基于TCGA数据库应用生物信息学方法分析和挖掘肺腺癌预后和诊断miRNA研究

摘要：

目的 基于TCGA数据库,应用生物信息学方法分析和挖掘肺腺癌预后和诊断miRNA生物学标志物.方法 数据下载:从TCGA下载获取肺腺癌miRNA表达谱数据,包括miRNAseq和临床数据.筛选差异表达miRNAs:应用R-version 3.6.2软件中的edgeR包筛选肺腺癌组织和正常肺组织的差异基因,以│logFC│>2,P<0.05为筛选条件.筛选与预后相关miRNAs:应用R-version 3.6.2软件中的survival包绘制KM生存曲线,筛选与预后相关的miRNAs.筛选可作为肺腺癌诊断的miRNAs:应用R-version 3.6.2软件中的pROC包制作受试者工作特征曲线(ROC)评价与预后相关miRNAs诊断肺腺癌的特异性和敏感性.结果 共识别到肺腺癌与正常肺组织差异表达的miRNA 144个,其中上调表达119个,下调表达25个.通过K-M生存曲线筛选出与预后显著相关(P<0.05)的miRNA共13个,分别为hsa-miR-139-3p、hsa-miR-328-3p、hsa-let-7g-3p、hsa-miR-142-3p、hsa-miR-147b、hsa-miR-31-5p、hsa-miR-548v、hsa-miR-188-3p、hsa-miR-31-3p、hsa-miR-490-3p、hsa-miR-4664-3p、hsa-miR-1293、hsa-miR-615-3p,其中hsa-miR-147b、hsa-miR-4664-3p、hsa-miR-1293、hsa-miR-615-3p与预后呈负相关,其他呈正相关.应用ROC评价上述与预后相关miRNAs诊断肺腺癌的特异性和敏感性,其中hsa-miR-147b、hsa-miR-142-3p、hsa-let-7g-3p、hsa-miR-139-3p 4个miRNA的AUC曲线>0.9,分别为0.904、0.927、0.945、0.965,提示具有较高诊断价值及准确性.结论 hsa-miR-147b、hsa-miR-142-3p、hsa-let-7g-3p、hsa-miR-139-3p可作为肺腺癌预后评估和诊断miRNA的生物学标志物,具有重要的临床价值.

关键词：肺腺癌;miRNA;TCGA;预后及诊断评估

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资助基金：齐齐哈尔医学科学院项目;黑龙江省教育厅项目;黑龙江省教育厅项目

在线出版日期：2022-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-36