ceRNA純生信分析套路（六）假基因ceRNA

作者：由概普生信發表于書法時間：2020-07-29

今天跟大家分享的是卵巢癌中

假基因

/lncRNA-miRNA-mRNA調控軸的研究，類似於ceRNA研究套路。

掃碼定製可填寫資訊合作分析（生信人）

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（二維碼自動識別）

Dysregulation of pseudogene/lncRNA-hsa-miR-363-3p-SPOCK2 pathway fuels stage progression of ovarian cancer假基因/lncRNA-hsa-miR-363-3p-SPOCK2調控軸失調促進卵巢癌的分期進展

卵巢癌是女性中最常見的癌症型別之一。但卵巢癌進展的分子機制仍不清楚。本工作首先發現三個基因GJB2，S100A2和SPOCK2的表達水平在晚期顯著高於卵巢癌的早期，且基因上調的卵巢癌患者的預後較差。經過靶miRNA預測，發現8、6和20個miRNA分別靶向GJB2，S100A2和SPOCK2。功能分析發現hsa-miR-363-3p-SPOCK2調控軸參與了肌動蛋白細胞骨架的調控。此外，發現6個假基因和8個lncRNA可能抑制卵巢癌中的hsa-miR-363-3p-SPOCK2調控軸。發現假基因/lncRNA-hsa-miR-363-3p-SPOCK2調控軸在卵巢癌進展中發揮重要作用，這可能為卵巢癌治療提供有效的方法並作為潛在的預後標誌物，工作流程圖如圖1所示。

圖1工作流程圖

結果1. 卵巢癌分期進展相關的候選基因篩選

利用GEO2R工具對GSE12470資料集進行差異分析，發現在早期卵巢癌和正常樣本中2555個差異上調基因和2310個差異下調基因（圖2A）。在晚期卵巢癌和早期卵巢癌中921個差異上調和196個差異下調基因（圖2B）。為挖掘在疾病進展中發揮作用的基因，對兩組差異基因取交集，發現35個上調基因和2個下調基因（圖2C， D）。

圖2 卵巢癌差異基因識別

2. 卵巢癌候選基因表達的驗證和生存分析

為了提高識別卵巢癌相關基因的準確性，利用GEPIA資料庫對卵巢癌在TCGA和GTEx資料集中進行差異基因識別，發現之前識別的37個差異基因中26個是差異表達的（圖3）。且在TCGA資料集中，高表達GJB2， S100A2， SPOCK2， TGM1具有不良預後（圖4A）。且候選基因的表達對OS和RFS也具有關聯性（圖4A-D）。在TCGA和GEO資料集中，GJB2， S100A2和SPOCK2的高表達患者均有較差的預後（圖4E-G，這是原文：ovarian cancer patients with higher expression of GJB2， S100A2 and SPOCK2 showed better OS，但是圖中展示高表達預後更差）。在GEO資料集中，TGM1的高表達患者有著更好的預後（圖4H）。

圖3 26個關鍵基因的表達箱式圖

圖4 26個候選基因與預後的關聯

3. hsa-miR-363-3p-SPOCK2證實是與卵巢癌進展相關的調控軸

利用miRNA靶預測演算法（PITA、RNA22、miRmap、microT、miRanda、PicTar和TargetScan）預測調控GJB2， S100A2和SPOCK2的靶miRNA，分別識別了8， 6和20個靶miRNA（圖5A-C）。對靶miRNA的表達與生存進行關聯分析發現一些miRNA的表達與生存顯著相關，例如hsa-miR-522-3p（圖5D-F）。最後，計算miRNA與靶基因之間的表達相關性，發現miR-363-3p-SPOCK2調控軸是顯著負相關的（圖5G-L），最終留下miR-363-3p-SPOCK2調控軸進行後續分析。

圖5卵巢癌候選基因上游靶miRNA識別，生存分析以及相關性分析

4。

hsa-miR-363-3p-SPOCK2軸參與肌動蛋白細胞骨架的調節

利用UALCAN和GEPIA進行計算SPOCK2的共表達基因，發現77個基因在兩個資料集中共同出現（圖6A）。利用Enrichr對77個共表達基因進行功能富集分析，發現參與一些actin cytoskeleton等細胞組分，以及cell-cell adhesion的分子功能等（圖6B-E）。

圖6與SPOCK2共表達基因的富集分析

5. hsa-miR-363-3p上游潛在假基因和lncRNA

利用starBase資料庫預測hsa-miR-363-3p調控的lncRNA和假基因，預測得到56個假基因（圖7A）。對假基因進行差異分析，發現6個假基因顯著上調（圖7B-G）。接著在不同stage的卵巢癌病人中評估假基因的差異情況（圖7H-M），發現在晚期卵巢癌中高表達。計算假基因和miRNA的相關性，發現RPS26P15與hsa-miR-363-3p顯著負相關，雖然一些其他的假基因相關性並不顯著，但是仍舊呈現負相關性（圖7N-S）。

圖7 hsa-miR-363-3p上游假基因的識別

再利用starBase和miRNet進行hsa-miR-363-3p靶lncRNA的識別（圖9A），發現8個hsa-miR-363-3p上游調控的lncRNA（圖9）。這些lncRNA或假基因的上調可能和卵巢癌的進展有關（此處為何不對lncRNA計算相關性？）。並且推測卵巢癌中假基因/lncRNA-hsa-miR-363-3p-SPOCK2潛在的調控機制（圖9）。