文摘

背景。卵巢癌的速度(OC)是女性生殖系统的最高的国家之一。一个微rna表达不当(microRNA)被发现在OC的病理生理学有至关重要的作用。然而,更多的研究OC miRNA-message RNA (mRNA)基因相互作用网络是必需的。方法。首先,微阵列数据集GSE25405和GSE119055地理(基因表达综合)数据库被下载,然后分析GEO2R工具旨在确定民主党(微分microrna表达)在卵巢恶性肿瘤组织和卵巢正常组织之间。整个持续改变microrna然后是民主党候选人的筛选。估计潜在的上游转录因子,FunRich受雇。miRNet是用来确定假定的民主党的下游靶基因。R程序被用来做GO注释以及KEGG通路富集分析目标基因。PPI(蛋白质相互作用),以及DEM-hub基因网络,是由Cytoscape软件和数据库字符串。最后,我们选择了GSE74448数据集测试中心基因的精确表达式。结果。我们已经筛选了6(5调节和一个表达下调)民主党。大多数的调节和表达下调民主党很可能受SP1(特异性蛋白1)。SP4 (s蛋白4)POU2F1 (POU类2同源框1),MEF2A (myocyte-specific增强器2因素),ARID3A 3 (at富集作用域),和EGR1(早期生长反应1)可以调节调节和表达下调民主党。我们发现807个目标基因(656调节和151个表达下调民主党),通常富集在粘着斑和蛋白聚糖在癌症、胃癌、肝癌、乳腺癌。大部分的中心控制的基因将被hsa - mir - 429, hsa - mir - 140 - 5 - p, hsa - mir - 199 a - 5 - p,和hsa - mir - 199 - a - 3 - p DEM-hub基因网络建成后。VEGFA(血管内皮生长因子),EZH2(增强剂zeste 2 polycomb压制复杂2亚基),和HIF1A(缺氧诱导因子1α亚基)表达式一致GSE74448数据集的前18基因中心。结论。我们已经建立了一个潜在的OC miRNA-mRNA交互网络,给我们无与伦比的了解疾病的诊断和治疗。

1。介绍

OC是女性生殖系统恶性肿瘤,50岁以上的患者中普遍存在。OC发病率急剧增长在东欧、南欧和亚洲近年来(1]。病人常常显示非特异性盆腔或腹部症状。如今,糖类抗原125 (CA125)是最广泛使用和相关生物标志物在OC。然而,CA125是不可靠的诊断和不能早期卵巢癌的筛查。在2009年,中国的随机临床试验显示,OC使用CA125测定的常规监测将增加化疗的使用,减少病人的生活质量,并不能改善患者的生存率2]。OC是如此困难的诊断症状、病史,测试通常不是OC所特有的。因为它的无症状的发展,疾病往往是诊断为先进的治疗效果较差,大多数患者会复发,获得性耐药及化疗抵抗。急需新的早期诊断和治疗方法。

microrna的大小大约是22个核苷酸,属于小ncRNAs集团(非编码rna)。它调节基因组的三分之一,而且会使其目标基因的表达水平作为反义RNA转录后的阶段。microrna与多种人类疾病,它被认为是潜在的癌症和其他疾病的检测和治疗的目标(3]。血清microrna的概要文件是一个潜在的和高度可靠的早期检测和诊断的生物标志物OC已被证明在最近的研究4]。microrna的也可能是基因表达的广泛的监管机构,影响特定目标mRNA,同时调节其他基因的表达。在肿瘤组织中,microrna的可以调节或表达下调,而大部分microrna的似乎是调节在癌症5];例如,研究人员已经证明,mir - 200家庭的成员发挥重要作用在人体的应激反应和卵巢癌的形成(6]。Exosomal has-miR-21抑制卵巢癌细胞凋亡在卵巢癌细胞同时也赋予化学抗性细胞通过绑定到新的目标APAF1(凋亡肽酶激活因子1)(7]。因此,microrna的可能是有用的作为一个非侵入性生物标志物来提高卵巢癌筛查的准确性。

虽然miRNA-mRNA网络一直在探讨慢性阻塞性肺病(COPD),没有一个广泛阐明miRNA-mRNA OC(基因调控网络8]。在我们的研究中,我们分析了47摄氏度样本和正常样本10两个数据集(GSE25405和GSE119055)从地理为了找到民主党OC组织与正常组织,和6总是改变microrna是过滤掉。miRNet成功预测下游靶基因。民主党的目标基因,民主党的转录因子,DEM-hub基因网络,以及目标基因功能分析都被确定。此外,GSE74448数据集,组织中心基因水平评估和验证。总之,我们发现特定目标OC的诊断和治疗疾病建立底层miRNA-mRNA监管网络。

2。方法

2.1。microrna的微阵列

筛选出合适的microrna从地理数据集(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/),我们的团队已经设置四个关键词:“智人”(生物)、“数组非编码RNA概要”(研究类型),“度”(研究关键词),和“组织”(属性名称)。最终,两个microrna的数据集(GSE25405和GSE119055)被选为后续分析,分别GPL7731平台的强度和GPL21572平台。研究设计是描绘在图1和额外的细节在所有的数据集都列在表中1。

2.2。民主党的筛选

GEO2R (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/),一个交互式web程序至少在比较两组样本在一系列地理为了找到民主党在同一实验条件,是我们的选择。检测民主党在我们的调查中,我们使用日志褶皱变化(FC) <−2或日志褶皱变化(FC) > 1.5以及值< 0.05标准。民主党的重叠的两个数据集(GSE25405和GSE119055)使用维恩图进行了分析,这些总是改变microrna被确定为民主党候选人。民主党候选人的热图,以及民主党都是由R程序(9- - - - - -18]。

2.3。民主党的上游转录因子的预测

一个独立的软件应用程序FunRich (http://www.funrich.org/)是用于预测潜在的上游转录因子对潜在的民主党。我们选择它来研究功能性浓缩和蛋白基因相互作用网络。统计学意义的决定值低于0.05。

2.4。下游靶基因的预测民主党

miRNet (https://www.mirnet.ca/)是一个复杂的工具包,提供细节miRNA-target交互以及显示在图形化网络的交互的能力。它经常被用来预测下游靶基因潜在的民主党。

2.5。去和KEGG目标基因的分析

确定民主党目标基因的生物功能,我们采用R软件执行去KEGG途径分析。统计学意义是由一个调整值低于0.05。

2.6。PPI网络的建设和中心基因的筛选

我们创建一个蛋白质相互作用(PPI)的民主党目标基因网络使用字符串(http://stringdb.org/),然后通过使用可视化Cytoscape软件(版本3.9.0)和Cytoscape插件组件,和排序节点每加载PPI网络的特点,利用各种拓扑算法。中心基因(前10 PPI网络中的节点)筛选出了然后使用MCC(最大小团体中心),这是大大优于其他方法估算的精度至关重要的蛋白质。在哪里年代(v)代表了最大的集团包括和所有正整数的产品比较小,MCC在节点的比例被定义为。

2.7。GSE74448中心基因的表达分析的数据集

GSE74448,基于平台的GPL18348 GEO数据库,被选为执行中心基因的分析表达式。在这个数据集,我们拿起29摄氏度,11正常组织。然后,我们学生的执行t以及屏幕出度OC和正常组织之间的关系。我们已经设置为标准,重要枢纽基因必须满足:一是调节民主党目标基因表达下调,或表达下调民主党目标基因调节;另一个是值必须低于0.05。

3所示。结果

3.1。民主党在OC组织的识别

52民主党在GSE25405数据集,其中包括37名调节和15表达下调,在筛选后确定的标准下值0.05和日志褶皱变化(FC) > 1.5或日志褶皱变化(FC) 2。140年民主党在GSE119055数据集,包括106年调节和34个表达下调,后被确定筛选的标准下值0.05和日志褶皱变化(FC) > 1.5或日志褶皱变化(FC)−2。数据2(一个)和2 (b)显示民主党的热图,补充表S1和S2显示具体信息民主党。在这些民主党5调节(mir - 199 - 3 - p, mir - 140 - 3 p, mir - 199 - 5 - p, mir - 140 - 5 p,和- mir - 455 - 5 - p)和一个表达下调(- mir - 429)永远改变了两个数据集(数据3(一个)- - - - - -3 (c))。

3.2。预测民主党的上游转录因子

我们雇了一个软件叫FunRich预测上游转录因子在民主党候选人。数据4(一)和4 (b)转录因子上调和下调民主党。转录因子是SP1, RORA基因(RAR相关孤儿受体),SP4, GATA1(叫结合蛋白1),GFI1(生长因子独立1转录抑制因子),NKX2-1 (NK2同源框1),MEF2A, POU2F1, ARID3A, EGR1下调民主党。关于调节民主党,转录因子是NKX6-1 (NK6同源框1),SP1(特异性蛋白1),SP4, EGR1, SOX1 (SRY-Box转录因子1),ARID3A, FOXA1 (A1 forkhead框),POU2F1, FOXD1 (D1 forkhead框),和MEF2A。

3.3。民主党的下游靶基因预测

865年所有候选人民主党目标基因被发现由miRNet数据库(704年调节民主党目标基因以及基因表达下调151年民主党的目标)。图5(一个)和5 (b)分别显示调节,以及表达下调民主党和目标基因,代表民主党的目标基因网络。此外,表2显示每个民主党目标基因的数量。补充表S3显示了预测目标基因。

3.4。(基因本体)和KEGG分析目标基因

865年民主党的目标基因,我们去KEGG进行分析。民主党的目标基因在上皮细胞增殖腺发育,和积极的调节激酶活性,生物过程分析(数据显示6(一)- - - - - -6 (f)),特别是;民主党的目标基因大多是发现在细胞基质结和粘着斑,根据细胞成分分析,和转录监管机构复杂;民主党目标基因是大大丰富蛋白质的丝氨酸/苏氨酸激酶活性,丝氨酸蛋白激酶活动,和ubiquitin-like蛋白连接酶绑定,根据分子功能的研究。

KEGG路径分析表明,民主党的目标基因在粘着斑大大丰富,蛋白聚糖在癌症、胃癌、肝癌、乳腺癌(图7 (s)和7 (b))。

3.5。PPI和DEM-Hub基因网络的建设

我们使用了字符串数据库创建一个PPI(蛋白质交互)网络组成DEM-targeted基因,调节和表达下调。然后,屏幕中心的基因,我们使用了Cytoscape和cytoHubba插件。前10中心基因,调节和表达下调民主党,如图8(一个)和8 (b)。关于调节民主党,十大中心满足基因(原癌基因和受体酪氨酸激酶),VEGFA, HIF1A, MTOR(哺乳动物雷帕霉素靶),GSK3B(糖原合成酶激酶3β),SOX2 (SRY-box转录因子2),CDH2(钙粘着蛋白2),IGF1R(胰岛素样生长因子1受体),FGF2(纤维母细胞生长因子2)和KDR(插入域受体激酶);和十大中心表达下调的基因民主党MYC (MYC原癌基因和BHLH转录因子),HIF1A, PTEN (MMAC1,在多个先进的癌症突变1),VEGFA,喀斯特(V-Ki-ras2 Kirsten鼠肉瘤病毒致癌基因相同器官),EZH2,小君(小君原癌基因和AP-1转录因子亚基),SOX2, EP300 (E1A绑定蛋白P300)和ZEB1(锌指E-box绑定同源框1)(表3)。

我们使用Cytoscape软件创建一个DEM-hub基因网络理解OC的民主党组织的分子机制。以下是调节民主党和中心基因之间的关系:VEGFA, GSK3B, HIF1A,和CDH2与hsa - mir - 199 - 5 - p;hsa - mir - 140 - 5 - p基因,与两个枢纽SOX2 IGF1R;和hsa - mir - 199 - a - 3 - p与满足,FGF2 KDR, MTOR。基因表达下调民主党与10交互中心,包括小君,MYC, HIF1A, PTEN、SOX2, EZH2,喀斯特,VEGFA ZEB1, EP300(图9)。

3.6。基因表达验证中心

GSE74448数据集是用于验证组织水平的四大中心基因(EZH2, VEGFA、GSK3B HIF1A)基于DEM-hub基因网络。为表达下调民主党,只有HIF1A表达式激增OC组织(图10 (d))。与正常组织相比,调节民主党的表达(VEGFA和EZH2)在OC组织(增加数据10 ()和10 (b))。因此,hsa - mir - 429 vegfa hsa - mir - 429 ezh2和hsa - mir - 199 - 5 - p - hif1a验证三个潜在的监管途径OC组织。

4所示。讨论

近年来,许多研究已经开展OC的诊断和治疗。然而,OC的基本分子生物学发病机制的理解尚不清楚,所以卵巢癌患者的治疗效果仍然是穷人。通过微阵列技术,成千上万的基因变化的各种疾病的发生和发展过程可以更容易表现出来,以建立一个有效的miRNA-mRNA基因调控网络。在我们的研究中,我们从两个数据集提取的数据,即GSE25405 GSE119055, OC组织和正常组织之间的区分民主党。

5调节民主党(hsa - mir - 455 - 5 - p, hsa - mir - 199 a - 5 - p, hsa - mir - 140 - 5 - p, hsa - mir - 199 - a - 3 - p,和hsa - mir - 140 - 3 - p)和一个表达下调民主党(hsa - mir - 429)中不断变化的两个数据集和已确定的候选人民主党进一步分析。两股(5 p和3 p) - mir - 455目标相同的基因调节关节软骨内稳态,为骨关节炎(OA)有潜在治疗价值,由Sox9调节(SRY-box转录因子9),软骨分化的关键转录因子和功能(19]。mir - 199 - 5 - p的关键调节器不正常吗α1-antitrypsin (AAT)缺乏单核细胞的蛋白质反应,可以由表观遗传沉默在慢性阻塞性肺疾病(20.]。- mir - 140 - 5 - p是一个潜在的胃癌患者的预后因素,能够调解YES1(是的原癌基因1和Src家庭酪氨酸激酶)抑制(21]。它出现的表达水平有mir - 199 - 3 - p是关心急性心力衰竭(AHF) [22]。- mir - 140 - 3 - p会使致癌基因BRD9 (bromodomain包含9)表达在鳞状细胞肺癌(SqCLC)和抑制SqCLC肿瘤发生,因此可能成为一个新的抑制剂SqCLC [23]。作为一个成员- mir - 200系列(由5 microrna: - mir - 141, - mir - 200 a, - mir - 200 b, - mir - 200 c,并且- mir - 429), - mir - 429的表达与肝癌的存活率是(24]。值得注意的是,其中许多microrna已报告作为许多人类疾病的潜在的治疗目标,及其在OC的作用机制需要进一步的研究来更清楚地阐明。

近年来,越来越多的研究显示,转录因子能够调节microrna的表达(25]。因此,我们预测,这一过程可能会发生。SP1(特定的蛋白质1),promoter-specific绑定因素,已被证明是在各种癌症,SP1的差别与预后不良,对这些基因的基因也被证明是吸毒者。预计占最高比例的调节以及表达下调民主党和OC已被广泛研究。研究表明,新的信号- mir - 141 / KLF12轴(12)Kruppel-like因素/ SP1 /女性生存素能增强耐药性,这是承诺作为一种可行的治疗目标变形的OC (26]。预计EGR1调节upregulation民主党的差别,对这些基因的表达。研究与临床病例表明,EGR1的表达水平,以及在OC - mir - 152组织,显著降低,而EGR1的差别——有——mir - 152对这些ATG14(自噬相关14)可以获得cisplatin-induced OC细胞凋亡敏感性,抑制cytoprotective自噬(27]。

结论民主党在粘着斑大大丰富,蛋白聚糖在癌症和内分泌电阻主要由KEGG表示的结构分析。在细胞迁移,粘着斑形成的动态调整和拆卸的转移中扮演着一个重要的角色。巨大的癌症包括OC。跌倒(门店Ca条目)抑制剂显著削弱焦粘连的组装和拆卸。因此,跌倒可能是一个可行的药用OC(目标28]。syndecans是蛋白质家族的共同组合形成的四个单跨膜域蛋白质。成员可以与大量的配体,包括成纤维细胞生长因子、转化生长因子-β(转化生长因子-β),VEGF(血管内皮生长因子),和其他分子,通常携带3到5硫酸乙酰肝素和硫酸软骨素链。CD44 (CD44分子(印度血型))受体,卵巢癌干细胞的生物标志物特征,是一组完整的含糖量较高的膜蛋白,广泛分布,分子量(85 - 160)×10 kd (29日]。内分泌治疗已被公认为一个有效的治疗卵巢癌耐药的化学方法。研究表明,针对自分泌il - 6(白细胞介素- 6)-SPINK1(丝氨酸肽酶抑制剂Kazal类型)信号轴可以抑制卵巢透明细胞癌的转移和扩散,它提供了一种可能性而复制疗法。因此,抑制跌倒或syndecan-1,促进受体CD44表达,诱导目标自分泌IL-6-SPINK1信号OC轴可能代表一种新的治疗策略。

分析结果也有重要的参考价值。的分子功能(MF), ubiquitin-like绑定蛋白连接酶激酶监管活动,蛋白c端绑定,磷酸酶绑定,和生长因子绑定已被证明与OC表现出显著相关性。乳腺癌易感基因1(乳腺癌基因1)是核磷脂,抑制乳腺癌和卵巢癌肿瘤。它通常是结合BARD1 (BRCA1相关环域1)形成一个环状类异戊二烯,作为泛素连接酶(乌兰巴托)。其活动大大增加,它包含一个特殊的领域,是打断了突变,易患癌症30.]。CTBP2 (c端结合蛋白2)被发现增加卵巢上皮癌(转换端)。许多研究已经表明,CTBP2和CTBP1 (c端结合蛋白1)有一个非常重要的抑制作用的表达和活动DR4/5 (death-receptors 4/5),并可能保持CTBP作为高档浆液性卵巢癌的可能性(HGSOC)治疗策略31日]。在女性卵巢癌的病理性血管生成,血管内皮钙粘蛋白的表达水平(VEC)和claudin-5和血管endothelial-protein酪氨酸磷酸酶的表达降低并行(32]。TGF -β信号是一个相当大的组件在癌症基因调控。TGF -β信号往往会增加肿瘤恶性晚期阶段。研究表明,nc886的表达(101 -核苷酸(nt) ncRNA)由TGF -诱导β,然后nc886结合帽子(一种核糖核酸酶III核酸内切酶)抑制microrna的成熟(33]。

细胞的组件(CC)、转录调控复合物被阐明发病和进展的一个重要组成部分OC。致癌基因的超表达MYBL2(也称为B-Myb, MYB roto-oncogene像2)已被证实与细胞增殖率增加有关,也可以成为一个有价值的生物标志物对癌症的预后差。然而,与MuvB B-Myb之间的相互作用(multivulval B,也称为林肯林(复杂的)核心复杂产品在增殖细胞中形成的高潮百万桶(Myb-MuvB)复杂,这一过程也是促进有丝分裂所需的关键基因的转录。减少甚至亏损的梦想(果蝇,RB, E2F Myb)目标基因镇压在乳腺癌和卵巢癌B-Myb同样证明与过度有关。这种机制的基础上,针对B-Myb恢复身体的细胞周期的控制可能作为一个更有效而新颖的方法不仅治疗卵巢癌,其他癌症(34]。

在生物过程(BP),积极调节激酶活性和缺氧的发病和进展OC还被澄清扮演非常重要的角色。首先,GSK-3(糖原合成酶激酶3)可以参与女性卵巢癌细胞的增殖,加速细胞周期蛋白D1的表达水平,预计是一个探索和治疗方向OC (35]。氧依赖HIF1A蛋白质的降解和监管工作的活动转录因子诱导因子(低氧诱导因子),这是一个重要的监管过程中缺氧反应。过去的研究表明,缺氧反应基因表达特征的公司预测卵巢癌和乳腺癌的临床结果和有一个非常重要的关系与卵巢癌和乳腺癌的预后明显差(36]。

通过构造DEM-hub基因网络,最中心的基因可能hsa - mir - 429的目标,hsa - mir - 199 - a - 3 - p, hsa - mir - 199 a - 5 - p,和hsa - mir - 140 - 5 - p。中部头18基因,只有三个基因的表达(EZH2, VEGFA HIF1A)符合GSE74448数据集的表达,这可能是由于这样的事实,他们来自不同的样本来源。表观遗传修饰符,EZH2研究促进卵巢癌药物抗性和复发37]。VEGFA是一个公认的治疗目标的OC (38]。我们所能知道的研究- mir - 6086可以直接或间接地表达下调OC2 (onecut2) / VEGFA EGFL6 (EGF-like域多6)轴抑制血管生成网络在OC,并可能成为一个新的研究热点作为肿瘤治疗的潜在目标39]。HIF1A是一种转录因子,对缺氧。通过研究转录诱导HIF1A-AS2(缺氧诱导因子1α亚基反义RNA 2),有希望为卵巢癌治疗新方法,结合有效的抗癌疗法与OC标准化疗(40]。

尽管我们发现了一个潜在的OC miRNA-mRNA监管网络组织,仍有一些限制在当前的研究中。首先,我们只专注于microrna和mrna OC与正常组织之间,而其中的一些可能在OC的不同阶段是不同的。其次,通过公共数据库的预测,我们发现miRNA-mRNA交互。需要进一步的体内实验来验证分析。

5。结论

总之,我们已经开发出三个潜在miRNA-mRNA通路(hsa - mir - 429 vegfa hsa - mir - 429 ezh2和hsa - mir - 199 - 5 - p - hif1a)在OC组织作为诊断和治疗的潜在生物标志物的OC患者基于生物信息学分析和地理数据库。我们的团队真正希望所有的发现将有助于进一步研究和改善患者的预后OC。

数据可用性

补充信息文件提供数据用于支持这次调查的结果。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

本文推广了陕西省自然科学基础研究项目(项目没有。2022 jc-56),中国国家自然科学基金(没有。81772010),“年轻人才支持计划”,西安交通大学和社会人才给予Tangdu空军医院医科大学(批准号2021 shrc026)。

补充材料

表S1。民主党GSE25405 OC与正常组织之间的数据集。表S2。民主党GSE119055 OC与正常组织之间的数据集。表S3。民主党miRNet预测的目标基因。(补充材料)