联合TCGA和GEO数据库构建由circRNA介导的非小细胞肺癌特异性竞争性内源性RNA网络

目的 通过整合多组学公共数据,构建由circRNA介导的非小细胞肺癌(NSCLC)特异性ceRNA网络并识别与NSCLC 患者预后相关的生物标志物.方法 首先,按|log2(Foldchange)|>1 和 adj-P<0.05 的标准,对circRNA、miRNA、mRNA 数据进行差异分析,获得差异 circRNA(DEcircRNA)、miRNA(DEmiRNA)和 mRNA(DEmRNA),使用秩集聚法整合确定最优的 DEcircRNA.然后,利用 miRanda、RNAhybrid 算法确定 DEcircRNA-DEmiRNA的调控对,使用 miRTarbase 数据库确定 DEmiRNA-DEmRNA 调控关系,由此构建由 DEcircRNA 介导的NSCLC特异性ceRNA网络并提取核心子网络;最后,对子网络进行GO和KEGG富集分析以及生存分析,以阐明其生物学和临床意义.结果 通过对circRNA、miRNA-seq、RNA-seq及临床信息进行分析,构建circRNA-miRNA-mRNA网络并提取了核心子网络(含8 个DEcircRNA、10 个miRNA和38 个mRNA),即NSCLC特异性ceRNA子网.GO分析显示子网主要参与中性粒细胞激活参与免疫反应、核受体活性等过程;KEGG显示集中于MAPK信号通路和p53 信号通路等通路.最后,生存分析得到子网络中显著影响 NSCLC 患者预后的 14 个基因(ANGPTL4、FOXM1、HMGA2、HOXA1、OPRM1、PMAIP1、LDHA、TWIST1、MTFR1、PLK1、MAP3K8、TGFBR2、BTK 和 CX3CR1).结论 构建了由circRNA介导的NSCLC特异性ceRNA网络具有明确的生物学意义和临床意义,为进一步开展NSCLC相关机制和预后标志物研究提供了基础数据.