基于GEO数据库整合miRNA-mRNA表达谱筛选卵巢癌的关键基因分子及生物信息分析

摘要

目的 卵巢癌是妇产科恶性肿瘤死亡的主要原因之一,但其致病分子机制还未被清晰阐明.该研究通过整合生物信息学方法,旨在挖掘其潜在的关键基因分子及生物学功能,以便更全面地揭示其发病机制.方法 从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库下载miRNA和mRNA表达谱芯片集.通过R语言"limma"包筛选差异表达的miRNA和mRNA.通过FunRich软件对筛选的差异miRNA进行靶标预测,并与筛选的差异mRNA取交集得到共有差异基因.通过R语言"clusterProfiler"包对共有差异基因进行富集分析和通路注释以挖掘其生物学功能.运用string数据库和cytoscape软件进一步构建miRNA-靶基因调控网络,并鉴定分子网络中的关键基因分子.结果 共筛选鉴定出167个共有差异基因.富集分析表明共有差异基因主要涉及细胞外组织、胚胎器官发育、突触后特化、胶原三聚体和DNA结合转录激活等生物过程;通路注释表明共有差异基因主要参与蛋白质的消化吸收和松弛素信号通路行为.分子网络分析筛选鉴定了10个候选关键基因,并发现miR-29c-3p,miR-1271-5p和miR-133b抑癌分子与共有差异基因存在最广泛的靶向关系,处于调控中枢核心地位.上述关键基因分子在卵巢癌发生发展中扮演了重要角色.结论 该研究采用的系统整合方法学和鉴定的关键基因分子有助于揭示卵巢癌的潜在致病机制,也为卵巢癌的早期筛查提供新的候选标志物.