类风湿关节炎患者滑膜组织lncRNA表达及基于CeRNA网络的生物信息学分析

目的:通过生物信息学分析来识别类风湿关节炎(rheumatoid arthritis,RA)滑膜组织病变进展相关的差异表达基因.方法:通过NCBI GEO数据库获取GSE55235和GSE55457的基因表达谱.采用Perl语言对下载的数据进行样本数据合并及基因重注释;采用R语言进行批次矫正及差异分析,根据差异长链非编码RNA(lncRNA)和mRNA构建竞争性内源RNA(ceRNA)网络及进行GO富集分析和KEGG通路分析;使用cytoHubba插件筛选Hub基因,分析与差异LncRNA的相关性.结果:分析显示与正常滑膜组织对比,RA患者滑膜组织143个mRNA、3个lncRNA存在明显差异表达.根据差异基因构建lncRNA-miRNA-mRNA互作网络,网络由2个LncRNA节点,16个miRNA节点、17个mRNA节点以及44个边组成.GO功能富集分析主要集中在细胞死亡的正调控、成纤维细胞增殖的调节、免疫应答调节细胞表面受体信号通路等功能.KEGG通路分析显示35条通路被富集,其中涉及IL-17代谢通路、MAPK信号通路、WNT信号通路、TNF信号通路等.其中Hub基因MYC,CDKN1A,JUN,FOS与LncRNA MEG3在RA滑膜组织中均呈低表达,且lncRNA MEG3与MYC,CDKN1A,JUN,FOS表达具有相关性.结论:通过生物信息学网络分析,lncRNA MEG3可能作为ceRNA在RA的疾病发展中发挥着重要作用,为RA提供一些新的候选诊断生物标志物或潜在的治疗靶点.