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目的:头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)是一类侵袭性恶性肿瘤,到目前为止,HNSCC仍然是最具挑战性的恶性肿瘤之一。因此,筛选一种能够指导HNSCC早期诊断的生物标志物至关重要。最近提出的竞争性内源RNA(ce RNA)网络表明,m RNA和lnc RNA会通过竞争共享mi RNA调节生命活动,因此,筛选出一个ce RNA调控网络对HNSCC的治疗研究也意义重大。近年来诸如基因组学和蛋白质组学技术等高通量分析的迅速发展大大增加了肿瘤RNA、DNA和蛋白质生物标志的数量,这种基于高通量测序数据的生物信息学方法,可以同时筛查数千个生物分子,最终筛选出在疾病中差异性表达的基因,为研究基因相互作用网络和分子途径开辟一条新的渠道。方法:1、从TCGA癌症数据库下载HNSCC的RNA测序数据,用gdc RNAMerge()合并原始数据,edge R包中的TMM做数据标准化,用R中的gdc DEAnalysis()对标准化的数据做差异表达分析,筛选差异表达基因,cluster Profilier包中的enrich GO对这些基因进行GO富集分析,利用star Base分析mi RNA-lnc RNA之间的相互作用关系,再用cytoscape可视化软件将枢纽基因之间关联可视化,找出可能的ce RNA网络关系。2、从GEO数据库中下载HNSCC芯片数据,利用WGCNA方法,根据GEO数据库中的表型数据比对每个样本的表型数据筛选出差异表达基因基因模块,对筛选出来的模块中的基因进行GO富集分析,最后使用cytoscape软件将模块基因进行可视化处理,筛选出关键的枢纽基因。3、收集HNSCC患者血液样本提取RNA进行q PCR定量分析,喉癌患者组织切片进行免疫组化分析,分别对通过生物信息学方法筛选出的基因进行验证。结果:1、通过TCGA数据库分析出差异表达的蛋白编码基因1513个,其中表达上调的有434个,表达下调的有1079个;得到差异表达的lnc RNA 188个,其中有139个表达上调,49个表达下调;假基因(pseudogene)46个,其中28个表达上调,18个表达下调。另外筛选出了471个差异表达的mi RNA,表达上调的有272个,其中显著上调的有87个;表达下调的有198个,其中显著下调的有81个,筛选ce RNA网络5条:MAG12-mi R-374a-5p-MEIS1、NEAT1-let-7e-5pMEH2、SNHG3-mi R-340-5p-C16orf74、NEAT1-mi R-181C-5p-CELSR3和NEAT1-let-7e-5p-PIPNM3。2、WGCNA模块分析结果表明,brown模块与HNSCC显著相关。根据cytoscape可视化的棕色模块基因,我们筛选出可能的枢纽基因:SPINK5、PPL、SCEL及PITX1。3、经q PCR验证,在HNSCC患者中NEAT1表达水平上调,而mi R-181c-5p表达下调;免疫组化试验结果表明,喉癌组织中CELSR3表达量相对较高,癌旁组织和正常喉管组织中表达量低或不表达。