Анализ данных высокопроизводительного секвенирования и микрочипов для идентификации ключевых сигнатур микрорибонуклеиновых кислот в глиобластоместатьяИсследовательская статья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Аннотация:Цель исследования. Данная работа посвящена исследованию паттернов экспрессии мРНК и микроРНК глиобластом с использованием The Cancer Genome Atlas (TCGA) данных, поиску генетических детерминант, определяющих прогноз выживаемости пациентов и созданию сетей взаимодействий для глиобластом.Материалы и методы. На основании данных открытой базы TCGA были сформированы группы глиобластом и условно нормальных образцов тканей головного мозга. Для каждого образца извлечены данные выживаемости и экспрессии генов и микроРНК. После стратификации данных по группам был проведен дифференциальный анализ экспрессии, осуществлен поиск генов, оказывающих влияние на выживаемость пациентов, выполнен анализ обогащения по функциональной принадлежности и интерактомный анализ.Результаты. В общей сложности проанализировано 156 образцов глиобластом с данными мРНК-секвенирования, 571 образец с данными микрочипового анализа микроРНК и 15 контрольных образцов. Были построены сети взаимодействий мРНК-микроРНК и разработаны экспрессионные профили генов и микроРНК, характерные для глиобластом. Определены гены, аберрантный уровень которых ассоциирован с выживаемостью, показаны попарные корреляционные связи между ДЭГ и ДЭ микроРНК.Заключение. Выявленные для глиобластом регуляторные пары микроРНК-мРНК могут стимулировать разработку новых терапевтических подходов, основанных на подтип-специфичных регуляторных механизмах онкогенеза.