乳腺癌内分泌治疗耐药ceRNA构建

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今天跟大家分享的是发表在FrontiersinOncology（IF:4.）上的一篇文章，主要是基于全面的转录组分析构建内分泌治疗耐药乳腺癌细胞中的竞争性内源RNA网络，是一篇比较经典的ceRNA网络构建文章，适合生物信息初学者学习模仿。ComprehensiveTranscriptomicAnalysisRevealsDysregulatedCompetingEndogenousRNANetworkinEndocrineResistantBreastCancerCells基于全面的转录组分析构建内分泌治疗耐药乳腺癌细胞中失调的竞争性内源RNA网络越来越多的证据表明，非编码RNA(ncRNAs)在乳腺癌内分泌治疗耐药中发挥关键作用，但ncRNAs在Tamoxifen和Fulvestrant耐药中的具体机制仍不清楚，因此本篇文章主要对ncRNAs在内分泌治疗耐药中发挥作用进行研究。数据对内分泌治疗敏感(MCF-7)、Tamoxifen耐药(LCC2)，Tamoxifen和Fulvestrant都耐药(LCC9)的乳腺癌细胞进行微阵列分析，从而获取相应细胞系的lncRNA，circRNA，microRNAs和mRNA的表达数据。结果1.识别差异表达的lncRNAs、circRNAs、microRNAs和mRNA药效实验证明MCF-7对Tamoxifen和Fulvestrant均敏感，LCC2只对Fulvestrant敏感，LCC9对两种药物均耐药（图1A）。基于t检验识别出在3个细胞系中发生差异表达的lncRNAs、circRNAs、microRNAs和mRNA（图1B-E），通过对差异表达的lncRNAs、circRNAs、microRNAs和mRNA的主成分分析可以把三类细胞系分开。图1.识别差异表达的lncRNAs、circRNAs、microRNAs和mRNA接下来研究者分别比较LCC2vsMCF-7，LCC9vsMCF-7中差异表达的lncRNAs、circRNAs、microRNAs和mRNA的染色体分布情况（图2）。图2.差异表达的lncRNAs、circRNAs、microRNAs和mRNA染色体分布2.lncRNA-mRNA共表达网络构建与功能预测基于皮尔斯相关分别基于LCC2vsMCF-7，LCC9vsMCF-7和LCC2mergeLCC9三种状态下差异的lncRNA和mRNA构建lncRNA-mRNA共表达网络，并对共表达网络中mRNA进行富集分析，从而揭示lncRNA在不同细胞系中发挥的具体作用（图3）。图3.构建lncRNA-mRNA共表达网络与lncRNA功能预测lncRNA可通过与转录因子相互作用调控靶基因表达。利用lncRNA转录起始位点上游bp至下游bp的序列进行转录因子预测，研究者还对可能参与lncRNA介导的基因表达调控的转录因子进行分析(图4)。图4.lncRNA介导基因表达调控的转录因子分析3.circRNA-mRNA共表达网络构建与功能预测此处分析与lncRNA-mRNA共表达网络构建同理。图5.circRNA-mRNA共表达网络与功能预测4.microRNA-mRNA共表达网络构建与功能预测图6.microRNA-mRNA共表达网络构建与功能预测5.lncRNA-microRNA-mRNA调控网络的构建在lncRNA-mRNA相关性网络的基础上，使用miRanda软件构建lncRNA-microRNA-mRNA网络，寻找lncRNA和mRNA之间的共享microRNAs。circos图显示出lncRNA、microRNA和mRNA的上，下调信息和染色体分布（图7A,D,G）。最终构建出网络如图8所示。对lncRNA-microRNA-mRNA网络中的差异mRNA基因进行富集分析，阐明ceRNA网络中ncRNA相互作用的生物学作用（图7B,C,E,F,H,I）。图7.lncRNA-microRNA-mRNA网络和功能预测图8.lncRNA-microRNA-mRNA网络构建6.circRNA-microRNA-mRNA调控网络的构建在circRNA-mRNA和circRNA-microRNA网络的基础上构建circRNA-microRNA-mRNA网络。circos图显示出circRNA、microRNA和mRNA的上下调信息和染色体分布（图9A,D,G）。对circRNA-microRNA-mRNA网络中的差异mRNA基因进行富集分析，进一步阐明网络中ncRNA相互作用的生物学作用（图9B,C,E,F,H,I）。图9.circRNA-microRNA-mRNA调控网络的构建和功能分析研究者进一步利用circRNA和mRNA的基因组定位信息，构建circRNA-mRNA顺式调控网络（图10）。图10.circRNA-mRNA顺式调控网络讨论在本篇工作的讨论部分，研究者还对一些争议进行解释。比如相对于内分泌治疗敏感的MCF-7而言，miR--5p在LCC2（Tamoxifen耐药）中下调，在LCC9(Tamoxifen和Fulvestrant耐药)中上调，研究者认为miR--5p在Tamoxifen和Fulvestrant中的耐药机制不同（图11）。图11.miR--5p的相关网络另外，研究者还发现一些识别出的lncRNA可以作为ER阳性乳腺癌患者的潜在预后标志物，比如LINC，高表达患者预后更好（图12）。图12.LINC表达的预后分析今天的文章内容就是这些，让我们来总结下吧：首先识别出在3种药物敏感性不同的细胞系中差异表达的lncRNAs、circRNAs、microRNAs和mRNA；接着分别构建3种对照下lncRNAs、circRNAs、microRNA与mRNA的共表达网络；最终构建出竞争性内源RNA网络，包括circRNA-microRNA-mRNA网络和lncRNA-microRNA-mRNA调控网络。本篇文章看似工作内容很大，但究其本质仍然是传统的生物信息学方法，主要包括差异分析，相关性分析以及富集分析。同学们在平常的生活学习中要注重基础理论知识的积累，毕竟有了夯实的地基，才能万丈高楼平地起。欢迎