, hsa_circ_0000069, hsa_circ_0000518,和has_circ_0000520调节BRCA肿瘤组织与相邻nontumor组织相比,虽然ADIPOQ, hsa - mir - 195 - 5 - p, hsa - mir - 204 - 5 - p,和has_circ_0000977 BRCA肿瘤组织中表达下调(图9)。的结果中存在验证新乳腺癌患者与上述生物信息学的结果一致,表明我们的生物信息学分析是可信的。


图9
中存在的验证DEmRNAs、DEmiRNAs DEcircRNAs乳腺癌。的 - - - - - -轴代表DEmRNAs / DEmiRNAs / DEcircRNAs, - - - - - -轴代表 。

4所示。讨论

异常表达circRNA广泛观察到各种疾病。研究表明,特异表达circRNA在癌症(有关键作用19]。然而,只有少数研究描述的形象在BRCA circRNA微阵列分析。所构造的BRCA-related circRNA-associated龙头、网络为检测提供重要线索的关键rna ceRNA-mediated BRCA基因调控网络的起始和发展。

我们获得BRCA mRNA, microrna的表达谱和circRNA TCGA的表达谱和地理数据库。统计分析后,2762 DEmRNAs, 158 DEmiRNAs, 72 DEcircRNAs被确定。接下来,我们筛选了circRNA-miRNA交互通过CircIteractome和CSCD数据库,对筛选miRNA-mRNA交互对TargetScan, miRTarBase和miRDB数据库,然后把十字路口,最后构建了一个特定circRNA-miRNA-mRNA龙头、监管网络。我们发现特定circRNAs龙头、网络,如hsa_circ_0000376 hsa_circ_0000069, hsa_circ_0000520, hsa_circ_0008365, hsa_circ_0000511也被报告为潜在的诊断标记某些癌症。hsa_circ_0000376在胃癌组织中表达的高度20.),有报道称,它是参与乳腺癌的发生21]。hsa_circ_0000069是调节在结直肠癌组织中,可以促进增殖,迁移和入侵的肿瘤细胞(22]。hsa_circ_0000520调节在乳腺癌细胞系(T47D MCF-7, mda - mb - 231, BT549,和SKBR3),和hsa_circ_0000520高表达与贫穷有关总生存期(23]。hsa_circ_0008365 (circ-SERPINE2)是一种新型的增殖的促进剂,可以通过海绵mir - 375规范YWHAZ促进胃癌的发展(24]。的击倒has_circ_0000069可以抑制胰腺癌的发生和可能是一个潜在的目标治疗胰腺癌(25]hsa_circ_0000511改善上皮间充质转变在宫颈癌靶向hsa - mir - 296 - 5 - p / HMGA1轴,这是符合本研究中的龙头、轴(26]。

我们进行分析和KEGG分析理解差异表达的潜在功能意义mRNA在龙头、网络。KEGG分析发现一些丰富信号通路密切相关癌症的发展,如“PI3K-Akt信号通路”(27),小分子核糖核酸的癌症,”,“在癌症、蛋白聚糖的细胞衰老,“FoxO信号通路”(28),中心碳代谢在癌症和细胞周期的(29日]。功能注释结果还表明circRNAs,调节这些关键信使rna,可能有一个重要的角色在启动和发展中BRCA和途径与癌症相关的基因。

进一步识别关键基因参与的监管网络,我们建立了PPI网络和筛选两个核心子网通过MCODE插件,含有21个基因作为潜在的基因中心。同时,我们分析了DEmRNAs之间的关系和DEmiRNAs龙头、网络和乳腺癌患者的总体生存。我们的研究结果显示,13 mrna (CCNE1、TPD52 SDC1, ANLN, ZNF367, SOX11, IRS2, EZR, DSC3, CCND2, KPNA2, CBX2,和CEP55)和6个microrna (hsa - mir - 204 - 5 - p, hsa - mir - 335 - 5 - p, hsa - mir - 100 - 5 - p, hsa - mir - 195 - 5 - p, hsa - mir - 328 - 3 - p,和hsa - mir - 342 - 3 - p)与乳腺癌患者的预后显著相关。大多数这些分子与患者生存被认为是与各种肿瘤的分子发病机制和发生密切相关,发展、扩散、转移和预后的癌症(30.- - - - - -34]。例如,TPD52的DNA拷贝数是放大在前列腺癌细胞,和TPD52蛋白水平可能受雄激素。之前的研究表明,基因组扩增和失调引起的TPD52雄激素诱导前列腺癌发展可能有作用[31日]。此外,崔等人发现SDC1在乳腺癌和乳腺癌(可能是一个潜在的预后指标32]。此外,据报道,ANLN upregulation是致癌的一个共同特征的肺部组织。ANLN可以有一个关键的角色在发展中人类肺癌通过激活RHOA和参与磷酸肌醇3-kinase / AKT通路。此外,ANLN的表达与非小细胞肺癌患者的生存期(低33]。CEP55是有丝分裂的决定因素在乳腺癌细胞34]。此外,它在乳腺癌和发现EZR调节可以作为一个潜在的乳腺癌患者的总体生存的标志(35]。李等人发现,hsa - mir - 195 - 5 - p可以用作生物标志物的诊断肺癌(36]。hsa - mir - 204 - 5 - p可以作为潜在的预后标志物和治疗目标在甲状腺癌(37]。

众所周知,microrna控制大约60%的人类基因和调解各种生物学途径,包括路径肿瘤发生的关键。在此,我们发现小分子核糖核酸与电抗器,BRCA总体存活率有关网络在肿瘤发生有重要的作用,发展、预后和耐药性。细胞外囊泡含有mir - 335 - 5 - p可以减少肝癌的生长和入侵在体外和在薇芙啊,这表明外来体mir - 335 - 5 - p可以用作小说治疗肝细胞癌的策略(38]。赫等人发现mir - 100 - 5 - p是一个关键的分子组件起始和发展的阻力在前列腺癌接受雄激素阻断疗法39]。此外,一个研究小组报道,mir - 328 - 3 - p是调节在卵巢癌干细胞(CSC)。高表达的mir - 328 - 3 - p可以直接目标DNA damage-binding蛋白质2保持CSC属性。mir - 328 - 3 p的抑制是一种新的策略,可以有效地消除CSC [35]。增强表达mir - 342 - 3 - p加强mir - 205 - 5 - p抑制E2F1,从而减少肿瘤药物抗性(40]。此外,研究表明,hsa - mir - 204 - 5 - p可以用来预测患者的预后明显的肾细胞癌,肺腺癌,和其他癌症41,42]。hsa - mir - 204 - 5 - p直接目标FOXA1调节肿瘤细胞浸润和转移43),可以影响肿瘤血管生成通过干扰ANGPT1 / TGFBR2[的表达44]。hsa - mir - 195 - 5 - p会影响结直肠癌发展通过抑制Hippo-YAP通路(45];与此同时,hsa - mir - 195 - 5 - p可以作为一个潜在的目标在乳腺癌诊断和预后[46]。

我们之间进行了相关分析microrna的表达水平和mrna TCGA的相同的样本数据库。结果显示43对相互关联的microrna与mrna显著负相关构造miRNA-mRNA交互对。这些链接也被发现在一些报告。例如,罗等人发现,过度的hsa - mir - 195 - 5 - p可以减少CCNE1的表达水平。针对这种microrna的可能被用作诊断和治疗乳腺癌[新战略46]。此外,报告circRNA发现circAGFG1可以作为海绵hsa - mir - 195 - 5 - p,促进三阴性乳腺癌通过调节CCNE1[的表达47]。这些结果也间接反映使用生物信息学构建监管网络的可行性。与此同时,我们收集临床乳腺癌样本和验证了荧光定量PCR对一些差异表达的分子,这与我们的分析结果是一致的。这也显示了我们的研究结果的可信度。

本研究旨在探索新的治疗靶点和生物标记物对乳腺癌通过构造circRNA-related龙头、网络。然而,这项研究的结果大部分是来自生物信息学分析。选中的微分分子的生理机制和潜在的乳腺癌生物标记需要进一步研究。这里有一些缺点。首先,有太少的样本包含在本研究得出明确的结论。其次,这些随机验证微分的作用分子在乳腺癌仍不是很清楚,并进一步功能探索是必要的。最后,本研究只验证了少量的微分分子。如果可以验证所有微分分子,可以获得更精确和可靠的龙头、网络。在未来,更多的样本,需要更多的研究来验证这些结论。

5。结论

本研究发现异常表达关键RNA的RNA表达谱分析BRCA公共数据库。这个特定circRNA, microrna的信使rna分子可能有助于发现BRCA中敏感的生物标志物。更重要的是,我们已经构建了一个circRNA-miRNA-mRNA龙头、网络,将被用来阐明未知的龙头、监管BRCA轴。我们的发现为深入理解提供新的见解circRNA-related电抗器,网络在乳腺癌以及潜在的诊断和预后的生物标志物。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

伦理批准

我们的研究是第一附属医院伦理委员会的批准(批准号嘉兴大学的ls2019 - 061)。

所有病人提供入学前书面知情同意。

信息披露

一个预印本曾发表(48]。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

汉盛和桓锅了同样的工作。

确认

本研究支持,部分由嘉兴城市的科技项目(2020 ay30010 2019 ad32251),浙江省中国医学科学研究基金会(2020 ky948, 2020358554),和2019年嘉兴的关键Discipiline Medicine-Clinical实验室诊断(创新主题)(2019 - cx - 03)。

补充材料

补充表1:十大upregulation BRCA DEmRNAs差别和对这些。补充表2:十大upregulation BRCA DEmiRNAs差别和对这些。补充表3:十大upregulation BRCA DEcircRNAs差别和对这些。补充表4:circRNA之间的交互和microrna的龙头、网络。补充表5:microrna与信使rna相互作用的龙头、网络。(补充材料)