蚁群优化算法构建乳腺癌中miRNA调控的关键基因互作网络

论文摘要

目的筛选ER阳性乳腺癌中受miRNA调控的关键基因,以此构建乳腺癌中miRNAmRNA互作网络,进而了解ER阳性乳腺癌的调控机制,为筛选ER阳性乳腺癌诊断预后的生物标志物和治疗靶点打下基础。方法利用MCF-7细胞系的AGO-IP（HITS-CLIP Protocol for Argonaute）高通测序实验数据,发现miRNA对mRNA的真实调控关系,并以此构建基于RNAs诱导的沉默复合体（RNAinduced silencing complex,RISCs） miRNA-mRNA调控模组。根据调控模组利用蚁群优化算法在基因互作网络中筛选关键基因,构建ER阳性乳腺癌中miRNA调控下的关键基因互作网络,并对关键基因进行功能分析。结果本研究筛选出106个关键基因,244个调控关键基因的miRNA。根据乳腺癌中miRNA调控的关键基因互作网络识别出了YWHAG、EP300、CHEK1、SMAD2、SMAD1、SYK、FGFR1、PIK3R2、IRS1、TGFBR2、CHUK和CSDE1等12个hub基因;并发现了hsa-miR-940、hsa-miR-545-3p、hsa-miR-3065-5p、hsa-miR-15a-5p、hsa-miR-181b-5p、hsa-miR-16-5p、hsa-miR-765、hsa-miR-4723-5p、hsa-miR-454-3p、hsa-miR-374a-5p、hsa-miR-34a-5p、hsa-miR-30e-5p、hsa-miR-19a-3p、hsa-miR-15b-5p、hsa-miR-149-5p和hsa-miR-128-3p等16个hub miRNA。这些基因主要对肿瘤细胞的增殖、侵袭、化疗抗性、放疗抗性和耐药性起重要作用。结论本研究筛选出的关键基因及调控关键基因的miRNA对ER阳性乳腺癌的耐药性、化疗抗性、放疗抗性及肿瘤细胞的增殖、侵袭有重要调控作用,对ER阳性乳腺癌临床治疗及预后起到重要参考作用。

论文目录

• 0 引言
• 1 材料与方法
•   1.1 材料
•     1.1.1 高通测序数据及基因序列
•     1.1.2 软件
•   1.2 方法
•     1.2.1 高通测序数据比对及筛选
•     1.2.2 miRNA对mRNA调控关系构建
•     1.2.3 调控模组划分
•     1.2.4 蚁群优化算法筛选关键基因
• 2 结果
•   2.1 蚁群算法发现关键基因
•   2.2 关键基因功能分析
•   2.3 关键基因互作网络分析及hub基因识别
• 3 讨论与结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张蕴显,王雅梅,周萍

关键词: 生物信息学,基因互作网络,富集分析,蚁群算法,乳腺癌

来源: 北京生物医学工程 2019年04期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,基础科学

专业: 生物学,肿瘤学

单位: 首都医科大学生物医学工程学院,首都医科大学基础医学院

基金: 北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201710025005)资助

分类号: R737.9;Q811.4

页码: 369-376+383

总页数: 9

文件大小: 656K

下载量: 114