基于转录组数据的网络分析挖掘鼻咽癌与口腔鳞癌的共享功能模块

鼻咽癌和口腔鳞癌是两种在临床上高度相关的疾病,从分子层面系统性研究这两种疾病的相互关系却鲜见报道。本研究通过大规模的转录组数据分析识别鼻咽癌和口腔鳞癌的共享功能模块及其核心基因(一因多效模块和基因),以期阐明这两种疾病共享的分子机制。从GEO数据库获取这两种癌症的两套转录组数据,应用倍数法和经验贝叶斯方法筛选出鼻咽癌差异表达基因1279个,口腔鳞癌差异表达基因1293个,其中两者共享基因278个。以共享基因为种子,通过蛋白质-蛋白质互作知识引导构建基因网络,其中最大子网包含1290个基因和1766互作对。应用Newman算法提取了15个共享功能模块。对这些模块进行拓扑学分析,挖掘出58个核心基因,包括已知的与鼻咽癌或口腔鳞癌相关的基因(如PCNA、CDK1、STAT1、CCL5和MMP1等)和鲜有报道的基因(如MELK、NME1、RACGAP1、INHBA和NID1等)。通路富集分析发现鼻咽癌和口腔鳞癌的共享功能模块参与多个生物学通路,包括p53信号通路、ECM受体相互作用、黏着斑、细胞周期等。本研究表明鼻咽癌和口腔鳞癌具有相似的致癌机制,所挖掘的共享模块可能是这两种疾病演化的核心分子相互作用机制。     

基于蛋白质互作知识的生物学通路扩充新方法

生物学通路被广泛应用于基因功能学研究, 但现有的生物学通路知识并不完善, 仍需进一步扩充。生物信息学预测为通路扩充提供了一种有效且经济的途径。文章提出了一种融合蛋白质-蛋白质互作知识以及Gene Ontology(GO)数据库信息进行基因通路预测的新方法。首先选取目标基因在蛋白质-蛋白质互作层面上的邻居所在的Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG)通路为候选通路, 然后通过检验候选通路中的基因是否在与目标基因关联的GO节点富集来判断目标基因的通路归属。分别利用Human Protein Reference Database (HPRD)和Biological General Repository for Interaction Datasets(BioGRID)数据库中的蛋白质-蛋白质互作信息进行预测。结果表明, 在两套数据中, 随着互作邻居个数的增加, 预测的平均准确率(在所有目标基因注释的通路中被成功预测的比例)及相对准确率(在至少有一个注释通路被成功预测的基因集中, 所有注释通路均被预测正确的基因所占的比例)均呈现上升趋势。当互作邻居个数达到22时, 预测的平均准确率分别达到96.2%(HPRD)和96.3%(BioGRID), 而相对准确率分别为93.3%(HPRD)和84.1%(BioGRID)。进一步利用新版数据库对旧版数据库中被更新的89个基因进行验证, 至少有一个更新通路被预测正确的基因有50个, 其中43个基因的更新通路被完全正确预测, 相对准确率为86.0%。这些结果显示该方法是一种可靠且有效的通路扩充方法。     

联合TCGA和GEO数据库构建和分析胃癌中circRNA相关的ceRNA网络

环状RNA (circular RNA, circRNA)是一类呈闭环状结构的竞争性内源RNA (competing endogenous RNA, ceRNA),其通过竞争性地吸附微RNA (microRNA, mi RNA)来调节基因表达。circRNA失调与癌细胞的增殖、分化和侵袭等密切相关。本研究基于生物信息学分析和多数据库的联合应用,以ceRNA为切入点探析胃癌中circRNA潜在的致病机制,以期为胃癌提供潜在的临床诊疗靶点,并为胃癌的科学研究提供新思路。首先,通过挖掘胃癌差异表达的circRNA、mi RNA和m RNA构建circRNA-miRNA-mRNA ceRNA网络;随后,利用网络拓扑属性分析确定核心的节点,并根据这些核心的节点从原始的ceRNA网络中提取子网;最后,对子网进行功能学分析和生存分析,分析网络行使的生物学功能并挖掘预后相关的基因。结果显示:共挖掘了6个核心节点(hsa_circ_0008468、hsa_circ_0005822、hsa_circ_0025842、hsa-miR-940、hsa-miR-944及hsa-miR-515-5p);从原始的ceRNA网络中提取了包含8对circRNA-miRNA和539个mi RNA-m RNA关系对的子网络。功能富集结果表明子网涉及癌症相关的多个生物学过程,包括代谢途径、cAMP信号通路、pathways in cancer信号通路等,生存分析发现子网中ACO2、E2F8、GHR、ITIH5等14基因与预后显著相关,这表明3个核心circRNA介导的ceRNA网络与胃癌的发生发展及预后密切相关。