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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

   
@article{LCBL38795,
	author = {剑伟 肖 和 旭 蔡 和 新鹏 陈 和 苗雨 曾 和 粉莲 郭 和 易炜 洪 和 志中 叶},
	title = {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},
	journal = {临床与病理杂志},
	volume = {40},
	number = {5},
	year = {2020},
	keywords = {},
	abstract = {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。},
	url = {https://lcbl.amegroups.com/article/view/38795}
}