基于生物信息学对脊髓损伤后关键微小RNA与转录因子的筛选及其靶基因预测

作者：刘威; 原文琦; 王志强; 周月勇; 詹学华; 马荣; 梁思敏; 戈朝晖^*

来源：中华实验外科杂志, 2023, 40(07).

• 微小RNA
• 脊髓损伤
• 转录因子
• 靶基因
• 生物信息学

目的探讨脊髓损伤(SCI)后关键的微小RNA(miRNAs)与转录因子(TFs)并进一步了解miRNAs、TFs与靶基因的互作关系。方法从基因表达综合数据库(GEO)下载基因表达谱(GSE19890), 将差异倍数(log2FC)≥1和错误发现率(FDR)≤0.05作为标准阈值, 通过对微阵列数据分析筛选出差异表达的miRNAs(DEmiRNAs)。预测DEmiRNAs靶基因后分别进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路和基因本体论(GO)功能富集分析, 接着基于TFs-靶基因互作分析确定关键的TFs, 根据靶基因的蛋白-蛋白互作网络分析确定特殊的DEmiRNA。结果通过对数据的分析, 分别与对照组相比, SCI后1 d出现5个下调基因和74个上调基因, 3 d后有118个下调基因和21个上调基因, 7 d后有450个下调基因和11个上调基因。韦恩在线分析筛选出7个重叠的DEmiRNAs参与了SCI后的表达调控。KEGG富集分析主要涉及细胞衰老、胰岛素抵抗和促性腺激素释放激素(GnRH)等信号通路, GO富集分析主要涉及RNA聚合酶Ⅱ启动子的转录正调控、基因表达的正调控和大脑发育等。通过TFs-靶基因互作分析发现了6个TFs, 比较10个Hub靶基因后我们发现了特殊的DEmiRNA(miR-124-3p)。结论 7个DEmiRNAs与6个TFs在SCI后可能通过调控靶基因的表达起着关键作用, 其中miR-124-3p通过调控特殊的靶基因产生了重要影响。

• 单位
  宁夏医科大学; 宁夏医科大学总医院