Hsa-miR-411-3P对胃癌细胞作用功能及相关分子机制的研究

目的:研究Hsa-miR-411-3P对胃癌细胞功能作用及分子机制。方法:MTT检测Hsa-miR-411-3P对胃癌细胞SGC-7901、AGS增殖的影响;流式细胞术检测Hsa-miR-411-3P对胃癌细胞SGC-7901、AGS周期和凋亡的影响; RNAhybrid2. 1. 2、Miranda3. 3a、TargetScan7. 0预测Hsa-miR-411-3P靶基因,与m RNA测序结果联合分析,取交集基因认为是比较可靠的靶基因,进行GO、KEGG分析; Real-time PCR检测Hsa-miR-411-3P靶基因VAV3、ROCK2、PLD1、PTCH1的表达。结果:过表达Hsa-miR-411-3P抑制SGC-7901、AGS细胞增殖,促进凋亡,使SGC-7901细胞周期阻滞在S期,AGS细胞周期阻滞在G1期;软件预测和测序结果联合分析获得235个交集靶基因; Hsami R-411-3P靶基因分子功能集中在酶结合、蛋白质结合、转移酶活性等;生物学过程集中在代谢过程、细胞组件组装、解剖结构发展、细胞成分生物发生等(P 0. 05); KEGG信号通路集中在胰岛素信号通路、cAMP信号通路、AMPK信号通路、FOXO信号通路等(P 0. 05); VAV3、ROCK2、PLD1、PTCH1共同参与cAMP信号通路;过表达Hsa-miR-411-3P的SGC-7901、AGS细胞中,VAV3、ROCK2 m RNA表达量均减少,PLD1 m RNA表达量在SGC-7901细胞中增加,在AGS细胞中减少;PTCH1 m RNA表达量在SGC-7901细胞中减少,在AGS细胞中增加。结论:过表达Hsa-miR-411-3P将下调靶基因VAV3、ROCK2的表达,从而影响cAMP信号通路,抑制SGC-7901、AGS细胞增殖,促进凋亡,使SGC-7901细胞周期阻滞在S期,AGS细胞周期阻滞在G1期。     

阿霉素诱导下的肝癌细胞HepG2中微小RNA差异表达分析

旨在研究阿霉素诱导引起的DNA损伤压力下,肝癌细胞Hep G2中参与DNA损伤应答的mi RNA,并分析这些mi RNA靶基因参与肝癌DNA损伤应答相关的生物学进程与通路。通过小RNA测序检测阿霉素处理肝癌细胞Hep G2前后mi RNA的差异表达情况,使用GO与KEGG通路富集方法对差异表达mi RNA靶基因进行功能富集分析。结果显示,共检测出显著表达差异mi RNA 68个,其中上调13个,下调55个。mi RNA靶基因的功能分析结果显示,53条mi RNAs靶基因显著富集于调控细胞增殖、细胞凋亡、细胞迁移和细胞周期等与DNA损伤应答以及肿瘤相关的生物进程和信号通路,包括p53信号通路、癌症通路、Wnt信号通路和MAPK信号通路等。研究表明,在阿霉素诱导下,Hep G2中的差异表达mi RNAs与DNA损伤相关的肿瘤生物学进程以及信号通路显著相关,预示这些mi RNAs在阿霉素引发的肝细胞癌DNA损伤应答中起着重要的作用。     

肾透明细胞癌预后相关miRNAs的生物信息学分析

目的寻找可作为肾透明细胞癌（ccRCC）生物标志物的miRNA,以及ccRCC与正常组织间miRNA差异表达情况。 方法利用TCGA数据库下载ccRCC中miRNA表达数据,分析肿瘤与正常组织间差异表达miRNA。使用Kaplan-Meier曲线对患者进行生存分析,筛选出表达情况与临床预后相关的miRNA。通过生物信息学对miRNA的靶基因进行预测,然后运用FunRich软件和ClueGO对靶基因进行GO和KEGG富集分析。 结果通过TCGA数据库分析发现,ccRCC较正常组织差异表达miRNA共54个,其中上调33个,下调21个。通过生存分析发现hsa-miR-21和hsa-miR-155与患者预后相关,P≤0.05。进一步通过Perl软件在Targetscan、miRDB、miRTarBase、miRPath这四个数据库中预测miRNA靶基因并将结果取交集,共发现129个靶基因。GO和KEGG分析结果表明,这些靶基因主要与转录因子活性、信号转导以及FoxO、TNF等信号通路密切相关。 结论通过生物信息学分析发现了ccRCC与正常组织的差异表达miRNA;其中hsa-miR-21和hsa-miR-155与患者总体生存率相关,并通过调控靶基因参与相关的信号通路进而影响ccRCC的发生发展进程,提示hsa-miR-21和hsa-miR-155可能是ccRCC潜在的生物标志物。     

牛痘病毒感染人巨噬细胞基因表达谱的RNA-Seq分析

[目的] 利用RNA-Seq,分析人巨噬细胞在牛痘病毒（VACV）感染前后基因表达的变化,探索牛痘病毒与宿主细胞相互作用的机制。[方法] 用牛痘病毒感染人巨噬细胞,采用RNA-Seq比较感染组和对照组的差异表达基因,并进行KEGG、GO以及STRING网络分析。[结果] 感染组与对照组相比,筛选出显著性差异表达基因4796个,其中上调表达2416个,下调表达2380个。KEGG富集分析表明差异基因主要参与新陈代谢、信号转导、免疫系统和感染疾病等通路。GO功能注释显示这些基因富集在细胞功能调控、物质代谢和免疫调控等生命过程。运用STRING在线蛋白互作数据库,对NOD样信号通路进行分析,鉴定出以JUN、CHUK、IL1B和PYCARD 为核心的调控基因。[结论] 牛痘病毒感染可以诱导人巨噬细胞基因差异性表达,涉及的生物学过程有很多,对免疫相关的信号通路进行深入的分析,发现C型凝集素受体信号通路（C-type lectin receptor signaling pathway）、Toll样受体信号通路以及NOD样通路等多条通路可能参与调控牛痘病毒感染引起的炎症反应,该研究为解析牛痘病毒的感染机制和免疫逃逸机制以及其在临床上治疗感染性疾病和癌症提供了新思路。     

催乳素处理的乳腺癌T-47D细胞lncRNA和mRNA表达谱差异分析

目的:观察催乳素处理引起乳腺癌T-47D细胞中长链非编码RNA(lncRNA)和mRNA表达谱的变化。方法:利用转录组测序技术检测催乳素处理前后乳腺癌T-47D细胞中lncRNA和mRNA的表达谱;通过数据库KEGG、GO富集对有差异表达且具有统计学意义的mRNA进行通路分析,得到mRNA参与的生物学途径;运用荧光定量PCR(q RT-PCR)技术对部分差异表达的lncRNA(lnc-AK4-2、XLOC_075541、XLOC_093371、XLOC_081110、XLOC_047068、XLOC_006637、XLOC_064063、XLOC_086865、XLOC_099517、XLOC_106798、lnc-ZNF639-1)进行验证,并利用生物信息学方法预测其靶基因,通过数据库KEGG、GO富集对差异lncRNA的靶基因进行通路分析。结果:分析得到3564个差异lncRNA和477个差异mRNA(差异倍数2,P0.05),差异表达的mRNA主要富集在134条不同的信号通路,其中包括催乳素/催乳素受体信号通路相关的MAPK信号通路、p53信号通路和JAK-STAT信号通路;选取的11条lncRNA的变化趋势(XLOC_093371、XLOC_006637、XLOC_064063、XLOC_086865、lnc-ZNF639-1表达上调,lncAK4-2、XLOC_075541、XLOC_081110、XLOC_047068、XLOC_099517、XLOC_106798表达下调)经q RT-PCR技术得到验证;lncRNA靶基因富集的信号通路同样包括MAPK信号通路。结论:催乳素处理前后T-47D细胞中lncRNA的表达存在明显差异,为进一步研究与乳腺癌发病机制相关的关键lncRNA分子提供了基础,并为寻找乳腺癌潜在的诊疗方法提供理论支持。     

肾透明细胞癌Caki-1细胞系差异表达基因的生物信息学分析

目的比较肾透明细胞癌Caki-1细胞系与正常肾上皮细胞系ASE-5063中的差异表达基因（DEGs）,寻找潜在的肾透明细胞癌特异性分子标志物。 方法利用GEO数据库自带的GEO2R在线分析工具分析基因芯片GSE78179,将筛选出的DEGs分别导入Metascape、STRING以及Cytoscape进行综合分析并筛选出核心基因。最后使用FunRich等软件对筛选出的核心基因进行GO和KEGG富集分析。 结果共筛选出562个DEGs,其中上调基因345个,下调基因217个。进一步使用MCODE筛选出36个关键基因,GO功能分析发现这些基因与细胞粘附分子活性、趋化因子活性、细胞通讯和信号转导等密切相关;KEGG通路富集结果则表明差异基因主要集中在趋化因子信号通路、TNF信号通路以及NF-κB信号通路等多种与肿瘤相关的通路上。 结论运用生物信息学方法筛选出肾透明细胞癌Caki-1细胞系中DEGs,其中数个核心基因广泛参与多种肿瘤的病理进程,但尚未在肾透明细胞癌有相关研究报道,提示其可能是治疗肾透明细胞癌的潜在靶点。     

miR-449a在乳腺癌组织中的表达及生物信息学分析

探讨miR-449a在乳腺癌组织中的表达及其在乳腺癌发生发展过程中的作用。利用实时荧光定量PCR检测83例乳腺癌和癌旁组织中miR-449a的相对表达量,发现miR-449a在乳腺癌组织中的表达水平高于癌旁组织,并与肿瘤组织学级别、大小、雌激素受体状态和孕激素受体状态有关(P＜0.05)。miR-449a在三阴性乳腺癌中的表达水平显著低于管腔型。使用Kaplan-Meier Plotter数据库进行生存分析,结果显示在三阴性乳腺癌中miR-449a低表达组总生存率显著低于高表达组,而在管腔B型乳腺癌中miR-449a高表达组总生存率显著降低(P＜0.05)。利用ENCORI数据库预测得到靶基因186个,通过metascape数据库进行富集分析,发现其功能涉及间充质细胞分化、细胞迁移、内分泌抵抗、粘附连接、肌动蛋白细胞骨架调节以及NOTCH、TGF-β、Wnt、PI3K-Akt等介导的信号通路。通过string数据库进行蛋白互作网络分析,并使用Cytoscape软件筛选出由NOTCH1、JAG1和cyclin D1等蛋白构成的关键子网络。应用ENCORI数据库分析miR-449a与NOTCH途径靶基因的相关性,发现miR-449a与NOTCH1在乳腺癌组织中的表达呈负相关。本研究结果表明miR-449a在乳腺癌组织中的表达具有明显的异质性,可通过影响多种信号通路参与肿瘤发展过程,调控NOTCH信号通路可能是其在乳腺癌中的重要机制。     

基于生物信息学方法识别非小细胞肺癌(NSCLC)潜在治疗靶基因

本研究运用生物信息学方法识别非吸烟女性非小细胞肺癌(NSCLC)潜在的靶基因,并从分子水平探索其潜在的发病机制。从GEO数据库下载非吸烟女性非小细胞肺癌相关基因芯片数据集,经癌症组和癌旁对照组差异表达基因识别,并利用R软件对差异基因进行层次聚类分析,DAVID进行基因本体(gene ontology)和KEGG通路富集分析,STRING和Cytoscape软件构建蛋白-蛋白交互(PPI)网络,以及运用PASTAA分析,识别NSCLC相关转录因子,构建转录因子-基因共表达网络。结果表明,185个基因在NSCLC中差异表达,其中40个上调,145个下调;通过PASTAA分析识别出5个NSCLC基因相关转录因子。差异基因与胶原分解代谢过程、炎症反应的正调控等生物过程密切相关,基因的产物主要参与蛋白质细胞外基质、胶原三聚体等细胞组分,且主要发挥调节金属内肽酶活性、肝素结合和调节受体活性等分子功能;KEGG通路富集分析表明差异基因显著富集到胞外基质-受体信号通路、粘着斑信号通路、PPAR信号通和PI3K-Akt信号通路等,与非小细胞肺癌的发生发展密切相关。通过生物信息学方法,最终筛选到4个NSCLC关键基因:IL6、MMP1、COL1A1、CD36,其可能是非吸烟女性NSCLC潜在的治疗靶点。     

miR-335在肿瘤组织中的表达及其预测靶基因的生物信息学分析

目的:分析miR-335在多种肿瘤组织与癌旁组织中的表达,预测其靶基因并进行相关生物信息学分析,为进一步研究miR-335在肿瘤中的调控机制提供理论基础。方法:分析miR-335的保守性及在多个肿瘤组织中的表达;预测miR-335靶基因,并使用DAIVID对miR-335靶基因进行生物信息学分析。结果:miR-335序列高度保守,在肝癌、肺癌、乳腺癌、肝内胆管癌、脂肪肉瘤中表达下调(P<0.05)。预测miR-335靶基因共34个,靶基因集合功能富集于细胞迁移、凋亡、转录调控,以及蛋白质分子连接、细胞骨架组成等生物学过程和分子功能(P<0.05);主要参与了轴突向导和黏着斑信号通路、黑素瘤疾病信号通路及TGF-β信号通路(P<0.05)。结论:miR-335在多种肿瘤中表达异常,且涉及多个生物学过程和信号转导通路,与肿瘤的发生发展密切相关。     

FN1在GBM中的表达差异及对预后的影响

[目的]探究纤维连接蛋白1(Fibronectin 1,FN1)在多形性胶质母细胞瘤(GBM)中的表达情况及对患者预后的影响,为GBM的早期诊断和治疗提供生物标志物。[方法]CCLE数据库分析FN1在不同肿瘤细胞系中的表达;UALCAN和GEPIA2数据库分析FN1在GBM肿瘤组织和正常组织中的表达差异;The Human Protein Atlas数据库分析FN1蛋白在GBM肿瘤组织和正常组织中的表达;GEPIA2数据库分析FN1在肿瘤组织中的异常表达对GBM患者总体生存率和无病生存率的影响;DAVID 6.8在线软件对FN1相关基因进行KEGG通路富集。[结果]在所有类型肿瘤细胞系中,GBM肿瘤细胞系中FN1 mRNA表达水平中排第八;FN1在GBM肿瘤组织中的表达高于正常组织(***P<0.001和*P<0.05),并且FN1高表达后GBM患者的总体生存率和无病生存率均降低(P=0.028和P=0.0056);KEGG分析结果表明与FN1正相关的基因富集通路有57个,癌症通路位于第三位。[结论]FN1在GBM中明显上调,是GBM诊断和预后的有效生物标志物。     

肝癌细胞HepG2中增强子的识别及生物信息学分析

目的:整合增强子特征识别肝癌细胞HepG2增强子,并对其保守性、GC含量、转录因子调控、靶基因功能等进行分析,以期解析肝癌细胞增强子参与的调控网络。方法:通过整合H3K27ac、H3K4me1和H3K4me3组蛋白修饰及DNaseⅠ高敏位点的Chip-seq数据预测HepG2中的增强子,计算每个增强子的平均Phast Cons分数和GC含量,评估整体增强子的保守性与GC含量,整合ENCODE转录因子结合位点数据寻找转录因子-增强子调控,使用GREAT和DAVID分别对增强子和增强子的靶基因进行GO与KEGG通路功能富集分析。结果:共识别2254个肝细胞癌增强子,1432个增强子靶基因,135个转录因子的9983个增强子结合位点;比较随机位点靶基因,发现增强子显著正调控靶基因的表达;保守性与GC含量分析表明增强子具有显著高的保守性与GC含量,并存在C-T/C-T/C-T-G模式的motif;增强子功能分析显示增强子显著富集于蛋白结合、酶结合、转录因子结合、RNA聚合酶Ⅱ结合等已知增强子功能,增强子GO与KEGG通路功能富集分析表明增强子靶基因显著参与细胞增殖、细胞凋亡、细胞周期调控和细胞迁移等肿瘤相关的生物进程与信号通路。结论:识别的肝细胞癌增强子具有显著高的保守性与GC含量,受多种转录因子调控,对其靶基因起正调控作用并且显著富集于肿瘤相关生物学进程与信号通路中。     

基于数据挖掘分析microRNAs在冠状动脉支架内再狭窄中的调控机制

目的:通过寻找支架内再狭窄相关的循环microRNAs(miRNAs)及其作用靶基因,阐释miRNAs在经皮冠状动脉介入治疗的同时带来的支架内再狭窄(ISR)中的网络调控作用及机制。方法:由美国NCBI的GEO公共数据平台下载GSE60959中的miRNAs芯片数据,通过GeneSpringGX芯片分析软件分析得到ISR患者和对照组之间差异表达的循环miRNAs;采用miRNAs靶基因预测算法TargetScan和miRanda预测差异表达miRNAs的靶基因,通过DAVID平台和KEGG数据库分析得到靶基因所参与的信号通路;用GSE46560的mRNA芯片数据分析得到ISR患者较非ISR患者循环mRNAs差异表达谱,用来验证miRNAs调控ISR所作用的靶基因;采用Cytoscape软件构建基于miRNAs-信号通路、miRNAs-靶基因的共表达网络。结果:与对照组相比,ISR组存在131个差异表达循环miRNAs,其中上调41个。前5个上调miRNAs分别是miR-1183、miR-512-5p、miR-187-5p、miR-144-3p和miR-1225-5p。5个miRNAs的预测靶基因共6587个,信号通路富集分析显示这些基因主要参与的信号通路包括MAPK signaling pathway、ErbB signaling pathway、Wnt signaling pathway、Focal adhesion、Neurotrophin signaling pathway和Regulation of actin cytoskeleton。进一步对mRNAs芯片进行差异分析显示,与对照组相比,ISR患者差异循环mRNAs共171个,其中最可能受上述5个miRNAs调控的基因共43个。构建的共表达网络显示,miR-512-5p是作用靶基因和参与信号通路最多的miRNAs。结论:ISR患者循环miRNAs和mRNAs表达谱均存在改变,多个差异表达miRNAs通过作用于多个靶mRNAs,进而影响多个信号通路的活性,最终对ISR的发生、发展形成网络调控作用。     

miR-29a靶基因预测及其相关生物信息学分析

目的:通过对miR-29a进行靶基因预测及相关生物信息学分析,为miR-29a靶基因的实验验证提供数据支持,以期为深入研究miR-29a的生物学功能和调控机制提供理论指导。方法:利用PubMed检索miR-29a相关文章,通过miRBase在线工具分析miR-29a序列。应用TargetScan及miRNAda两种计算方法预测miR-29a靶基因并取其交集作为分析的基因集合,分别进行基因本体(gene ontology,GO)中的分子功能和生物学过程以及KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)生物通路富集分析。结果:(1)miR-29a序列在多物种间具有高度保守性。(2)两种方法预测miR-29a靶基因交集共191个。(3)miR-29a靶基因GO分子功能集中于转录因子活性、DNA结合和钙离子结合等(P0.05);miR-29a靶基因GO生物学过程集中于调控转录、细胞粘附、细胞增殖与凋亡等(P0.05);KEGG生物通路主要富集于PI3K-AKT信号通路、JAK-STAT信号通路、T细胞受体信号通路和胰岛素信号通路等信号转导通路,以及肺小细胞癌和子宫内膜癌等疾病通路(P0.05)。结论:miR-29a可能通过参与多个靶基因信号通路的调控,在机体的多种生理病理过程中发挥重要作用,是一个颇有研究价值的生物学靶标。     

microRNA155在动脉粥样硬化发生过程中的网络调控机制

动脉粥样硬化(atherosclerosis,AS)是一种慢性进行性的血管炎症性疾病,其发病机制主要包括内皮细胞损伤,脂质浸润及炎症介质分泌等。microRNA155(miR-155)是参与AS炎性调控、免疫和自噬信号等通路的微小非编码RNA。系统性研究miR-155及其靶基因的网络调控机制,能全面理解miR-155在AS中的作用,促进其在临床诊断中的应用开发。利用miRNA靶基因预测数据库miRDB、miRmap和Starbase获取miR-155的靶基因集。R语言分析基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)共享平台动脉粥样硬化斑块差异表达基因(GSE24702),筛选出18 076个差异表达基因。利用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)分析,观察这些差异表达基因共同富集在IL6-JAK-STAT3信号通路、炎症反应和TNFα等炎症信号通路。与miR-155靶基因交叉匹配得到371个交集mRNA,其中159个在动脉粥样硬化斑块中上调,212个在动脉粥样硬化斑块中下调。基因本体(gene ontology,GO)及基因组数据库(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析研究基因功能,GO富集分析371个差异基因主要富集炎症和凋亡信号通路的负调控等功能,KEGG分析371个差异基因主要富集TGFβ等炎症信号通路。蛋白相互作用网络(protein-protein interaction networks,PPI)分析获得关键节点基因是ARRB2、FBXO11、SOCS1、FBXO22、FBXO30、KRAS、RNF19A、TRIM32、HERC4、PJA1、RCHY1和DET1。本研究表明,miR-155主要通过调控炎症反应等相关信号通路影响斑块细胞炎症、自噬及凋亡等功能,进而影响动脉粥样硬化的各个进程。     

hsa-miR-192-3p的靶基因预测及功能分析

通过生物信息学方法预测hsa-miR-192-3p的靶基因及其靶基因的可能功能。首先通过miRbase在线数据库对hsamiR-192-3p的碱基序列及序列在各物种间的保守性进行分析,再通过miRGator v3. 0在线数据库查看hsa-miR-192-3p在各个组织器官中的表达丰富度情况;其次,应用Target Scan和miRanda在线数据库预测hsa-miR-192-3p的靶基因;最后,将预测得到的两个数据库的靶基因交集用DAVID在线数据库进行功能富集分析和信号转导通路富集分析。结果表明:hsa-miR-192-3p在人、家鼠、猕猴等生物中存在高度保守性; hsa-miR-192-3p在胃肠道、肾脏、肝胆系统、干细胞、鼻、脾、胸腺中表达丰富度较高;通过两个靶基因预测软件预测的靶基因取交集后共有190个;功能富集分析发现hsa-miR-192-3p靶基因富集在细胞质、细胞核、质膜、高尔基体等15个细胞组件(p0. 05),参与蛋白结合、GTP酶活性、锌离子跨膜转运蛋白活性等7个分子功能(p0. 05),涉及金属离子运输、RNA聚合酶II启动子的转录阳性调控、基因表达调节、钙离子跨膜运输、胚胎发育等18个生物过程(p0. 05);预测靶基因集合显著富集于癌症通路与催乳素信号通路中(p0. 05)。得出结论:hsa-miR-192-3p预测的靶基因集合富集于多个生物过程,与肿瘤密切相关,生物信息预测为今后的研究奠定了一定的理论基础,为后续实验验证提供了研究方向。     

人胚胎干细胞定向中胚层细胞分化的miRNA-mRNA网络调控

胚胎来源的中胚层细胞可以分化为心血管、血液和肌肉组织等多种类型细胞,而应用人胚胎干细胞分化为中胚层细胞的体外模型可为研究中胚层及其衍生的细胞谱系的分子调控机制提供重要手段。miRNA调控基因的表达通过多条信号通路参与中胚层细胞分化,但其调控机制虽有相关研究却并未完全阐明,特别是从整体水平上探索基因与非编码RNA表达变化及其相互作用的网络调控。该研究根据生物信息学分析,构建通过调节多条信号通路参与人胚胎干细胞向中胚层分化的潜在miRNA-mRNA调控网络,以便更全面地阐明人胚胎干细胞的分化机制。通过基因芯片和二代测序(RNAseq)技术检测筛选人胚胎干细胞诱导分化为中胚层细胞过程差异表达的miRNA和基因,并应用生物信息学分析预测差异表达miRNA的靶基因,将靶基因与差异表达基因取交集获得目标基因。同时,对差异表达基因和目标基因进行GSEA富集、GO注释及KEGG富集分析。最后,构建miRNA-mRNA的调控网络和筛选出关键基因并检测关键基因的表达。该研究共筛选出287个差异表达的miRNA和739个差异表达基因,预测差异表达miRNA的靶基因为13 064个,13 064个靶基因与739个差异表达基因取交集共获得目标基因401个。GSEA和KEGG富集分析发现,多条参与中胚层分化的信号通路,主要涉及Wnt/β-catenin、TGF-β和Hippo三条重要的信号通路。通过构建miRNA-mRNA调控网络,结果显示100个miRNA靶向Wnt/β-catenin通路中的11个基因,59个miRNA靶向TGF-β通路中的7个基因,有106个miRNA靶向Hippo通路中的10个基因。通过RT-qPCR验证三条通路中关键基因的表达。因此,该研究揭示了在中胚层分化过程中,Wnt/β-catenin、TGF-β和Hippo信号通路起了重要的调控作用,可能通过与各种miRNA-mRNA相互作用形成复杂的网络调控系统,精确调控人胚胎干细胞定向分化为中胚层细胞。     

应用高通量测序技术检测与奶牛乳产量和乳质量调控相关的miRNA

本实验将中国荷斯坦牛泌乳期高乳品质奶牛（H）和泌乳期低乳品质奶牛（L）乳腺组织作为实验对象,利用高通量测序技术进行了miRNA测序,与miRNA数据库比对,获得已知miRNA,整合miREvo和mirDeep2这两个miRNA预测软件,进行新miRNA分析,通过差异表达分析筛选组间差异miRNAs,获得56个差异表达miRNA(P <0.05,FDRq <0.05)并对差异表达miRNA进行靶基因预测;利用DAVID对靶基因进行GO(Gene Ontology)和信号通路富集分析。经过对靶基因筛选,发现了4个已报道与乳蛋白、乳脂紧密相关的功能基因：CSN3、SCD、LALBA和DGAT2。靶基因聚集的生物学功能多数参与了蛋白质和脂肪代谢,乳腺发育和分化,以及免疫功能。靶基因主要富集在MAPK 信号通路、甘油磷酸脂质代谢、缺氧诱导因子1和磷脂酰肌醇3激酶 蛋白激酶B信号转导通路。结果显示,靶基因主要富集在糖类代谢、脂肪代谢、蛋白质代谢、细胞凋亡以及免疫相关通路。     

肾透明细胞癌中长链非编码RNA SNHG12的生物信息学分析

目的:探讨长链非编码RNA(lncRNA)SNHG12在肾透明细胞癌(ccRCC)中的意义,并对SNHG12进行靶基因预测,为SNHG12在ccRCC中的进一步研究提供借鉴。方法:利用UALCAN数据库分析ccRCC中SNHG12的差异表达,并对SNHG12进行生存分析;利用RegRNA 2.0、HMDD、targetscan、starBase v3.0、microT-CDS平台预测SNHG12的靶基因,构建SNHG12-microRNAs-mRNAs调控网络;运用FunRich平台对预测的靶基因进行Gene Ontology(GO)分析和KEGG信号转导通路富集分析。结果:SNHG12在ccRCC中的表达明显增高,SNHG12高表达患者的总生存期较低表达患者明显缩短。SNHG12上存在3个与ccRCC相关的microRNAs(hsa-miR-138-5p、hsa-miR-454-3p、hsamiR-497-5p)的可能结合位点,从而调节下游的288个靶基因,构成SNHG12-microRNAs-mRNAs调控网络。在生物学过程中,microRNA靶基因高度富集到碱基、核苷、核苷酸和核酸代谢调节等过程。KEGG通路分析中,microRNA靶基因高度富集到内皮素、IFN-γ等介导的信号通路。结论:SNHG12在ccRCC中表达增高,有望成为ccRCC新的潜在生物学标志物。利用生物信息学方法进行靶基因预测,可为后续SNHG12在ccRCC中的机制研究提供方向。     

Hsa-miR-125b在人胃癌耐药细胞株中的表达及其靶基因的功能分析

研究表明, Hsa-miR-125b在人胃癌耐氟尿嘧啶细胞株BGC823/Fu中表达下降。为进一步探讨hsa-miR-125b在获得性耐药中所起的作用, 文章应用miRbase、靶基因预测软件、Gene Ontology数据库及KEGG数据库对hsa-miR-125b的序列特征、进化保守性、靶基因及功能以及靶基因所参与的信号通路等进行了深入的生物信息学分析。结果显示：has-miR-125b在多个物种之间具有高度序列保守性; 通过软件预测获得hsa-miR- 125b 靶基因79个, 其分子功能包括转录调节、蛋白质结合和肽酶类活性等(P<0.001), 其所参与的生物学过程主要有细胞周期、细胞增殖、细胞凋亡的正性或负性调控以及细胞因子刺激反应性、药物反应性、DNA损伤反应性等(P<0.001), 调控包括MAPK、Wnt、p53等多条信号转导通路(P<0.01)。上述结果表明hsa-miR-125b可能参与调控多个生物学过程和信号转导通路, 而其中细胞增殖、细胞凋亡、细胞周期等生物学过程以及MAPK、Wnt、p53等信号通路已被证实与肿瘤耐药的发生有关。因此, hsa-miR-125b可能通过调控上述环节中的靶基因来影响肿瘤细胞对药物的敏感性, 从而为hsa-miR-125b在肿瘤耐药中的作用机制提供新的研究线索。