【摘 要】
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目的:建立乳腺癌生物标志物微小核糖核酸(miRNA)预测靶基因的调控网络,对靶基因进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)数据库通路分析。从生物信息角度,
【机 构】
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首都医科大学生物医学工程学院,北京科技大学计算机与通信工程学院实验中心
【基金项目】
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北京市教育委员会科技发展计划（KM201710025010）“肿瘤力学微环境关联miRNA-mRNA功能模块识别研究”
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目的:建立乳腺癌生物标志物微小核糖核酸(miRNA)预测靶基因的调控网络,对靶基因进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)数据库通路分析。从生物信息角度,为乳腺癌的治疗提供一定的理论指导。方法:从已发表文献获取乳腺癌的生物标志物miRNA,借助5个预测工具预测出miRNA靶点。使用Cytoscape分析软件建立miRNA的预测靶基因调控网络,分别使用生物网络基因本体论工具(BiNGO)插件和miRWalk数据库对调控的靶基因进行GO富集分析和KEGG通路分析。结果:构建一个包含801个节点、791个靶点及1062对调控关系的乳腺癌生物标志物miRNA的预测靶基因调控网络,GO分析靶基因在生物学过程中显著富集。KEGG通路分析中,得到85个富集的信号通路,以及7个与乳腺癌有关的信号通路。结论:从生物信息学角度,通过分析miRNA靶基因的GO富集和KEGG信号通路,为靶基因的生物学功能研究提供理论指导,有助于为乳腺癌治疗提供可靠靶点。
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