基于分子網絡的甲狀腺癌相關ceRNAs鑒定及藥物預測.pdf

1、甲狀腺癌是一種最常見的內分泌器官惡性腫瘤，占全身惡性腫瘤發(fā)病的1％左右，現已成為女性第五大常見癌癥。而長鏈非編碼RNA(lncRNAs)可作為一種競爭性內源RNAs(ceRNAs)，與編碼RNA通過競爭同一個miRNA反應元件(MREs)相互影響，在多種腫瘤的基因表達調控中發(fā)揮著重要作用。因此，構建三種RNAs的網絡結構來研究癌癥的發(fā)生機制已成為一個重要的研究方向。本文基于TCGA數據庫中的表達量和臨床數據，提出了一種網絡構建的流程，并

2、對差異表達的數據進行了藥物預測分析。主要工作如下:
　　1、綜述了甲狀腺癌現有的研究現狀，總結了lncRNAs的研究進展，并對ceRNAs機制進行闡述，為本文后續(xù)研究做好理論基礎。
　　2、提出了一種基于分子網絡的ceRNA識別流程(MNIceRNA)。該流程首先使用edgeR進行差異性RNA分析，然后通過miRcode數據庫和WGCNA算法構建lncRNA-miRNA-mRNA網絡，確定正常和腫瘤樣品之間差異表達RNA中的

3、關鍵驅動基因(KDGs)。最后，依托l(wèi)nCeDB數據庫推斷所識別關鍵驅動基因的ceRNA。結果推測得到598個lncRNAs、1025個mRNAs和90個miRNAs的差異表達基因，并將此RNAs映射到網絡中得到8個關鍵驅動miRNA。通過ceRNA網絡分析發(fā)現，與hsa-mir-375相關的ceRNAs有34個，11個ceRNAs的生存周期顯著，其中RUNX2，DUSP6和SEMA3D是已知的調節(jié)甲狀腺癌細胞增殖和分化的癌基因。

4、>　　3、提出了一種甲狀腺癌相關藥物或基因擾動的預測方法。構建正常樣本與患病樣本的兩個WGCNA網絡，分析得到33778個顯著差異共表達基因對（P值≤1.0E-20），并基于差異表達RNAs查詢藥物或基因擾動表達標簽，確定能夠“逆轉”患病子網絡中表達變化的擾動項。最后，對于排名靠前的藥物或基因，進行基于文獻的評估或潛在機制推斷。結果共得到1274個優(yōu)先基因和藥物靶標基因(P＜0.001)，并結合關鍵ceRNAs進行藥物預測，為甲狀腺癌的