基于转录调控网络预测肺鳞癌风险通路

目的 肺鳞癌又称肺鳞状细胞癌,是发病率和致死率非常高的一种恶性肿瘤.肺鳞癌的病因尚不明确,本研究结合肿瘤基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)肺鳞癌样本转录组数据,构建转录调控网络,采用广度优先搜索算法,识别肺鳞癌风险通路,探究肺鳞癌的发病机制.方法 整合8个公共数据库资源,得到转录因子(transcription fac-tor,TF)、长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)、微小RNA(microRNA,miRNA)和基因(Gene)候选调控关系数据.然后从TCGA数据库下载肺鳞癌样本TF、lncRNA、miRNA和Gene的表达谱数据,计算候选调控关系的斯皮尔曼相关系数,构建肺鳞癌相关的转录调控网络.采用广度优先搜索算法,以每个入度为0的点作为起始节点,识别调控网络中的级联调控通路.同时,从疾病数据库中下载肺癌相关的TF、lncRNA、miRNA和Gene,对得到的级联调控链进行疾病注释,疾病注释率高的调控链被认为是肺鳞癌风险通路.结果 整合8个数据库候选调控关系,包括TF对ln-cRNA、miRNA、Gene调控,lncRNA对TF、Gene调控以及miRNA对TF、lncRNA、Gene调控,共得到21597对调控关系.结合TCGA中肺鳞癌样本的表达数据,在P<0.01的阈值下,最终得到肺鳞癌相关转录调控网络,包含2234对调控关系,由91个TF、552个lncRNA、125个miRNA和937个Gene构成.采用广度优先搜索算法,共得到了10941个调控级联链.经过疾病信息注释后,得到36条肺鳞癌注释率为1的肺鳞癌风险通路.最后,结合识别的风险通路和小分子药物与miRNA关系数据库,得到9种治疗肺鳞癌的候选药物.结论 通过构建肺鳞癌相关转录调控网络,采用广度优先算法,可以识别肺鳞癌风险通路,为解释肺鳞癌的发病机制和预测治疗药物提供帮助.