前列腺癌相关lincRNAs功能的生物信息学分析
[Abstract]:Long chain non-coding RNA (long non-coding RNA,lncRNA) is a class of transcripts with a length greater than 200 nucleotides and no protein coding ability. So far, the number of lncRNA that knows the exact function is very small. Prostate cancer is a malignant tumor occurring in the male reproductive system. It is also one of the most important fatal tumors in men. With the development of cancer transcriptome research, there is more and more evidence that abnormal expression of lncRNA is involved in tumorigenesis. Therefore, the study of lncRNA is very important. According to the position of genome, lncRNA can be divided into different subclasses, in which the intergenic lncRNA is transcribed from the intergenic region, that is, the long chain noncoding region (RNA (Long intergenic non-coding RNAs, lincRNAs) is the object of this study. We use the next generation of sequenced (NGS) data, A total of 30 RNA-Seq samples (20 cancer samples and 10 adjacent normal tissues) were used to analyze the differentially expressed protein coding genes and lincRNA data by weighted gene coexpression network analysis (weighted gene co-expression networkanalysis,WGCNA). We established a coexpression scale-free network for the 5 000 highly differentially expressed genes and conducted cluster analysis to obtain 9 coexpression modules named M1 M9 respectively. The expression matrix is analyzed by principal component analysis (principalcomponent analysis,PCA), and the first principal component is taken as the eigengene, of the whole module, and then the expression value of eigengene is used to represent the total expression of the whole module. The correlation coefficient of each gene with the Pearson's correlation, of eigengene as the module of this gene (that is, module membership kME).) is calculated. After the prostate cancer co-expression module was obtained, all the modules were tested for prostate cancer-related significance, and three prostate cancer-related risk modules M1 (blackpcor=0.008219622), M3 (cyanpcor=0.027801588) and M5 (magenta pcor=0.001489048) were obtained. The clustering analysis of M3 ("cyan") and M5 ("magenta") eigengenes shows that the two modules are close to each other. The subnetwork analysis of the three prostate cancer risk modules (M1, M3OM5) showed that the lincRNA content was higher in M3M5 module. In addition, the results of eigengenes transcription factor (transcription factor,TF) enrichment analysis showed that M3 and M5 modules were jointly regulated by the important cancer regulator Sp1. MiRNAs enrichment analysis showed that the modules were significantly correlated with miR-24 and miR-330 (p_value=0.05), respectively, according to the relevant literature. MiR-24 and miR-330 are biomarkers of prostate cancer. In the study of M3 module network, it was found that 7 lincRNA (TCONS_l2_00008237, TCONS_l2_00022670,TCONS_l2_00022611, linc-PXN-1, TCONS_l2_00011130, TCONS_l2_00001418,TCONS_l2_00013175) in M3 ("cyan") play an important role in regulating gene coexpression. Therefore, the biological function of lincRNA was verified at the network level. We enriched the eigengene gene in MetaCore GeneGO and found that the gene in M3 ("cyan") module is mainly involved in transcriptional regulation, intracellular protein transport location, gene expression, decay and other biological processes. All the results suggest that lincRNA plays a role in the regulation of prostate cancer. Through a series of bioinformatics methods, this paper illustrates how lincRNA is co-expressed with protein-encoded genes and performs related specific functions, which can be used as a guiding resource and provide a new way for researchers to study lncRNA.
【学位授予单位】:苏州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:R737.25
【共引文献】
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