目的:采用高通量测序检测卵巢子宫内膜异位症微小RNA(microRNA，miRNA)及mRNA的表达，分析miRNA-mRNA调控网络关系，探索卵巢子宫内膜异位症的发生机制。方法:回顾性分析2017年3月至2018年3月在中南大学湘雅医院因卵巢子宫内膜异位症行手术的患者20例，取异位内膜及配对在位内膜组织，提取总RNA，分别进行miRNA测序及mRNA测序，获得差异miRNA及mRNA表达谱。运用Targetscan、miRDB数据库预测差异miRNA可能结合的mRNA，并与差异mRNA取交集，获得候选mRNA，采用Cytoscape软件进行miRNA-mRNA调控网络分析，采用DAVID数据库进行基因功能富集(GO)分析和信号通路(pathway)分析。结果:与在位内膜比较，异位内膜差异表达的miRNA有369个(197个上调，172个下调)，差异表达的mRNA 3 765个(1 975个上调，1 790个下调)。实时荧光定量PCR(qRT-PCR)证实miR-202-5p、miR-514a-5p在异位内膜表达高于在位内膜( P<0.05)，而miR-375-3p、miR-449b-5p在异位内膜表达低于在位内膜( P<0.05)，与测序结果相符合。生物信息学发现与这4个miRNA相关的候选mRNA主要富集于核内甾体激素受体结合、跨膜受体及蛋白激酶激活等生物学过程。KEGG通路富集显示其参与了多种信号通路，如TGFβ信号通路、细胞黏附分子信号通路、Wnt信号通路、Rap1信号通路。 结论:miRNA及mRNA在子宫内膜异位症差异表达，二者相互作用通过多种通路参与子宫内膜异位症的发生发展。

目的:探讨癌易感性候选基因19（CASC19）调控微小RNA-449b-5p（miR-449b-5p）的表达后对子宫颈癌细胞增殖、凋亡和辐射敏感性的影响。方法:（1）培养子宫颈癌细胞系HeLa细胞，予不同剂量（分别为0、2、4、6、8 Gy）的X线照射，实时荧光定量PCR技术检测HeLa细胞中CASC19 mRNA和miR-449b-5p的表达水平。（2）不同条件处理后HeLa细胞增殖、凋亡、辐射敏感性及其相关蛋白表达的检测，其中，不同处理条件包括沉默CASC19表达、过度表达miR-449b-5p、下调miR-449b-5p并沉默CASC19表达，相关蛋白包括细胞周期蛋白D1（cyclin D1）、活化的半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶3（cleaved-caspase-3）和组蛋白变异体H2AX（γ-H2AX）；采用四甲基偶氮唑蓝（MTT）比色法检测细胞增殖情况，流式细胞仪检测细胞凋亡情况，细胞克隆形成实验检测细胞的辐射敏感性（以存活分数表示）。（3）采用双荧光素酶报告基因实验（结果以荧光素酶活性表示）和实时荧光定量PCR技术验证CASC19和miR-449b-5p之间的靶向调控关系。结果:（1）随着X线照射剂量（0、2、4、6、8 Gy）的增加，HeLa细胞中CASC19 mRNA的表达水平逐渐升高（ F=502.681， P=0.000），miR-449b-5p的表达水平逐渐降低（ F=202.936， P=0.000）。（2）沉默CASC19表达、过度表达miR-449b-5p后，HeLa细胞的存活率显著降低（ P<0.05），凋亡率显著升高（ P<0.05），存活分数显著降低（ P<0.05），cyclin D1蛋白的表达水平显著降低（ P<0.05），cleaved-caspase-3和γ-H2AX蛋白的表达水平显著升高（ P<0.05）；下调miR-449b-5p并沉默CASC19表达后，HeLa细胞的存活率显著升高（ P<0.05），凋亡率显著降低（ P<0.05），存活分数显著升高（ P<0.05），cyclin D1、γ-H2AX蛋白的表达水平显著升高（ P<0.05），cleaved-caspase-3的表达水平显著降低（ P<0.05）。（3）与对照比较，过度表达miR-449b-5p可显著降低CASC19基因野生型HeLa细胞的荧光素酶活性（分别为1.00±0.09、0.37±0.05， P<0.01），而对CASC19基因突变型HeLa细胞的荧光素酶活性无显著影响（分别为0.92±0.07、0.94±0.05， P>0.05）。与对照比较，沉默CASC19表达后HeLa细胞中miR-449b-5p的表达水平显著升高（分别为1.00±0.12、4.84±0.49， P<0.05），过度表达CASC19后HeLa细胞中miR-449b-5p的表达水平显著降低（分别为1.00±0.09、0.38±0.04， P<0.05）。 结论:HeLa细胞中CASC19可负调控miR-449b-5p的表达，下调miR-449b-5p表达可部分逆转沉默CASC19对HeLa细胞增殖、凋亡及辐射敏感性的影响。

目的:探讨基于生物信息学构建胰腺癌患者预后相关微小RNA(miRNA)预测模型及其应用价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集肿瘤基因图谱计划(TCGA)数据库(https：//cancergenome.nih.gov/)自建库起至2017年9月171例胰腺癌患者的临床病理资料；男93例，女78例；中位年龄为65岁，年龄范围为35～88岁。171例患者中，64例临床病理资料完整。171例患者采用随机抽样法按7∶3比例分为训练集123例和测试集48例。训练集用于构建预测模型，测试集用于验证预测模型效能。从GEO基因公共表达数据库中下载包含9对胰腺癌及对应癌旁组织的miRNA测序数据的数据集GSE41372，从癌组织及癌旁组织差异表达的miRNA中筛选出候选差异表达miRNA，基于训练集患者信息，进行LASSO-COX回归分析，从候选差异表达miRNA中筛选出与生存相关miRNA，将其拟合成一个相对精简的预后相关miRNA模型。分别在训练集和测试集中对构建的预后相关miRNA模型的预测效能进行验证，以受试者工作曲线下面积(AUC)评价模型准确性，以一致性指数(C-index值)评价模型效能。观察指标：(1)患者生存情况。(2)差异表达miRNA筛选结果。(3)预后相关miRNA模型的构建。(4)预后相关miRNA模型的验证。(5)胰腺癌患者临床病理因素比较。(6)影响胰腺癌患者预后的相关因素分析。(7)预后相关miRNA模型与第8版TNM分期预测效能的比较。正态分布的计量资料以 ± s表示，两组间比较采用Student- t检验，多组间比较采用方差分析。偏态分布的计量资料以 M(范围)表示，组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以绝对数或百分比表示，组间比较采用 χ2检验。等级资料分析采用秩和检验。采用计数资料相关性分析，挖掘预后相关miRNA模型与患者临床病理参数之间的相关性。采用COX进行单因素及多因素分析，并判断相关性，结果以风险比及95%可信区间表示，风险比<1时，证明该因素为保护因素；风险比>1时，证明该因素为危险因素；风险比＝1时，说明对生存无明显影响。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线并计算生存率，采用Log-rank检验进行生存分析。 结果:(1)患者生存情况：123例训练集患者随访时间为31～2 141 d，中位随访时间为449 d，3、5年总体生存率分别为16.67%、8.06%。48例测试集患者随访时间为41～2 182 d，中位随访时间为457 d，3、5年总体生存率分别为15.63%、9.68%。两组患者3、5年总体生存率比较，差异均无统计学意义( χ2＝0.017，0.068， P>0.05)。(2)差异表达miRNA筛选结果：生物信息学分析结果显示，共筛选102个候选差异表达miRNA，其中63个miRNA在癌组织中上调，39个miRNA在癌组织中下调。(3)预后相关miRNA模型的构建：在102个候选差异表达基因中，筛选出5个与生存相关的miRNA。名称分别为miR-21、miR-125a-5p、miR-744、miR-374b、miR-664，差异表达模式(癌组织对比癌旁组织)分别为升高、升高、降低、升高、降低，差异表达倍数分别为4.00、3.43、3.85、2.62、2.35倍。由5个与生存相关miRNA构建的预后表达方程＝0.454×miR-21表达量－0.492×miR-125a-5p表达量－0.49×miR-744表达量－0.419×miR-374b表达量－0.036×miR-664表达量。(4)预后相关miRNA模型的验证：在训练集和测试集中，预后相关miRNA模型C-index值分别为0.643和0.642。(5)胰腺癌患者临床病理因素比较：COX分析结果显示，预后相关miRNA模型与肿瘤病理学T分期和肿瘤位置具有相关性( Z＝45.481, χ2＝10.176， P<0.05)。(6)影响胰腺癌患者预后的相关因素分析：单因素分析结果显示为肿瘤病理学N分期、接受放射治疗、接受分子靶向治疗、预后相关miRNA模型评分是胰腺癌患者预后的相关因素(风险比＝2.471，0.290，0.172，2.001，95%可信区间为1.012～6.032，0.101～0.833，0.082～0.364，1.371～2.922， P<0.05)。多因素分析结果显示：接受分子靶向治疗是胰腺癌患者预后的独立保护因素(风险比＝0.261，95%可信区间为0.116～0.588， P<0.05)；预后相关miRNA模型评分≥1.16分是胰腺癌患者预后的独立危险因素(风险比＝1.608，95%可信区间为1.091～2.369， P<0.05)。(7)预后相关miRNA模型与第8版TNM分期预测效能的比较：在训练集中，预后相关miRNA模型对胰腺癌患者3、5年生存时间预测概率与第8版TNM分期比较，差异有统计学意义( Z＝－1.671，－1.867， P<0.05)。预后相关miRNA模型与第8版TNM分期AUC分别为0.797、0.935与0.737、0.703，95%可信区间分别为0.622～0.972、0.828～1.042与0.571～0.904、0.456～0.951；C-index值分别为0.643与0.534。在测试集中，预后相关miRNA模型对胰腺癌患者3、5年生存时间预测概率与第8版TNM分期比较，差异有统计学意义( Z＝－1.729，－1.923， P<0.05)。预后相关miRNA模型与第8版TNM分期AUC分别为0.750、0.873与0.721、0.703，95%可信区间分别为0.553～0.948、0.720～1.025与0.553～0.889、0.456～0.950；C-index值分别为0.642与0.544。 结论:基于5个与胰腺癌生存相关miRNA构建可用于胰腺癌患者生存预测的预后相关miRNA模型。该模型可与现有TNM分期系统及其他临床病理参数形成互补，为患者提供个体化、准确的生存时间预测，为临床治疗提供参考。

目的:探讨艾司氯胺酮对肝癌细胞恶性生物学行为的影响及可能的作用机制.方法:收集26例肝癌患者的癌组织和癌旁组织.实时荧光定量聚合酶链反应(RT-qPCR)检测肝癌组织和细胞微小RNA(miR)-449b-5p和转化生长因子-β诱导因子同源盒2(TGIF2)mRNA表达.选取上述基因变化最显著的细胞进行后续实验.将肝癌SK-Hep-1细胞分为对照组(正常培养)、艾司氯胺酮-L组(1 mmol/L艾司氯胺酮处理)、艾司氯胺酮-H组(2 mmol/L艾司氯胺酮处理)、艾司氯胺酮-H+inhibitor NC组(转染inhibitor NC+2 mmol/L艾司氯胺酮处理)、艾司氯胺酮-H+miR-449b-5p inhibitor组(转染miR-449b-5p inhibitor+2 mmol/L艾司氯胺酮处理).细胞计数试剂盒(CCK-8)法检测细胞增殖.划痕实验检测细胞迁移能力.Transwell实验检测细胞侵袭能力.流式细胞术检测细胞凋亡情况.Western blot检测细胞中肿瘤增殖细胞核抗原(Ki-67)、半胱氨酸蛋白酶-3(Cleaved caspase-3)、基质金属蛋白酶-9(MMP-9)、血管内皮生长因子A(VEGF-A)、TGIF2蛋白表达量.双荧光素酶报告基因实验验证miR-449b-5p和TGIF2的靶向关系.结果:肝癌组织和细胞TGIF2 mRNA表达水平升高,miR-449b-5p表达水平降低(均P＜0.05).与对照组比较,艾司氯胺酮-L组、艾司氯胺酮-H组以及艾司氯胺酮-H+inhibitor NC组SK-Hep-1细胞中miR-449b-5p表达水平、细胞凋亡率及Cleaved caspase-3蛋白表达水平升高,TGIF2 mRNA表达水平、OD450值(24、48 h)、细胞划痕愈合率、细胞侵袭数及Ki-67、MMP-9、VEGF-A、TGIF2蛋白表达水平降低(均P＜0.05).与艾司氯胺酮-H+inhibitor NC 组比较,艾司氯胺酮-H+miR-449b-5p inhibitor 组 SK-Hep-1 细胞miR-449b-5p表达水平、细胞凋亡率及Cleaved caspase-3蛋白表达水平降低,TGIF2 mRNA表达水平、OD450值(24、48 h)、细胞划痕愈合率、细胞侵袭数及Ki-67、MMP-9、VEGF-A、TGIF2蛋白表达水平升高(均P＜0.05).miR-449b-5p mimic+TGIF2-WT组荧光素酶活性低于miR-NC+TGIF2-WT组(P＜0.05).结论:艾司氯胺酮通过上调miR-449b-5p/TGIF2轴抑制肝癌细胞的恶性生物学行为.

目的 探讨铁蓄积小鼠骨量下降与微小RNA(miRNA,miR)差异性表达的关系.方法 12周龄雄性ICR小鼠(n=12)随机分为两组:铁蓄积组(FAC组)及对照组(Con组),分别腹腔注射枸橼酸铁胺(FAC)及等量生理盐水,干预8周后检测血清铁蛋白,微计算机断层扫描技术(Micro-CT)检测小鼠股骨骨量,并分析相关骨结构参数.小鼠全血分离白细胞提取RNA,进行TaqmanmiRNA芯片检测表达谱差异,实时荧光定量聚合酶链反应(FQ-PCR)检测验证差异miRNA.利用Targetscan及miRDB数据库预测差异miRNA的下游靶基因,并对预测的下游靶基因进行生物信息学分析,包括细胞成分、生物过程、分子功能和京都基因和基因组百科全书(KEGG)通路分析.结果 FAC组干预8周后,血清铁蛋白[(218.2 ±29.5) μg/L]相较于对照组[(30.6±9.9)μg/L]明显升高(P =0.000).股骨三维重建示铁蓄积小鼠骨质结构破坏,骨量、骨小梁厚度(Tb.Th)及骨体积分数(BV/TV)显著下降(P=0.001、0.005、0.021),而骨小梁间隙(Tb.Sp)升高(P=0.000).miRNA芯片结果:初步筛选出20个miRNA表达上调:mmu-miR-29b-3p、mmu-miR-324-3p、mmu-miR-133a-5p、mmu-miR-214-5p、mmu-miR-22-3p、mmu-miR-34a-5p、mmu-miR-31-5p、mmu-miR-143-5p、mmu-miR-423-3p、mmu-miR-223、mmu-miR-155、mmu-miR-106a、mmu-miR-2861、mmu-miR-148a、mmu-miR-96、mmu-miR-449a-5p、mmu-miR-423-Sp、mmu-miR-204-5p、mmu-miR-211、mmu-miR-23b及7个miRNA表达下调:mmu-miR-1 8a-3p、mmu-miR-223-3p、mmu-miR-199a-5p、mmu-miR-196a-5p、mmu-miR-30c-5p、mmu-miR-15b、mmu-miR-130b.其中mmu-miR-423-5p表达差异最为显著,q-PCR验证结果显示miR-423-5p的表达趋势与测序结果一致.Targetscan和miRDB预测并筛选miR-423-5p下游靶基因共91个.生物信息学分析表明miR-423-5p的靶基因在磷脂酰肌醇3激酶(PI3K)-蛋白激酶B(Akt)、Rap1、Ras及丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路上出现聚集.结论 铁蓄积导致的骨量下降可能与miR-423-5p差异性表达相关.

目的 通过数据挖掘分析长链非编码RNA(lncRNA)、微小RNA(miRNA)和信使RNA(mRNA)在喉鳞状细胞癌中的相互作用机制.方法 从肿瘤基因图谱(TCGA)中获取喉鳞状细胞癌的lncRNA、miRNA、mRNA表达谱数据及相关临床数据,从TCGA和GEO数据库中获取喉鳞状细胞癌的DNA甲基化数据.进行蛋白相互作用(PPI)、基因文本(GO)、京都基因和基因组百科全书(KEGG)信号通路分析和Kaplan-Meier生存分析,构建竞争性内源RNA(ceRNA)网络和转录因子调控网络.结果 LINC00278、LINC00689、MYHAS、miRNA-99a和miRNA-301a属于低风险基因(HR<1);MNX1-AS1、LINC02575、HOXB-AS4、LSAMP-AS1、LINC02086、IG-FL2-AS1、LINC02253、CASC20、miRNA-383、miRNA-196a-2、miRNA-196a-1、miRNA-100和miRNA-4652属于高风险基因(HR>1).ceRNA网络中有11个lncRNA(LINC02576、LINC02086、AC020659.1、LINC00528、LINC00689、HOXB-AS4、MNX1-AS1、LINC00278、AC010624.1、AC016773.1、MYHAS)、5个miRNA(has-miRNA-206、has-miR-NA-573、has-miRNA-3662、has-miRNA-133b、has-miRNA-449a)和12个mRNA(STC2、PAX3、NETO2、EIF5A2、AD-PRHL1、SYNM、ACTA1、GPR156、CLIC5、BMP3、HNF4A、FOXL2).MYHAS的共表达mRNA(cor-mRNA)主要富集在钙信号通路、环磷酸鸟苷(cGMP)-cGMP依赖性蛋白激酶(PKG)信号通路和催产素信号通路等.转录因子网络中有9个转录因子(MYOD、RSRFC4、TAL1BETAITF2、YY1、P300、PAX3、PAX5、ZID和OLF1).喉鳞状细胞癌DNA甲基化分析得到75个甲基化位点,对应高甲基化基因56个,低甲基化基因15个.结论 ceRNA网络并不能完全阐释lncRNA、miRNA和mRNA在喉鳞状细胞癌发生中的作用机制,lncRNA、miRNA和mRNA在喉鳞状细胞癌发生过程中既相互联系又相互独立.筛选出的lncRNA、miRNA和mRNA为试验验证缩小了范围并提供了理论基础.MYHAS在喉鳞状细胞癌中发挥重要作用,是一个潜在的生物学靶点.

目的 基于肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库筛选微小RNA(miRNA)用于原发性乳腺癌的早期诊断.方法 从TCGA上下载原发性乳腺癌miRNA表达数据,将癌症组与正常组比较获得差异表达miRNA.用miRwalk2.0软件分析差异miRNA的靶基因.在c-Bioportal数据库中筛选出原发性乳腺癌突变发生率大于5％的突变基因.分析差异miRNA作用的靶基因与乳腺癌高频突变基因之间的关系,得到备选miRNA,将备选miRNA与乳腺癌前20名差异表达的miRNA求交集,得到目标miRNA,将目标miRNA做受试者工作曲线(ROC曲线)分析.结果 TCGA数据包含原发性乳腺癌组织1075例,正常对照乳腺组织95例,共有1870条miRNA的表达数据.共得到差异表达显著miRNA 129个(P<0.05),其中乳腺癌组织中表达升高至3倍以上的miRNA 90个,下调至1/3的miRNA 39个,预测到相对应18413个靶基因,筛选出原发性乳腺癌突变基因12个.18413个靶基因中包含12个高频基因,此12个基因是差异miRNA的靶基因同时也是高频基因,故将此12个基因对应的63个miRNA作为备选miRNA.将备选miRNA与乳腺癌前20名差异表达的miRNA求交集得到目标miRNA 6个:hsa-mir-4732,hsa-miR-486,hsa-miR-592,hsa-miR-449b,hsa-miR-187和hsa-miR-196a,将这6个miRNA构建ROC曲线(P<0.05),预测其作为肿瘤标志物的诊断能力.结论 基于TCGA数据库的生物信息学方法可简便而可靠地筛选目标miRNA进行后续研究,有较高的参考价值.

目的:通过高通量测序筛选口腔扁平苔藓(oral lichen planus,OLP)患者和正常人口腔黏膜组织中差异表达的微小RNA(miRNAs),探讨miRNAs在OLP发病机制中的作用.方法:收集3例就诊于河北医科大学第四医院口腔科的OLP患者病变组织(P组)和3例正常口腔黏膜组织(N组),进行illumina高通量测序,筛选差异表达的miRNAs,利用生物信息学分析对差异最显著的6个miRNA进行靶基因预测和功能富集分析.结果:应用DESeq软件,筛选出两组间差异表达的miRNAs共61个(|log2FoldChange|>1,P<0.05),其中表达上调的23个,下调的38个.选择上调(miR-449c-5p、miR-663b和miR-196a-5p)和下调(miR-133b、miR-1-3p和miR-133a-3 p)最显著的miRNA各3个进行靶基因预测,GO分析显示这些靶基因主要富集在细胞膜区域,可能参与了细胞迁移、分化、代谢和分泌调节等生物过程,KEGG分析显示这些靶基因显著富集在MAPK、Rap1、NF-κB、Ras等信号通路上.结论:OLP和正常口腔黏膜之间存在差异表达的miRNA,这些miRNA可通过SEMA3F、HECW1、POLDIP等靶基因作用于MAPK、NF-κB、Rap1等通路,参与OLP的发生发展.

目的 应用生物信息学方法研究非梗阻性无精子症(NOA)的关键微小RNA(microRNAs,miRNAs)和差异表达基因,为非梗阻性无精子症的病因分析提供新的思路.方法 在PubMed、Embase和Web of Science中筛选、提取并整合文献报道的NOA相关的miRNAs,并利用联川生物云平台预测靶基因.检索NCBIGEO数据库中的非梗阻性无精子症基因芯片数据,获得GSE145467和GSE108886数据集并进行GEO2R在线分析,得出NOA相关的差异表达基因,并与预测的靶基因取交集获得最终的差异表达基因.运用DAVID对差异表达基因进行GO富集和KEGG通路分析,应用STRING构建差异表达基因相关的蛋白质互作网络.结果 共检索到5条差异表达miRNAs,其中上调表达1条为miR-10b-5p,下调表达4条分别为miR-34b-5p、miR-34b-3p、miR-34c-5p和miR-449a.共得出最终差异表达基因868个,其中上调基因776个,下调基因92个.GO富集结果显示,差异基因参与的生物过程(BP)主要包括纤毛组装、精子轴丝组装、纤毛依赖性细胞运动、顶体组装、精子发生、细胞蛋白质代谢过程等;细胞组成(CC)主要包括活动纤毛、轴丝、精子鞭毛、中心粒等;分子功能(MF)主要包括蛋白质结合、纤毛蛋白轻链的结合和蛋白质稳定化等.KEGG相关通路涉及卵巢类固醇激素生成、多个物种长寿调控途径、扩张型心肌病、内分泌抵抗、孕酮介导的卵母细胞成熟等.通过cytoscape分析前20位的hub基因分别为TEKT3、EFHC1、DYNLL2、DNAH2、CETN1、SPATA7、ASRGL1、CCDC146、PLCZ1、SPAG16、DNAL1、EFCAB11、SPA4L、LIN7A、TEKT1、FXR1、RPGRIP1、DPY19L2、DDX25、ZC3H14.结论 本研究鉴定的miRNAs、hub基因和相关通路,在精子发生过程中发挥着重要的作用,可为后续拓展研究NOA的病因机制提供参考靶点.

目的:研究微小RNA-449a(miR-449a)是否通过靶向外周血中的Toll样受体5(TLR5)影响风湿性心脏病的发生发展.方法:实时定量PCR(qRT-PCR)和Western blot检测风湿性心脏病患者外周血中TLR5和miR-449a的表达水平.在风湿性心脏病心肌细胞中转染miR-449a模拟物或TLR5小干扰RNA si-TLR5.采用qRT-PCR检测miR-449a表达,Western blot分析细胞核相关抗原Ki67(Ki67)、活化的天冬氨酸特异性半胱氨酸蛋白酶-3(Cleaved-caspase-3)、TLR5、磷酸化p65(p-p65)和磷酸化IκBα(p-IκBα)蛋白表达,MTT测定细胞增殖,流式细胞仪评估细胞凋亡,ELISA测定炎症因子IL-1β、TNF-α水平.Star?base靶位点预测软件与双荧光素酶报告基因分析miR-449a与TLR5之间的靶向关系.在风湿性心脏病心肌细胞中共转染miR-449a模拟物和TLR5过表达质粒pcDNA-TLR5,观察细胞增殖、凋亡和NF-κB信号通路活性变化.结果:风湿性心脏病患者外周血中miR-449a的表达水平明显降低,TLR5 mRNA和TLR5蛋白表达水平显著升高(P<0.05).过表达miR-449a明显提高风湿性心脏病心肌细胞的Ki67蛋白表达水平、细胞存活率,显著降低Cleaved-caspase-3、p-p65、p-IκBα蛋白表达水平、细胞凋亡率和IL-1β、TNF-α水平(P<0.05).低表达TLR5明显提高风湿性心脏病心肌细胞的Ki67蛋白表达水平、细胞存活率,显著降低Cleaved-caspase-3蛋白表达水平、凋亡率(P<0.05).miR-449a通过靶向TLR5调控TLR5蛋白的表达.高表达TLR5后,miR-449a对风湿性心脏病心肌细胞增殖、Ki67蛋白表达的促进作用,以及miR-449a对细胞凋亡、Cleaved-caspase-3、p-p65、p-IκBα蛋白表达和IL-1β、TNF-α水平的抑制作用被逆转.结论:miR-449a通过靶向TLR5抑制NF-κB信号通路活性,促进风湿性心脏病心肌细胞的增殖与抑制其凋亡.