非小细胞肺癌中异常lncRNA-miRNA-mRNA网络的构建与分析

亲爱的小伙伴们，又跟大家见面了呦~今天小编给大家分享一篇关于非小细胞肺癌ceRNA网络构建以及分析的文章，于2019年发表在Journal of Thoracic Disease杂志上。

首先，小编带大家简单了解一下该文章的研究背景，非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的癌症，其发病机制尚不清楚。我们先来回顾一下ceRNA理论。简单的理解为细胞内存在竞争性内源RNA（Competitive endogenous RNA，ceRNA），这些ceRNA分子（mRNA，lncRNA、假基因等）能够通过miRNA应答元件（MicroRNA Response Element，MRE）竞争结合相同的miRNA以达到调节彼此表达水平。作用原理如下图

作者根据ceRNA理论，探索了ceRNA网络和预测生存预后的重要基因。

接下来进入正题，让我们看看作者都做了哪些研究吧，首先作者使用edgeR识别来自癌症基因组图谱数据库的NSCLC和正常组织之间的差异表达的基因（mRNA，lncRNA和miRNA）（Fold-change> 2，P <0.01）。然后，作者通过miRcode，miRDB，TargetScan和miRanda探索了lncRNA和miRNA或mRNA和miRNA之间的相互作用。此外，作者应用用DAVID和KOBAS分析了功能和KEGG通路并通过STRING在线数据库探索这些mRNA的关联。最后，作者应用R中的survival包进一步探讨了网络中基因与患者生存时间之间的关系。

结果展示：

结果1：差异表达的lncRNA，miRNA和mRNA

作者识别了NSCLC与正常组织中差异表达的lncRNA，miRNA和mRNA

结果2：功能和KEGG通路

作者根据DAVID和KOBAS在线数据库探索了DE mRNA和KEGG通路的功能。作者根据P值筛选了前20个GO功能以及前5个KEGG通路。

结果3：DEmRNAs网络

为了探索这些在NSCLC和正常肺组织中差异表达的mRNA，作者使用了STRING在线数据库根据P值筛选了200个基因。结果显示AQP2，EGF，SLC12A1，TRPV5和AVPR2处于网络中心，可能在NSCLC的发展中起关键作用。

结果4：构建ceRNA网络

然后，作者基于ceRNA假设预测这些基因之间的潜在相互作用。涉及2,897种不同mRNA的68种靶标DE mRNA参与ceRNA网络。

DElncRNAs，DEmiRNAs和DEmRNAs之间的相互作用：

结果5：ceRNA网络的生存分析

为了进一步探索基因在ceRNA网络中的功能，作者进行了生存分析探索了ceRNA网络中的lncRNA，miRNA和mRNA。结果显示mRNA（CCNB1，COL1A1，E2F7，EGLN3，FOXG1和PFKP）与OS密切相关（P <0.05）。miRNA（miR-31，miR-144和miR-192）和lncRNA（AC080129.1，AC100791.1，AL163952.1，AP000525.1，AP003064.2，C2orf48，C10orf91，FGF12-AS2，HOTAIR） ，LINC00518，LNX1-AS1，MED4-AS1，MIG31HG，MUC2，TTTY16和UCA1）与OS密切相关（P <0.05）。

与总体生存率相关的mRNA：

与总体生存率相关的miRNA ：

与总体生存率相关的lncRNA：

结论

总之，本研究提供了对NSCLC中lncRNA相关ceRNA网络的更深入理解，并且一些基因可能是治疗NSCLC患者的新靶点。

参考文献

The construction and analysis of the aberrant lncRNA-miRNA-mRNA network in non-small cell lung cancer

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