【摘 要】
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目的 筛选与单心室心脏病相关的miRNA及其靶基因,完成miRNA-靶基因调控网络的构建.方法 从基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)中获取GSE136547芯片数据,应用R语言进行分析并筛选差异表达的miRNA,应用miR-Walk 3.0预测差异表达miRNA的靶基因,并完成GO和KEGG通路分析.使用String在线数据库进行蛋白互作网络(protein protein interaction network,PPI)分析,利用Cytoscape软件进行miRNA
【机 构】
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南京医科大学第一附属医院心血管内科,南京 210029;南京医科大学第一附属医院老年心血管内科,南京 210029
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目的 筛选与单心室心脏病相关的miRNA及其靶基因,完成miRNA-靶基因调控网络的构建.方法 从基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)中获取GSE136547芯片数据,应用R语言进行分析并筛选差异表达的miRNA,应用miR-Walk 3.0预测差异表达miRNA的靶基因,并完成GO和KEGG通路分析.使用String在线数据库进行蛋白互作网络(protein protein interaction network,PPI)分析,利用Cytoscape软件进行miRNA-靶基因及PPI调控网络可视化.结果 筛选后获得9个差异表达的miRNAs(P1|),其中8个上调,1个下调.GO功能富集显示:差异表达miRNAs的靶基因主要参与对DNA损伤检查点、对β淀粉样蛋白的细胞反应、对β淀粉样蛋白的反应、有丝分裂G1期DNA损伤检查点以及G1期DNA损伤检查点等生物学过程.KEGG富集分析发现:靶基因主要参与MAPK信号通路、PI3K-Akt信号通路、人T细胞白血病病毒1感染、人类巨细胞病毒感染以及癌症中的miRNA等重要通路.miRNA-靶基因调控网络中的miRNA包括:hsa-miR-20a-5p、hsa-miR-18a-5p、hsa-miR-18b-5p、hsa-miR-96-5p.通过CytoHubba插件得到10个关键基因分别为MAPK1、CREB1、VEGFA、ESR1、SMAD2、IGF1R、IGF1、IRS1、APP、CRK.结论 在单心室心脏病患者的血液中发现9个miRNAs存在差异性表达,它们可能在单心室心脏病的发病过程中发挥重要作用,为单心室心脏病的诊断提供新的思路和依据.
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