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基于“TF-miRNA”反馈环探讨活血荣络方对脑梗死大鼠的保护作用及机制 被引量：3
1
作者 杨仁义 颜思阳 +4 位作者 周德生 高晓峰 傅馨莹 龚翠兰 刘利娟 《中成药》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1429-1437,共9页
目的基于活血荣络方对"转录因子(TF)-微小RNA(miRNA)"反馈环的影响,研究其对脑梗死大鼠的保护作用。方法通过GEO、TargetScans、starBase、TransmiR v2.0数据库,采用R语言构建"TF-miRNA"反馈环。将大鼠随机分为假... 目的基于活血荣络方对"转录因子(TF)-微小RNA(miRNA)"反馈环的影响,研究其对脑梗死大鼠的保护作用。方法通过GEO、TargetScans、starBase、TransmiR v2.0数据库,采用R语言构建"TF-miRNA"反馈环。将大鼠随机分为假手术组、模型组、活血荣络方组及丁苯酞组,建立MCAO/R模型,灌胃给药7 d;采用mNSS(改良神经功能缺损评分)、HE(苏木素-伊红染色)、Nissl(尼氏染色)分别评价各组大鼠神经功能、病理及尼氏小体情况;RT-PCR法检测"TF-miRNA"反馈环中KLF4、KLF5、miR-206、miR-429及反馈环反向VEGF mRNA表达。结果生物信息学构建出"KLF4-miR-206""KLF4-miR-544""KLF4-miR-429""KLF5-miR-429""EBF1-miR-429"5个"TF-miRNA"反馈环。与假手术组比较,模型组mNSS,KLF4、KLF5、VEGF mRNA与miR-206、miR-429表达升高(P<0.01);与模型组比较,活血荣络方组与丁苯酞组mNSS 1 d无明显变化(P>0.05),3、7 d mNSS降低(P<0.01),KLF4表达升高,miR-206、miR-429表达降低(P<0.01);活血荣络方组KLF5、VEGF表达升高(P<0.05);丁苯酞组KLF5、VEGF表达升高(P<0.01);且药物均能改善脑梗死大鼠的病理损伤。结论活血荣络方能上调TFs(KLF4、KLF5)、下调miRNAs(miR-206、miR-429)的表达,打破脑梗死大鼠中存在的"TF-miRNA"反馈环,可能通过介导VEGF的表达促脑梗死后血管新生,起到神经保护作用。 展开更多
关键词 活血荣络方 脑梗死 tf-mirna 反馈环
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骨肉瘤miRNA分子共调控网络的构建 被引量：5
2
作者 蔡启轩 赵昕 +2 位作者 王雁冰 孙钰 王金成 《肿瘤防治研究》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期601-606,共6页
目的探讨骨肉瘤潜在的miRNA分子调控网络,为解析骨肉瘤发生发展的分子机制提供理论支撑。方法通过差异表达分析获得骨肉瘤组织表达水平发生显著性改变的miRNA,并找到具有显著差异的miRNA靶基因;再通过KEGG代谢通路富集分析以及GO基因功... 目的探讨骨肉瘤潜在的miRNA分子调控网络,为解析骨肉瘤发生发展的分子机制提供理论支撑。方法通过差异表达分析获得骨肉瘤组织表达水平发生显著性改变的miRNA,并找到具有显著差异的miRNA靶基因;再通过KEGG代谢通路富集分析以及GO基因功能注释,探究骨肉瘤组织与正常组织相比表达水平发生显著性改变基因的功能,构建分子共调控网络。结果筛选差异表达miRNA52例,其中31例miRNA上调表达,21例miRNA下调表达;参与肿瘤通路的miRNA共有5例,其关联靶基因共有314个。KEGG代谢通路富集分析结果与GO基因功能分析结果显示,差异表达基因主要参与肿瘤相关的代谢通路。基于差异表达基因及TRED数据库中所收录的人类转录因子信息,对差异表达基因进行分子偶联,构建了分子共调控网络。结论基于分子共表达网络,对骨肉瘤发生发展的分子作用机制进行了系统性挖掘。 展开更多
关键词 骨肉瘤 分子共调控网络 MIRNA 转录因子
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基于miRNA-TF调控网络识别乳腺癌亚型关键调控子
3
作者 韩晓乐 赵宁 +5 位作者 刘永晶 严自创 张强 周元帅 张瑞 许艳 《哈尔滨医科大学学报》 CAS 2017年第1期21-24,共4页
目的挖掘乳腺癌各亚型关键调控子并评估其预后能力。方法整合TCGA数据库中乳腺癌样本基因表达、拷贝数变异和DNA甲基化数据,分亚型筛选癌症相关基因。以此为基础,挖掘各亚型的四类motif,将同亚型四类motif合并构建各亚型miRNA-TF调控网... 目的挖掘乳腺癌各亚型关键调控子并评估其预后能力。方法整合TCGA数据库中乳腺癌样本基因表达、拷贝数变异和DNA甲基化数据,分亚型筛选癌症相关基因。以此为基础,挖掘各亚型的四类motif,将同亚型四类motif合并构建各亚型miRNA-TF调控网络。随后,挖掘每个网络hub节点,并对其预后能力进行评估。结果各调控网络中的10个hub miRNA分别为乳腺癌亚型关键调控子。结论基于miRNA-TF调控网络能有效识别出乳腺癌亚型预后相关生物标志物。 展开更多
关键词 乳腺癌亚型 miRNA—TF调控网络 MIRNA
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机器学习法联合免疫细胞浸润分析铁死亡在慢性髓系白血病中的作用机制 被引量：1
4
作者 冯小云 秦玉凤 +2 位作者 袁月 李丹 张鹏 《生物技术》 CAS 2024年第6期696-706,共11页
[目的]基于机器学习法筛选慢性髓系白血病(CML)中铁死亡关键基因,分析关键基因在CML中的潜在作用机制。[方法]将GEO数据库中的两个CML数据集(GSE5550和GSE24739)进行整合并消除批次效应;采用“LIMMA”R包在25例CML和16例对照样本中对铁... [目的]基于机器学习法筛选慢性髓系白血病(CML)中铁死亡关键基因,分析关键基因在CML中的潜在作用机制。[方法]将GEO数据库中的两个CML数据集(GSE5550和GSE24739)进行整合并消除批次效应;采用“LIMMA”R包在25例CML和16例对照样本中对铁死亡基因集进行差异分析;使用“ClusterProfiler”R包对差异基因进行GO和KEGG富集分析;使用SVM-RFE和LASSO回归两种筛选关键基因;通过Cytoscape软件构建关键基因MiRNA-TF-mRNA调控网络;使用CIBERSORT算法分析CML中22种免疫细胞组分的组成模式以及关键基因与免疫细胞相关性。[结果]差异分析共获得出34个铁死亡差异基因,34个差异基因共富集出29条通路和388个GO条目。机器学习鉴定AKR1C1、DUSP1、FADS2和SLC1A4是CML的关键基因,并通过受试者工作特征曲线(ROC)验证。MiRNA-TF-mRNA调控网络显示多个部分MiRNAs可以同时调控铁死亡特征基因,SLC1A4主要调控CLI3、CLI2、PCBP2、BRCA2、SP2和ZBTB17六个转录因子,而其他转录因子则通过MiRNA调控。免疫细胞浸润分析显示,SLC1A4与T滤泡辅助细胞静息相关。FADS2与B祖细胞、B记忆细胞、CD8 T细胞、T滤泡辅助细胞、NK静息细胞、巨噬细胞M0、树突状细胞和中性粒细胞相关。DUSP1与B记忆细胞静息相关。[结论]CML中4个铁死亡关键基因AKR1C1、DUSP1、FADS2和SLC1A4可作为CML的潜在生物标志物,其与免疫细胞浸润的关联可能为理解CML的发展提供新的见解。 展开更多
关键词 慢性髓系白血病 铁死亡 机器学习法 免疫细胞浸润 MiRNA-TF-mRNA调控网络
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通过miRNA-TF-mRNA调控网络揭示儿童1型糖尿病的潜在生物标志物
5
作者 赵威 魏广友 《齐齐哈尔医学院学报》 2023年第5期401-406,共6页
目的通过miRNA-TF-mRNA调控网络来预测儿童1型糖尿病(T1D)的潜在生物标志物。方法以基因表达综合数据库(GEO)的GSE33440数据集为基因表达阵列。利用R包微阵列数据线性模型(LIMMA)识别差异表达基因(DEG)、加权基因共表达网络分析(WGCNA)... 目的通过miRNA-TF-mRNA调控网络来预测儿童1型糖尿病(T1D)的潜在生物标志物。方法以基因表达综合数据库(GEO)的GSE33440数据集为基因表达阵列。利用R包微阵列数据线性模型(LIMMA)识别差异表达基因(DEG)、加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选最重要模块,共同基因(CGs)被确定为DEG和最重要模块中的基因的交叉点;对CGs进行GO、KEGG通路富集分析;通过miRNA-TF-mRNA调控网络预测潜在生物标志物。结果识别出51个DEG和9个重要模块;筛选出了12个CGs;CGs富集在腺苷酸活化蛋白激酶(AMPK)信号通路以及胰岛素受体底物2基因(IRS2);在miRNA-TF-mRNA调控网络中miR-499b-5p可靶向IRS2,通过AMPK信号通路调节儿童T1D。结论研究揭示了miR-499b-5p/IRS2可能被视为儿童T1D的潜在治疗靶点。 展开更多
关键词 儿童 1型糖尿病 GEO数据库 miRNA-TF-mRNA 生物标志物
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基于生物信息学分析和构建乳腺癌脑转移中miRNA-TF-mRNA调控网络
6
作者 潘鑫 刘芷涵 刘析璘 《医学信息》 2025年第6期9-14,共6页
目的构建乳腺癌脑转移中miRNA-TF-mRNA调控网络。方法从GEO数据库下载乳腺癌脑转移相关的miRNA和mRNA表达数据集,通过GEO2R对数据集进行差异分析。使用miRWalk、TargetScan和miRDB工具预测差异表达miRNAs的下游靶mRNAs,并与差异表达mRNA... 目的构建乳腺癌脑转移中miRNA-TF-mRNA调控网络。方法从GEO数据库下载乳腺癌脑转移相关的miRNA和mRNA表达数据集,通过GEO2R对数据集进行差异分析。使用miRWalk、TargetScan和miRDB工具预测差异表达miRNAs的下游靶mRNAs,并与差异表达mRNAs进行交叉匹配,同时进行GO和KEGG功能富集分析。利用String数据库构建交叉mRNAs的PPI网络图并筛选关键靶mRNAs。通过FunRich软件预测靶mRNAs的转录因子(TFs),并利用Cytoscape软件构建乳腺癌脑转移中相关的miRNA-TF-mRNA调控网络。结果共筛选出差异表达的miRNAs 54个,全为上调miRNAs。预测的下游靶mRNAs与差异表达mRNAs取交集共筛选出41个候选靶mRNAs。GO分析显示其生物过程主要参与基因表达的正调控等,分子功能主要参与涉及调控RNA聚合酶Ⅱ转录因子的活性;KEGG通路分析显示主要集中在癌症相关的Ras信号通路。String数据库构建候选靶mRNAs的PPI网络图,筛选出包括SUMO1、DAXX、UBA2、RBX1等在内的23个关键mRNAs。FunRich软件预测获得10个调控关键mRNAs的TFs,包括SMAD1、HOXA3、FOXO1等。利用Cytoscape软件构建miRNA-TF-mRNA调控网络,得到3个miRNAs节点、10个TFs节点、23个候选靶mRNAs节点。结论miR-532-3p、miR-1224-5p、miR-877-5p和SMAD1、HOXA3、FOXO1等TFs、以及SUMO1、DAXX、UBA2等关键靶mRNAs可能在乳腺癌脑转移发生发展过程中构成重要的miRNA-TF-mRNA调节网络。 展开更多
关键词 乳腺癌脑转移 微小RNAS 生物信息学 miRNA-TF-mRNA调控网络
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