目的:旨在探讨小核仁RNA宿主基因4（SNHG4）在胃癌组织中的表达、预后价值及可能作用机制。方法:运用UALCAN数据库分析SNHG4在胃癌中的表达情况；Kaplan-Meier Plotter数据库分析SNHG4与胃癌预后的关系；StarBase、Targetscan、microT-CDS数据库及Cytoscape软件构建SNHG4-miRNA-mRNA调控网络；DAVID数据库对SNHG4相关miRNA的靶基因进行生物学功能及通路分析。结果:SNHG4在胃癌组织中的表达明显高于正常组织（ P=8.882E-16）。生存分析发现SNHG4高表达的胃癌患者总体生存时间少于低表达组（ P=8.900E-05）。通过RNA调控网络的构建，发现在胃癌中hsa-let-7a-5p（ P=1.02E-03）、hsa-miR-152-3p（ P=4.51E-06）、hsa-miR-204-5p（ P=6.68E-04）和hsa-miR-363-3p（ P=8.06E-03）可作为SNHG4的结合位点。SNHG4作用于这4种miRNA进一步调控250个靶基因。对靶基因的GO注释及KEGG富集分析，发现这些靶基因在蛋白质磷酸化的调节、转录负调控、RNA聚合酶II启动子的转录等生物过程中发挥作用，且通过阻断或激活Wnt等信号通路参与胃癌的发生及发展。 结论:SNHG4可作为胃癌潜在的诊断性肿瘤标志物，判断胃癌预后情况，通过构建SNHG4-miRNA-mRNA调控网络，从分子水平研究胃癌的发病机制，为实验研究及临床研究提供明确方向。

目的 基于生物信息学方法筛选调控Rab23表达以及影响头颈部鳞状细胞癌预后相关的MicroiRNA(miRNA)并验证,为进一步探讨头颈部鳞状细胞癌的发生和侵袭作用机制提供新的研究思路和方法.方法 依据miRWalk数据库筛选调控Rab23表达的潜在miRNA,根据TCGA公共数据库和miRWalk数据库筛选影响头颈部鳞状细胞癌生存期的差异表达miRNA,双重筛选交集后确定调控Rab23表达及影响头颈部鳞状细胞癌预后相关的miRNA分子,再通过实时荧光定量聚合酶链反应(RT-qPCR)、蛋白免疫印迹和双荧光素酶实验进行结果验证.结果 筛选出250个差异表达miRNA,其中8个是潜在调控Rab23表达的miRNA.hsa-miR-363-3p是既能调控Rab23表达,又可显著影响头颈部鳞状细胞癌预后的miRNA.RT-qPCR、蛋白免疫印迹实验证实hsa-miR-363-3p与Rab23在肿瘤细胞和转染细胞模型中呈负调控;双荧光素酶实验验证hsa-miR-363-3p能够靶向作用于Rab23基因.结论 hsa-miR-363-3p参与靶向调控Rab23表达,可能参与了头颈部鳞状细胞癌的侵袭和转移的作用机制.

目的 研究有吸烟史的口腔白斑病(oral leukoplakia,OLK)患者病损组织microRNA(miRNA)的异常表达,并对差异miRNAs进行癌变相关生物信息学分析.方法 利用人miRNA OneArray?v5.1微阵列芯片检测吸烟组(n=6)和非吸烟组(n=4)OLK石蜡标本间差异表达的miRNA,并运用生物信息学方法从中筛选出与OLK癌变密切相关的目标miRNA,随后对目标miRNA的靶基因进行基因本体数据库(gene ontology,GO)富集分析和KEGG通路分析以预测其可能的作用机制.结果 吸烟组与非吸烟组OLK组织中共检出174个差异表达的miRNAs(P<0.05),其中,39个miRNAs在吸烟组表达上调(log2(FC)≥0.585),135个miRNAs表达下调(log2(FC)≤-0.585).运用生物信息学方法从中筛选出8个与OLK癌变密切相关的目标miRNAs,包括:hsa-miR-6857-5p、hsa-miR-6745、hsa-miR-15a-5p、hsa-miR-363-5p、hsa-miR-6867-3p、hsa-miR-95-3p、hsa-miR-3607-5p、hsa-miR-9500.对上述目标miRNAs的靶基因行GO富集分析,结果显示大部分基因参与调控细胞增殖、凋亡、刺激反应等生物学活动.KEGG通路分析发现上述基因高度相关的作用通路为癌信号通路、PI3K-Akt及FoxO信号通路.结论 吸烟可通过改变OLK组织miRNA表达水平进而改变特定基因功能促进白斑癌变进程.

目的 通过大数据分析Aurora-A在头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)中的表达及作用.方法 应用Oncomine、GEPIA2、ULCAN、The Human Protein Atlas、HNC Database、Starbase、miRCancer平台探究Aurora-A在HNSCC组织中的表达及该基因表达是否受微小RNAs(miRNAs)调节.同时,采用qPCR分析Aurora-A在CAL27、JHU022两种HNSCC细胞株及原代口腔角质形成细胞株(HOK)中的表达.结果 Aurora-A mRNA在HNSCC组织中高表达,且表达上调2倍以上(P<0.05).免疫组织化学检测显示,Aurora-A在HNSCC组织中的表达较正常组织略高,同时HPV阳性的HNSCC组织中Aurora-A表达显著高于HPV阴性的HNSCC组织及正常组织.Aurora-A高表达者生存率较差.同时,随着组织学分级增加,Aurora-A表达显著升高.此外,Aurora-A上有多个与HNSCC相关的miRNA分子靶标,hsa-let-7d、hsa-miR-149和hsa-miR-363既在Aurora-A 3'UTR端存在潜在作用靶点,又在HNSCC中表达下调.qPCR检测显示,与HOK细胞株比较,Aurora-A在CAL27和JHU022细胞株中的表达均明显升高(P<0.05).结论 Aurora-A在HNSCC中表达升高,其表达可能受miRNA调控,有望成为HNSCC诊断和预后预测的生物标记物.

目的 应用生物信息学方法分析miRNAs在慢性乙型肝炎(CHB)肝组织中的表达变化及生物学功能.方法 在GEO数据库中获取GSE110217芯片数据,使用R语言筛选差异表达的miRNAs;使用miRDB、miRTarBase、Tar-getScan数据库预测其靶基因,进一步采用DAVID软件对目的 基因进行生物学功能(GO)分析,利用京都基因与基因组百科全书(KEGG)数据库对基因进行生物通路富集分析,筛选靶基因所涉及的有意义的生物学功能和通路靶基因;采用String和Cytoscape软件进行靶基因蛋白相互作用(PPI)网络分析,筛选关键靶基因;使用Transmir数据库在线预测和富集分析,筛选miRNAs的转录因子;以富集在乙型肝炎(hsa05161)通路上的靶基因为基础,构建转录因子-miRNAs-靶基因调控关系网络.结果 在CHB肝组织中共筛出33个差异性表达的miRNAs,其中10个上调、23个下调.这些miRNAs的靶基因主要参与转录调控、细胞分裂、凋亡过程负调控及细胞黏附等生物过程,涉及通路主要有乙型肝炎通路及PI3K/AKT、FoxO、Hippo信号通路等.经PPI网络分析筛选出16个核心靶基因,其中PRKCA、SMAD4、YWHAB、NRAS、MAPK8富集在乙型肝炎通路中.转录因子-miRNAs-靶基因调控关系网络显示,共有21个靶基因涉及乙型肝炎通路,涉及的miRNAs分别为hsa-miR-218、-363、-30b、-513a-5p、-3652、-1、-214?、-145、-542-3p、-502-3p,这10个miRNAs的富集转录因子共25个.结论 在CHB患者肝组织中存在差异性表达的miRNAs,与乙型肝炎通路相关的hsa-miR-218等10个miRNAs可能在CHB的发生发展中发挥重要作用.

目的 基于长非编码(lnc)RNAs和环状(circ)RNAs的竞争性内源(ce)RNA调控假说,探讨冠状动脉粥样硬经性心脏病(CHD)的潜在分子机制.方法 从exoRBase数据库下载正常人和CHD患者血液外泌体样本数据,使用R语言软件对其进行差异表达分析.利用TargetScan、miRanda、miRcode和ENCORI网站及cytoscape3.7.2软件构建差异lncRNA/cir-cRNA-miRNA-mRNA相互作用网络.使用DAVID数据库对获得的差异表达mRNA进行GO和KEGG富集分析.结果 通过比较两组mRNA、lncRNA、circRNA表达水平,共找出312个差异mRNA、43个差异lncRNA和85个差异circRNA.关键差异表达涉及hsa_circ_0000038、hsa_circ_0000160、hsa-miR-27a-3p、hsa-miR-23b-3p、hsa-miR-363-3p等.GO功能富集分析得到GO条目69个(P<0.05),KEGG通路富集筛选得到4条通路与CHD相关(P<0.05),涉及胰高血糖素、雌激素信号通路等.结论 通过基因芯片分析和数据库挖掘等方法构建的调控网络,为CHD的早期临床诊断标志物提供了可靠的研究方向,同时也为中医药干预治疗CHD提供了新的思路.

目的:利用从肺腺癌(LUAD)数据集中筛选的差异表达基因(DEGs)、差异表达lncRNA(DElncRNA)及其上游miRNA,构建LUAD的竞争内源性RNA(ceRNA)网络,探索槲皮素可能的作用靶点.方法:从基因表达综合数据库(GEO)及肿瘤基因组图谱数据库(TCGA)中检索并筛选LUAD基因及lncRNA表达数据集,对差异表达基因(DEGs)进行富集和功能注释.使用在线数据库预测miRNA及lncRNA,建立ceRNA调控网络,并通过网络药理学分析槲皮素的药物靶点.结果:构建了AURKA与上游hsa-miR-363-3p及AP000553.1、LINC00858、AL354707.1的ceRNA调控网络,槲皮素与5DOS对接良好.结论:AP000553.1、LINC00858、AL354707.1与hsa-miR-363-3p竞争性调控AURKA,进一步影响LUAD预后,槲皮素可作用于AURKA.